إن إطار التحقق من الموثوقية والحسابات للذكاء الاصطناعي هو المجال الأساسي الذي يجب على بنية الويب 3 AI التغلب عليه.
كتابة: هاوتيان
مؤخراً، تحدثت مع عدد كبير من المطورين في الخطوط الأمامية لـ web3AI Build، واكتشفت أن العمل حول بنية web3AI أكثر تعقيداً مما كنت أتصور.
في الوقت الحالي، فإن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي النشطة في الويب 3 قد أصبحت عمومًا ميمية، حيث تباهت بالكثير من القصص التي لا يمكن تحقيقها أو تنفيذها، والسبب الرئيسي هو أنها جذبت معظم الانتباه والسيولة من خلال إصدار العملات بسرعة للدخول إلى السوق، بالإضافة إلى الفوضى التي حدثت بعد انفجار الفقاعة قصيرة الأجل (EV سلبية). ويرجع ذلك أساسًا إلى أن رواية الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية أصبحت جذابة جدًا، بينما التحديات المتعلقة بتطبيقاتها الفعلية كانت كبيرة جدًا، مما جعلها في البداية منطقة فقاعة تعتمد على رواية إصدار العملات.
بنية web3AI هي في الأساس إعادة بناء لبنية web2 AI، وغالبًا ما تكون مرهقة ولا تعود بالنفع. يشبه ذلك عندما تحدى Crypto المركزية باسم اللامركزية، حيث تم انتقاد بناء هياكل الشبكات اللامركزية لفترة طويلة كونه إعادة بناء غير مجدية حتى تم العثور على بعض نقاط القيمة من خلال تطبيقات DeFi.
تواجه web3AI حالياً مأزقاً مماثلاً لرؤية العملات الرقمية اللامركزية في بداياتها. لا يزال معظم الناس معتادين على قول "ما فائدة web3AI؟" ولكن لا تنسوا أن تجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، والاستدلال الموزع، وشبكات وضع البيانات الموزعة، وغيرها، يمكن أن تجد نقاط دخول في تكلفة التدريب والأداء والجدوى. يمكن القول إن الطريق أمامنا صعب وطويل، لكنه ذو مغزى عظيم؛
إن بناء وتوسيع البنية التحتية web3AI له تكلفة كبيرة للتجربة والخطأ ، ويحتاج إلى دعم عقلاني قوي. على سبيل المثال ، نعلم جميعا أن web3AI يتطلب إنشاء طبقة بيانات ، لكن تنظيف البيانات الضخمة داخل السلسلة وخارجها يتطلب الكثير من تكاليف تشغيل الخادم والصيانة والتطوير ، وفي الوقت نفسه ، تكاليف الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات web3AI الناضجة ، وقوة الحوسبة ، وضبط الخوارزمية ، وما إلى ذلك. هذا تحد للعديد من فرق المطورين.
الأمر الأكثر تعقيدًا هو أنه، بخلاف البنية التحتية التقليدية للويب 2، يتعين على الذكاء الاصطناعي في الويب 3 أيضًا حل مشكلة التنسيق بين البيانات غير المتصلة بالإنترنت والتحقق من صحة البيانات على السلسلة، وآلية توزيع وتحديث النماذج في الشبكة الند للند، بالإضافة إلى التصميم المعقد لاستبدال النماذج التجارية التقليدية بالحوافز الاقتصادية القائمة على الرموز. كما أن قصر نظر رأس المال وجو السوق الذي يفضل المضاربات، جعل بعض الأموال الساخنة تتدفق إلى التطبيقات المرتبطة بالوكيل التي تم إطلاقها بعجلة فقط من أجل الاستفادة من الاتجاهات، مما أدى إلى أن الفرق التي تزرع في مستوى البنية التحتية تجد صعوبة في الحصول على الدعم الكافي.
