Mặt trái của token AI: Phần lớn các dự án tập trung vào lợi ích tài chính thay vì tác động thực tế
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Mặt trái của token AI: Phần lớn các dự án tập trung vào lợi ích tài chính thay vì tác động thực tế
Ý tưởng ngây thơ “kích thích bằng token + xu hướng thị trường” đã chiếm ưu thế ở đây.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Gagra
Biên dịch: TechFlow
Tóm tắt bài viết
-
Đây không phải là một bài viết đầu tư lạc quan khác về lĩnh vực “AI + Web3”. Chúng tôi có thái độ tích cực với sự kết hợp của hai công nghệ này, nhưng bài viết này là một lời kêu gọi hành động. Nếu không, niềm lạc quan đó cuối cùng sẽ mất đi cơ sở.
-
Tại sao? Bởi vì việc phát triển và vận hành các mô hình AI tốt nhất đòi hỏi chi phí vốn khổng lồ trên phần cứng tiên tiến và thường khó tiếp cận, cũng như nghiên cứu phát triển chuyên sâu theo lĩnh vực. Việc tận dụng cộng đồng để chia sẻ tài nguyên thông qua cơ chế khuyến khích mã hóa—như nhiều dự án Web3 về AI đang làm—không đủ để đối trọng với hàng chục tỷ USD mà các tập đoàn lớn đang kiểm soát AI đã đầu tư. Do giới hạn về phần cứng, đây có thể là mô hình phần mềm đầu tiên mà những kỹ sư thông minh, sáng tạo bên ngoài các tổ chức hiện tại không có đủ nguồn lực để tạo ra bước đột phá.
-
Tốc độ "phần mềm nuốt chửng thế giới" đang nhanh chóng gia tăng và sẽ sớm bùng nổ theo cấp số nhân nhờ vào AI. Trong bối cảnh hiện tại, toàn bộ "chiếc bánh" này đang chảy vào tay các gã khổng lồ công nghệ, khiến người dùng cuối, bao gồm cả chính phủ, doanh nghiệp lớn và người tiêu dùng, ngày càng phụ thuộc vào sức mạnh của họ.
Sai lệch động lực
Tất cả điều này xảy ra vào thời điểm ít phù hợp hơn bao giờ hết—khi 90% các thành viên trong mạng lưới phi tập trung đang mải mê theo đuổi lợi nhuận lớn dễ dàng từ các câu chuyện thị trường. Đúng vậy, các nhà phát triển đang chạy theo nhà đầu tư thay vì ngược lại. Từ thừa nhận công khai đến động lực tiềm thức tinh vi, các câu chuyện và thị trường xoay quanh chúng đang thúc đẩy phần lớn quyết định trong Web3. Các thành viên quá đắm chìm trong bong bóng phản thân đến mức không còn nhận ra thế giới bên ngoài, ngoại trừ việc thúc đẩy thêm chu kỳ này. Và rõ ràng AI là yếu tố lớn nhất, bởi bản thân nó cũng đang trải qua một thời kỳ bùng nổ.
Chúng tôi đã trao đổi với hàng chục đội ngũ trong lĩnh vực giao thoa AI x Crypto và có thể xác nhận rằng nhiều đội ngũ trong số này rất năng lực, đầy nhiệt huyết và theo đuổi sứ mệnh xây dựng. Nhưng bản chất con người là khi đối mặt với cám dỗ, ta thường khuất phục rồi sau đó biện minh cho lựa chọn đó.
Khả năng thanh khoản dễ dàng luôn là lời nguyền lịch sử của ngành mã hóa, làm chậm sự phát triển và trì hoãn việc áp dụng hữu ích trong vài năm. Ngay cả những tín đồ mã hóa trung thành nhất cũng có thể chuyển sang "thổi phồng token". Lập luận được đưa ra là nếu có nhiều vốn nắm giữ token hơn, các nhà xây dựng này có thể có cơ hội tốt hơn.
Sự non nớt tương đối của vốn tổ chức và vốn bán lẻ mang lại cơ hội cho các nhà xây dựng đưa ra những tuyên bố xa rời thực tế, đồng thời vẫn thu được lợi ích về định giá như thể những tuyên bố đó đã trở thành hiện thực. Kết quả của các quá trình này thực tế dẫn đến rủi ro đạo đức và lãng phí vốn, trong đó rất ít chiến lược như vậy tồn tại lâu dài. Nhu cầu là mẹ đẻ của mọi phát minh, và khi nhu cầu biến mất, phát minh cũng tan theo.