هناك مشكلة الوهم المرتبطة بالنماذج الكبيرة المتوافقة مع خاصية "الصندوق الأسود" في بنية web3AI، مما يثير تحديات كبيرة في الأمان والثقة في سيناريوهات معينة. شاهد @SlowMist_Team
مع الناتج الأخير للثغرات الأمنية MCP ، أشعر أن التدقيق الأمني الاحترافي حول MCP يمكن أن يدعم بالفعل وضع Slowfog كشركة تدقيق الذكاء الاصطناعي في المستقبل. هذه مجرد حالة ملموسة تتحقق من صحة التحديات الأمنية غير المعروفة لأجهزة الذكاء الاصطناعي LLMs كمصدر بيانات أساسي للاتصال بالبنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي web3. لكن المشاكل المحيطة بالبنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي web3 هي أكثر من ذلك بكثير ، بالإضافة إلى إطار الحوسبة القابل للتحقق الذي تم إنشاؤه من خلال التحقق من تشفير web3 وآلية الإجماع على السلسلة لضمان إمكانية تتبع عملية استدلال الذكاء الاصطناعي والتحقق منها ، وما إلى ذلك.
في الواقع، فإن إطار التحقق الموثوق به والحساب الخاص بالذكاء الاصطناعي هو المجال الرئيسي الذي يجب على بنية web3AI التغلب عليه. حاليًا، تعاني النماذج الكبيرة من انخفاض كبير في معدل التبني في المجالات المهنية مثل المالية والرعاية الصحية والقانون بسبب عدم قدرتها على توفير قابلية التحقق من عملية الاستدلال عند معالجة المعلومات الحساسة. يمكن أن تساعد نضوج بنية web3 AI، مثل zkVM كأساس، وشبكات Oracle اللامركزية، وحلول الذاكرة اللامركزية، في بناء إطار حسابي يمكن التحقق منه وثباته للذكاء الاصطناعي، مما يساعد بشكل أساسي على تحقيق التوسع السريع في سيناريوهات الفئات.
فوق.
لن تكون رحلة بناء البنية التحتية وتطبيقات web3AI سريعة، بل هي سباق ماراثون طويل. من يمكنه فعلاً بناء بنية تحتية ونظام بيئي للتطبيقات يحل المشكلات الواقعية، ومن يستطيع تحقيق التوازن بين الضجيج والقيمة في عملية الذهاب إلى السوق، ومن يمكنه العثور على حل تجاري ملموس مع الحفاظ على الرؤية الفنية، هو من سيصبح الشخص الذي يضحك في النهاية في هذه الصناعة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
رحلة بناء البنية التحتية وتطبيقات Web3 AI هي سباق ماراثون طويل.
كتابة: هاوتيان
مؤخراً، تحدثت مع عدد كبير من المطورين في الخطوط الأمامية لـ web3AI Build، واكتشفت أن العمل حول بنية web3AI أكثر تعقيداً مما كنت أتصور.
في الوقت الحالي، فإن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي النشطة في الويب 3 قد أصبحت عمومًا ميمية، حيث تباهت بالكثير من القصص التي لا يمكن تحقيقها أو تنفيذها، والسبب الرئيسي هو أنها جذبت معظم الانتباه والسيولة من خلال إصدار العملات بسرعة للدخول إلى السوق، بالإضافة إلى الفوضى التي حدثت بعد انفجار الفقاعة قصيرة الأجل (EV سلبية). ويرجع ذلك أساسًا إلى أن رواية الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية أصبحت جذابة جدًا، بينما التحديات المتعلقة بتطبيقاتها الفعلية كانت كبيرة جدًا، مما جعلها في البداية منطقة فقاعة تعتمد على رواية إصدار العملات.
بنية web3AI هي في الأساس إعادة بناء لبنية web2 AI، وغالبًا ما تكون مرهقة ولا تعود بالنفع. يشبه ذلك عندما تحدى Crypto المركزية باسم اللامركزية، حيث تم انتقاد بناء هياكل الشبكات اللامركزية لفترة طويلة كونه إعادة بناء غير مجدية حتى تم العثور على بعض نقاط القيمة من خلال تطبيقات DeFi.
تواجه web3AI حالياً مأزقاً مماثلاً لرؤية العملات الرقمية اللامركزية في بداياتها. لا يزال معظم الناس معتادين على قول "ما فائدة web3AI؟" ولكن لا تنسوا أن تجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، والاستدلال الموزع، وشبكات وضع البيانات الموزعة، وغيرها، يمكن أن تجد نقاط دخول في تكلفة التدريب والأداء والجدوى. يمكن القول إن الطريق أمامنا صعب وطويل، لكنه ذو مغزى عظيم؛
الأمر الأكثر تعقيدًا هو أنه، بخلاف البنية التحتية التقليدية للويب 2، يتعين على الذكاء الاصطناعي في الويب 3 أيضًا حل مشكلة التنسيق بين البيانات غير المتصلة بالإنترنت والتحقق من صحة البيانات على السلسلة، وآلية توزيع وتحديث النماذج في الشبكة الند للند، بالإضافة إلى التصميم المعقد لاستبدال النماذج التجارية التقليدية بالحوافز الاقتصادية القائمة على الرموز. كما أن قصر نظر رأس المال وجو السوق الذي يفضل المضاربات، جعل بعض الأموال الساخنة تتدفق إلى التطبيقات المرتبطة بالوكيل التي تم إطلاقها بعجلة فقط من أجل الاستفادة من الاتجاهات، مما أدى إلى أن الفرق التي تزرع في مستوى البنية التحتية تجد صعوبة في الحصول على الدعم الكافي.
مع الناتج الأخير للثغرات الأمنية MCP ، أشعر أن التدقيق الأمني الاحترافي حول MCP يمكن أن يدعم بالفعل وضع Slowfog كشركة تدقيق الذكاء الاصطناعي في المستقبل. هذه مجرد حالة ملموسة تتحقق من صحة التحديات الأمنية غير المعروفة لأجهزة الذكاء الاصطناعي LLMs كمصدر بيانات أساسي للاتصال بالبنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي web3. لكن المشاكل المحيطة بالبنية التحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي web3 هي أكثر من ذلك بكثير ، بالإضافة إلى إطار الحوسبة القابل للتحقق الذي تم إنشاؤه من خلال التحقق من تشفير web3 وآلية الإجماع على السلسلة لضمان إمكانية تتبع عملية استدلال الذكاء الاصطناعي والتحقق منها ، وما إلى ذلك.
في الواقع، فإن إطار التحقق الموثوق به والحساب الخاص بالذكاء الاصطناعي هو المجال الرئيسي الذي يجب على بنية web3AI التغلب عليه. حاليًا، تعاني النماذج الكبيرة من انخفاض كبير في معدل التبني في المجالات المهنية مثل المالية والرعاية الصحية والقانون بسبب عدم قدرتها على توفير قابلية التحقق من عملية الاستدلال عند معالجة المعلومات الحساسة. يمكن أن تساعد نضوج بنية web3 AI، مثل zkVM كأساس، وشبكات Oracle اللامركزية، وحلول الذاكرة اللامركزية، في بناء إطار حسابي يمكن التحقق منه وثباته للذكاء الاصطناعي، مما يساعد بشكل أساسي على تحقيق التوسع السريع في سيناريوهات الفئات.
فوق.
لن تكون رحلة بناء البنية التحتية وتطبيقات web3AI سريعة، بل هي سباق ماراثون طويل. من يمكنه فعلاً بناء بنية تحتية ونظام بيئي للتطبيقات يحل المشكلات الواقعية، ومن يستطيع تحقيق التوازن بين الضجيج والقيمة في عملية الذهاب إلى السوق، ومن يمكنه العثور على حل تجاري ملموس مع الحفاظ على الرؤية الفنية، هو من سيصبح الشخص الذي يضحك في النهاية في هذه الصناعة.