Thời điểm diễn ra tình trạng này không thể tệ hơn. Khi tất cả các doanh nhân công nghệ thông minh nhất, lãnh đạo quốc gia và doanh nghiệp lớn nhỏ đều đang đua nhau đảm bảo hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI, thì các nhà sáng lập và nhà đầu tư mã hóa lại chọn "tăng trưởng nhanh". Theo chúng tôi, đây mới chính là chi phí cơ hội thực sự.
Tổng quan thị trường Web3 AI
Xét theo các động lực nói trên, phân loại các dự án Web3 AI thực tế quy về:
-
Hợp pháp (chia thành nhóm hiện thực và lý tưởng)
-
Bán hợp pháp
-
Giả mạo
Về cơ bản, chúng tôi cho rằng các nhà xây dựng hiểu rõ điều kiện cần thiết để theo kịp đối thủ Web2 của họ, cũng như biết rõ lĩnh vực nào có khả năng cạnh tranh và lĩnh vực nào chỉ là giấc mơ hão huyền—mặc dù điều đó vẫn có thể quảng bá trước các nhà đầu tư mạo hiểm và công chúng non nớt.
Mục tiêu là có thể cạnh tranh ở thời điểm hiện tại. Nếu không, tốc độ phát triển của AI có thể bỏ xa Web3, và thế giới sẽ tiến tới Web4 mang màu sắc phản utopia do AI doanh nghiệp phương Tây và AI nhà nước Trung Quốc thống trị. Những ai không thể nhanh chóng đạt được khả năng cạnh tranh và dựa vào công nghệ phân tán để bắt kịp trong dài hạn, thì sự lạc quan của họ là quá mức đến mức không thể được coi trọng.
Rõ ràng đây là một sự khái quát rất sơ lược, thậm chí trong nhóm "giả mạo" cũng có ít nhất vài đội nghiêm túc (có lẽ phần lớn hơn là những kẻ ảo tưởng). Nhưng bài viết này là một lời kêu gọi, nên chúng tôi không nhằm mục đích khách quan, mà muốn khơi dậy cảm giác khẩn trương nơi người đọc.
Hợp pháp
Phần mềm trung gian "đưa AI lên chuỗi". Dù số lượng ít ỏi, nhưng các nhà sáng lập phía sau các giải pháp này hiểu rằng việc huấn luyện hoặc suy luận phi tập trung các mô hình mà người dùng thực sự muốn là không khả thi, thậm chí bất khả thi. Vì vậy, để kết nối các mô hình tập trung tốt nhất với môi trường chuỗi nhằm tận dụng tự động hóa phức tạp, điều đó đã là bước khởi đầu đủ tốt. Hiện tại, vùng cô lập phần cứng (TEE - "bộ xử lý cô lập") cung cấp điểm truy cập API, oracle hai chiều (để lập chỉ mục dữ liệu trên và ngoài chuỗi), và môi trường tính toán ngoài chuỗi có thể xác minh dành cho đại lý dường như là các giải pháp tối ưu. Ngoài ra còn có một số kiến trúc coprocessor sử dụng bằng chứng không kiến thức (ZKP) để chụp ảnh trạng thái, thay vì xác minh toàn bộ tính toán, chúng tôi cũng cho rằng khả thi trong trung hạn.
Phương pháp lý tưởng hơn đối với cùng vấn đề cố gắng xác minh suy luận ngoài chuỗi để làm cho nó tương thích về mặt giả định tin cậy với tính toán trên chuỗi. Theo chúng tôi, mục tiêu nên là cho phép AI thực hiện nhiệm vụ trên và ngoài chuỗi trong một môi trường runtime duy nhất và liền mạch. Tuy nhiên, phần lớn những người ủng hộ khả năng xác minh suy luận lại nói về các mục tiêu mơ hồ như "tin tưởng trọng số mô hình", thực tế sẽ chẳng bao giờ quan trọng trong vài năm tới. Gần đây, các nhà sáng lập trong phe này bắt đầu khám phá các phương pháp thay thế để xác minh suy luận, ban đầu chủ yếu dựa trên ZKP. Mặc dù nhiều đội ngũ thông minh đang nghiên cứu ZKML, nhưng họ đang mạo hiểm quá lớn khi kỳ vọng tối ưu hóa mật mã vượt qua độ phức tạp và yêu cầu tính toán của mô hình AI. Vì vậy, chúng tôi cho rằng hiện tại họ chưa đủ khả năng cạnh tranh. Tuy nhiên, một số tiến triển gần đây là đáng chú ý và không nên bị bỏ qua.
Bán hợp pháp
Ứng dụng người dùng dạng wrapper sử dụng mô hình đóng và mã nguồn mở (ví dụ: Stable Diffusion hoặc Midjourney cho tạo ảnh). Một số đội trong nhóm này là những người đầu tiên ra mắt thị trường và có người dùng thật sự. Do đó, gọi chung họ là giả dối là không công bằng, nhưng chỉ một số ít đang suy nghĩ sâu sắc về cách phát triển mô hình nền tảng theo hướng phi tập trung và đổi mới trong thiết kế động lực. Có một vài biến thể thú vị về quản trị/quyền sở hữu trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, đa số các dự án trong nhóm này chỉ đơn giản thêm một token lên các wrapper tập trung như API OpenAI để đạt được mức định giá cao hơn hoặc giúp đội ngũ có thanh khoản nhanh hơn.
Cả hai nhóm trên đều chưa giải quyết được vấn đề huấn luyện và suy luận mô hình lớn trong môi trường phi tập trung. Hiện tại, không có cách nào để huấn luyện mô hình nền tảng trong khoảng thời gian hợp lý mà không phụ thuộc vào cụm phần cứng kết nối chặt chẽ. Xét theo mức độ cạnh tranh, "khoảng thời gian hợp lý" là yếu tố then chốt.
Gần đây có một số nghiên cứu hứa hẹn xuất hiện, về lý thuyết, các phương pháp như luồng dữ liệu phân biệt có thể mở rộng lên mạng tính toán phân tán để tăng dung lượng trong tương lai (khi khả năng mạng ngày càng khớp với yêu cầu luồng dữ liệu). Tuy nhiên, huấn luyện mô hình cạnh tranh vẫn cần truyền thông giữa các cụm cục bộ (chứ không phải thiết bị phân tán đơn lẻ) và khả năng tính toán tiên tiến (GPU bán lẻ ngày càng kém cạnh tranh).
Gần đây cũng có tiến triển trong nghiên cứu giảm kích thước mô hình để thực hiện suy luận cục bộ (một trong hai cách phi tập trung hóa), nhưng hiện không có giao thức Web3 nào tận dụng điều này.
Vấn đề huấn luyện và suy luận phi tập trung một cách logic đưa chúng ta đến nhóm thứ ba và quan trọng nhất, do đó cũng gây xúc động mạnh mẽ nhất về mặt cảm xúc đối với chúng tôi.
Giả mạo
Ứng dụng hạ tầng tập trung vào lĩnh vực máy chủ phi tập trung, cung cấp phần cứng trần hoặc môi trường huấn luyện/mã hóa mô hình phi tập trung. Cũng có một số dự án hạ tầng phần mềm đang thúc đẩy các giao thức như học liên kết (huấn luyện mô hình phi tập trung), hoặc kết hợp thành phần phần mềm và phần cứng vào một nền tảng duy nhất, nơi người dùng về cơ bản có thể huấn luyện và triển khai mô hình phi tập trung từ đầu đến cuối. Hầu hết trong số đó thiếu độ phức tạp cần thiết để giải quyết vấn đề thực tế, và ý tưởng ngây thơ "động lực token + xu hướng thị trường" đang chiếm ưu thế. Các giải pháp chúng tôi thấy trên thị trường công khai và riêng tư đều không thể đạt được mức độ cạnh tranh có ý nghĩa tại thời điểm này. Một số có thể phát triển thành sản phẩm khả thi (nhưng mang tính ngách), nhưng điều chúng tôi cần lúc này là những giải pháp mới mẻ và cạnh tranh. Điều này chỉ có thể đạt được thông qua thiết kế đổi mới, giải quyết tắc nghẽn tính toán phân tán. Trong huấn luyện, không chỉ tốc độ là vấn đề, mà tính xác minh công việc hoàn thành và phối hợp khối lượng công việc huấn luyện cũng là vấn đề, làm gia tăng tắc nghẽn băng thông.
Chúng tôi cần một tập hợp các mô hình nền tảng cạnh tranh và thực sự phi tập trung, mà chúng chỉ hoạt động nếu được huấn luyện và suy luận một cách phi tập trung. Nếu máy tính trở nên thông minh, mà AI lại tập trung, thì ngoài một phiên bản phản utopia, sẽ chẳng còn máy tính thế giới nào để bàn luận nữa.
Huấn luyện và suy luận là cốt lõi của đổi mới AI. Khi phần còn lại của thế giới AI đang tiến tới kiến trúc ngày càng gắn kết hơn, Web3 cần những giải pháp trực giao để cạnh tranh, bởi vì khả năng cạnh tranh trực diện đang ngày càng giảm.
Quy mô của vấn đề
Tất cả đều liên quan đến năng lực tính toán. Dù trong huấn luyện hay suy luận, bạn đầu tư càng nhiều, kết quả càng tốt. Đúng, có một số điều chỉnh và tối ưu hóa, và bản thân tính toán cũng không đồng nhất; hiện nay có nhiều phương pháp mới để vượt qua điểm nghẽn của đơn vị xử lý kiến trúc von Neumann truyền thống, nhưng cuối cùng, tất cả đều quy về việc bạn có thể thực hiện bao nhiêu phép nhân ma trận trên khối bộ nhớ lớn đến đâu và nhanh đến mức nào.
Đó là lý do vì sao chúng ta thấy các "nhà vận hành siêu quy mô" xây dựng trung tâm dữ liệu mạnh mẽ đến vậy—họ đều đang tìm cách tạo ra một hệ thống toàn diện, với bộ xử lý mạnh cho mô hình AI ở lớp trên cùng và phần cứng hỗ trợ ở lớp dưới: OpenAI (mô hình) + Microsoft (tính toán), Anthropic (mô hình) + AWS (tính toán), Google (cả hai), và Meta (ngày càng tham gia cả hai lĩnh vực thông qua việc mở rộng trung tâm dữ liệu). Có thêm những sắc thái, động lực tương tác và bên tham gia, nhưng chúng tôi không đi sâu ở đây. Tổng thể, các nhà vận hành siêu quy mô đang đầu tư hàng chục tỷ USD chưa từng có vào việc mở rộng trung tâm dữ liệu và tạo ra hiệu ứng cộng sinh giữa sản phẩm tính toán và AI của họ, kỳ vọng thu được lợi nhuận khổng lồ khi AI phổ biến khắp nền kinh tế toàn cầu.
Hãy nhìn sơ qua mức độ mở rộng dự kiến của 4 công ty này trong năm nay:
-
Meta dự kiến chi tiêu vốn năm 2024 trong khoảng 30-37 tỷ USD, rất có thể sẽ nghiêng nặng về trung tâm dữ liệu.
-
Microsoft chi khoảng 11,5 tỷ USD cho đầu tư vốn năm 2023, và đồn đoán sẽ đầu tư thêm 40-50 tỷ USD trong các năm 24-25! Điều này có thể suy ra phần nào từ các khoản đầu tư lớn được công bố tại một vài quốc gia: Anh 3,2 tỷ USD, Úc 3,5 tỷ USD, Tây Ban Nha 2,1 tỷ USD, Đức 3,2 tỷ euro, Georgia (Mỹ) 1 tỷ USD, Wisconsin 10 tỷ USD. Và đây chỉ là một vài khoản đầu tư khu vực trong mạng lưới 300 trung tâm dữ liệu trải rộng trên hơn 60 khu vực của họ. Đồn đoán Microsoft có thể chi thêm 100 tỷ USD cho OpenAI để xây một siêu máy tính!
-
Lãnh đạo Amazon dự kiến chi tiêu vốn sẽ tăng mạnh trong năm 2024, trong khi chi 48 tỷ USD năm 2023, chủ yếu do mở rộng cơ sở hạ tầng AWS phục vụ AI.
-
Google chi 11 tỷ USD trong quý IV/2023 để mở rộng máy chủ và trung tâm dữ liệu. Họ thừa nhận các khoản đầu tư này nhằm đáp ứng nhu cầu AI dự kiến và kỳ vọng chi tiêu cơ sở hạ tầng sẽ tăng đáng kể về tốc độ và tổng mức trong năm 2024 do AI.
Dưới đây là số tiền NVIDIA đã chi cho phần cứng AI trong năm 2023:
CEO NVIDIA Jensen Huang liên tục tuyên truyền rằng 1 nghìn tỷ USD sẽ được đầu tư vào tăng tốc AI trong vài năm tới. Ông gần đây đã nhân đôi dự báo này lên 2 nghìn tỷ USD, do ông nhận thấy sự quan tâm ngày càng tăng từ các chủ thể chủ quyền. Các nhà phân tích Altimeter dự đoán chi tiêu toàn cầu cho trung tâm dữ liệu liên quan AI sẽ đạt 160 tỷ USD vào năm 2024 và hơn 200 tỷ USD vào năm 2025.
Bây giờ hãy so sánh những con số này với số tiền Web3 cung cấp cho các nhà vận hành trung tâm dữ liệu độc lập để khuyến khích họ mở rộng chi tiêu vốn trên phần cứng AI mới nhất:
-
Tổng vốn hóa thị trường của tất cả các dự án hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIn) hiện tại khoảng 40 tỷ USD, vốn hóa này tương đối kém thanh khoản và chủ yếu là các token mang tính đầu cơ. Về bản chất, vốn hóa thị trường của các mạng này bằng ước tính giới hạn trên của tổng chi tiêu vốn từ người đóng góp, vì họ dùng token để khuyến khích xây dựng. Tuy nhiên, vốn hóa hiện tại hầu như vô dụng vì nó đã được phát hành.
-
Vì vậy, hãy giả sử trong 3-5 năm tới sẽ có thêm 80 tỷ USD (gấp đôi giá trị hiện tại) vốn hóa token DePIn tư nhân và công khai đổ vào thị trường dưới dạng động lực, và giả sử toàn bộ số này dành cho các trường hợp sử dụng AI.
Ngay cả khi chúng ta chia ước tính rất sơ lược này cho 3 năm và so sánh giá trị đô la với số tiền mặt mà các nhà vận hành siêu quy mô chi trong riêng năm 2024, rõ ràng là việc áp dụng các cơ chế khuyến khích token vào loạt dự án "mạng GPU phi tập trung" là không đủ.
Nhà đầu tư còn cần hàng chục tỷ USD nhu cầu để hấp thụ các token này, vì các nhà vận hành mạng bán lượng lớn token khai thác được để chi trả chi phí vốn. Cần thêm hàng chục tỷ USD nữa để đẩy giá token lên và khuyến khích tăng trưởng xây dựng vượt qua các nhà vận hành siêu quy mô.
Tuy nhiên, những người hiểu rõ cách vận hành hiện tại của hầu hết máy chủ Web3 có thể mong đợi rằng phần lớn "hạ tầng vật lý phi tập trung" thực tế đang chạy trên dịch vụ đám mây của các nhà vận hành siêu quy mô này. Tất nhiên, nhu cầu tăng vọt đối với GPU và các phần cứng chuyên dụng AI khác cũng đang thúc đẩy thêm nguồn cung, điều này cuối cùng nên khiến thuê hoặc mua trên đám mây rẻ hơn. Ít nhất đó là kỳ vọng.
Nhưng cũng cần cân nhắc: hiện tại NVIDIA cần ưu tiên cung cấp GPU thế hệ mới nhất cho khách hàng. Đồng thời, NVIDIA cũng bắt đầu cạnh tranh trực tiếp với các nhà cung cấp đám mây lớn nhất, cung cấp dịch vụ nền tảng AI cho các doanh nghiệp đã bị khóa vào máy chủ siêu quy mô. Điều này cuối cùng sẽ buộc họ hoặc tự xây trung tâm dữ liệu riêng (về cơ bản sẽ bào mòn lợi nhuận khổng lồ hiện tại, do đó khó xảy ra), hoặc giới hạn mạnh việc bán phần cứng AI chỉ trong mạng lưới các nhà cung cấp đám mây hợp tác.
Hơn nữa, các đối thủ của NVIDIA đã tung ra phần cứng chuyên dụng AI bổ sung, phần lớn sử dụng chip giống NVIDIA do TSMC sản xuất. Do đó, về cơ bản tất cả các công ty phần cứng AI hiện đang tranh giành năng lực sản xuất của TSMC. TSMC cũng cần ưu tiên một số khách hàng nhất định. Samsung và tiềm năng là Intel (công ty đang cố gắng nhanh chóng quay lại lĩnh vực sản xuất chip tiên tiến) có thể hấp thụ thêm nhu cầu, nhưng TSMC hiện đang sản xuất phần lớn chip liên quan AI, và việc mở rộng, hiệu chỉnh sản xuất chip đỉnh cao (3 và 2 nanomet) cần nhiều năm.
Quan trọng nhất, toàn bộ sản xuất chip tiên tiến hiện nay đều do TSMC tại Đài Loan và Samsung tại Hàn Quốc thực hiện, gần eo biển Đài Loan, trong khi các cơ sở tại Mỹ nhằm giảm thiểu rủi ro này (và dự kiến sẽ không sản xuất chip thế hệ tiếp theo trong vài năm tới) có thể khởi động.
Cuối cùng, do các hạn chế của Mỹ đối với NVIDIA và TSMC, Trung Quốc về cơ bản bị cắt khỏi phần cứng AI thế hệ mới nhất, và đang cạnh tranh giành lấy năng lực tính toán còn lại, giống như các mạng Web3 DePIn. Khác với Web3, các doanh nghiệp Trung Quốc thực sự có các mô hình cạnh tranh riêng, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ Baidu, Alibaba,... cần rất nhiều thiết bị thế hệ cũ để vận hành.
Do đó, do một hoặc nhiều yếu tố trên kết hợp lại, tồn tại một rủi ro không nhỏ rằng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô sẽ hạn chế truy cập phần cứng AI của họ đối với các bên bên ngoài khi cuộc chiến AI gia tăng và ưu tiên cho hoạt động nội bộ. Về cơ bản, đây là kịch bản họ chiếm toàn bộ công suất điện toán đám mây liên quan AI cho riêng mình, ngừng cung cấp cho bất kỳ ai khác, đồng thời nuốt trọn toàn bộ phần cứng mới nhất. Sau khi xảy ra, nguồn cung tính toán còn lại sẽ bị các đối thủ lớn khác (bao gồm cả quốc gia) cạnh tranh gay gắt hơn. Trong khi đó GPU tiêu dùng ngày càng kém cạnh tranh.
Rõ ràng đây là một kịch bản cực đoan, nhưng phần thưởng quá lớn đối với các nhà chơi lớn, khiến họ sẽ không lùi bước ngay cả khi điểm nghẽn phần cứng vẫn tồn tại. Như vậy, các nhà vận hành phi tập trung như trung tâm dữ liệu hạng hai và chủ sở hữu phần cứng bán lẻ (chiếm đa số nhà cung cấp DePIn Web3) sẽ bị loại khỏi cuộc cạnh tranh.
Mặt trái của đồng xu
Trong khi các nhà sáng lập mã hóa chưa nhận ra, các gã khổng lồ AI đang theo dõi sát sao mã hóa. Áp lực từ chính phủ và cạnh tranh có thể buộc họ phải áp dụng mã hóa để tránh bị đóng cửa hoặc siết chặt quản lý.
Việc người sáng lập Stability AI gần đây từ chức để bắt đầu "phi tập trung hóa" công ty ông là một trong những dấu hiệu công khai sớm nhất. Trước đó, ông từng công khai không giấu diếm kế hoạch phát hành token sau khi công ty IPO thành công, điều này phần nào tiết lộ động lực thực sự phía sau.
Tương tự, mặc dù Sam Altman không tham gia vận hành vào dự án mã hóa đồng sáng lập Worldcoin, nhưng token của nó thực sự được giao dịch như đại diện cho OpenAI. Liệu có con đường nào nối dự án tiền tệ internet tự do với dự án nghiên cứu phát triển AI hay không, chỉ thời gian mới trả lời, nhưng đội ngũ Worldcoin dường như cũng nhận ra thị trường đang thử nghiệm giả thuyết này.
Theo chúng tôi, các gã khổng lồ AI có thể khám phá các con đường phi tập trung khác nhau là hợp lý. Vấn đề chúng tôi thấy ở đây là Web3 chưa đưa ra giải pháp ý nghĩa nào. "Token quản trị" phần lớn là một trò đùa, và chỉ những token rõ ràng tránh liên hệ trực tiếp giữa người nắm giữ tài sản với việc phát triển và vận hành mạng, như $BTC và $ETH, hiện mới thực sự phi tập trung.
Các cơ chế động lực (hay vô động lực) làm chậm phát triển công nghệ cũng ảnh hưởng đến sự phát triển của các thiết kế khác nhau trong quản lý mạng mã hóa. Các đội khởi nghiệp chỉ dán nhãn "token quản trị" lên sản phẩm của họ, hy vọng tìm ra giải pháp, nhưng cuối cùng lại sa vào phân bổ nguồn lực xung quanh "sân khấu quản trị".
Kết luận
Cuộc đua AI đang diễn ra và mọi người đều rất nghiêm túc. Chúng tôi không tìm thấy điểm yếu trong tư duy của các công ty công nghệ lớn: nhiều tính toán hơn nghĩa là AI tốt hơn, AI tốt hơn nghĩa là giảm chi phí, tăng doanh thu mới và mở rộng thị phần. Theo chúng tôi, bong bóng là hợp lý, nhưng tất cả những kẻ lừa đảo vẫn sẽ bị loại bỏ trong cú rung lắc không thể tránh khỏi.
AI doanh nghiệp tập trung đang thống trị lĩnh vực này, trong khi các công ty khởi nghiệp hợp pháp gặp khó khăn trong việc theo kịp. Không gian Web3 tham gia muộn, nhưng cũng đang bước vào cuộc đua. Thị trường thưởng cho các dự án mã hóa AI quá hậu hĩnh, khiến phần thưởng cho các công ty khởi nghiệp Web2 trong lĩnh vực này trở nên ít ỏi hơn, dẫn đến sự quan tâm của các nhà sáng lập chuyển từ việc giao sản phẩm sang thúc đẩy tăng giá token vào thời điểm then chốt, và cơ hội để bắt kịp đang đóng lại nhanh chóng. Cho đến nay, chưa có đổi mới trực giao nào xuất hiện ở đây để vượt qua việc mở rộng quy mô tính toán nhằm cạnh tranh.
Hiện tại đang có phong trào mã nguồn mở đáng tin cậy xung quanh các mô hình hướng người tiêu dùng, ban đầu do một số bên tập trung thúc đẩy, họ chọn cạnh tranh thị phần với các đối thủ đóng mã nguồn lớn hơn (ví dụ: Meta, Stability AI). Nhưng hiện tại cộng đồng đang bắt kịp và gây áp lực lên các công ty AI hàng đầu. Những áp lực này sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến phát triển đóng mã nguồn của sản phẩm AI, nhưng không có tác động thực chất nếu mã nguồn mở bắt kịp. Đây là một cơ hội lớn khác cho không gian Web3, nhưng前提是 nó解决了去中心化模型训练和推理的问题。
Do đó, mặc dù bề ngoài dường như mở ra cơ hội cho các "kẻ phá cách cổ điển", thực tế lại cách xa điều đó. AI chủ yếu liên quan đến tính toán, và trừ khi có đột phá đổi mới trong 3-5 năm tới, điều này không thể thay đổi, điều này cực kỳ quan trọng trong việc xác định ai kiểm soát và định hướng phát triển AI.
Ngay cả khi nhu cầu thúc đẩy nỗ lực phía cung, bản thân thị trường tính toán cũng không thể "nở rộ trăm hoa", và sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất bị giới hạn bởi các yếu tố cấu trúc như sản xuất chip và kinh tế theo quy mô.
Chúng tôi lạc quan về trí tuệ con người và tin chắc rằng có đủ người thông minh và cao thượng để cố gắng giải quyết lĩnh vực vấn đề AI theo hướng có lợi cho thế giới tự do thay vì kiểm soát từ trên xuống bởi doanh nghiệp hoặc chính phủ. Nhưng cơ hội dường như rất mong manh, nhiều nhất cũng chỉ là một trò chơi đầu cơ, và các nhà sáng lập Web3 đang mải mê lợi ích tài chính thay vì tác động thực tế.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@GagraVentures
