Thảo luận về khó khăn trong phát triển Web3 AI và hướng đi tương lai

Giá cổ phiếu của Nvidia tiếp tục tăng, đạt mức cao kỷ lục mới, phản ánh sự công nhận của thị trường đối với những tiến bộ trong công nghệ mô hình đa mô thức. Lĩnh vực AI Web2 đang xây dựng các rào cản kỹ thuật ngày càng cao, từ căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết hình ảnh, từ nhúng chiều cao đến hợp nhất đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách biểu đạt khác nhau với tốc độ đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, làn sóng này dường như không liên quan gì đến lĩnh vực tiền điện tử.

Gần đây, những nỗ lực trong lĩnh vực Web3 AI, đặc biệt là hướng Agent, có thể có sự sai lệch. Việc cố gắng lắp ráp một hệ thống mô-đun đa phương thức theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung thực chất là một sự sai lệch kép về công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh hiện tại, với sự liên kết mô-đun cực kỳ mạnh mẽ, phân bố đặc trưng không ổn định cao, và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, mô-đun đa phương thức khó có thể đứng vững trong Web3.

Tương lai của Web3 AI không nên chỉ giới hạn ở việc bắt chước, mà cần phải áp dụng những chiến lược đi đường vòng. Từ sự đồng bộ ngữ nghĩa trong không gian chiều cao, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, cho đến sự đồng bộ đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần phải suy nghĩ lại con đường phát triển của mình.

Thách thức về sự đồng bộ ngữ nghĩa trong Web3 AI

Trong hệ thống đa phương thức AI Web2 hiện đại, "căn chỉnh ngữ nghĩa" là công nghệ then chốt để ánh xạ thông tin từ các phương thức khác nhau vào cùng một không gian ngữ nghĩa. Điều này cho phép mô hình hiểu và so sánh ý nghĩa tiềm ẩn đứng sau các tín hiệu khác nhau về hình thức. Tuy nhiên, giao thức Web3 Agent gặp khó khăn trong việc thực hiện nhúng chiều cao, dẫn đến việc ngữ nghĩa không thể căn chỉnh.

Các tín hiệu khác nhau "ép" nhau trong không gian chiều thấp, dẫn đến việc mô hình thường xuyên bị nhầm lẫn trong việc truy xuất hoặc phân loại, làm giảm độ chính xác. Giai đoạn tạo chiến lược khó nắm bắt những khác biệt tinh vi, dễ bỏ sót tín hiệu giao dịch quan trọng hoặc đánh giá sai ngưỡng rủi ro. Sự phối hợp giữa các mô-đun trở nên khó khăn, mỗi Agent tự chủ, hình thành nên các đảo thông tin. Đối mặt với các kịch bản thị trường phức tạp, cấu trúc chiều thấp khó có thể chứa đựng dữ liệu từ nhiều nguồn, ảnh hưởng đến tính ổn định và khả năng mở rộng của hệ thống.

Để xây dựng một hệ thống thông minh toàn diện với rào cản ngành, cần bắt đầu từ mô hình liên kết đầu cuối, nhúng thống nhất giữa các mô-đun và kỹ thuật hệ thống hóa cho việc đào tạo và triển khai hợp tác. Tuy nhiên, nhu cầu của thị trường hiện tại vẫn chưa rõ ràng.

Hạn chế của cơ chế chú ý trong không gian chiều thấp

Mô hình đa phương thức có trình độ cao cần một cơ chế chú ý được thiết kế tinh vi. Cơ chế chú ý là một cách phân bổ tài nguyên tính toán một cách động, cho phép mô hình "tập trung" vào những phần liên quan nhất khi xử lý đầu vào của một mô thức nhất định.

Tuy nhiên, việc điều phối chú ý thống nhất trong Web3 AI dựa trên mô-đun là rất khó khăn. Nguyên nhân chính bao gồm: thiếu không gian Query-Key-Value thống nhất, không thể tạo ra Q/K/V tương tác; thiếu khả năng trọng số động song song và đa tuyến; thiếu bối cảnh trung tâm chia sẻ thời gian thực giữa các mô-đun, không thể thực hiện mối liên kết và tập trung toàn cầu giữa các mô-đun.

Nỗi khổ nạn nông cạn của việc tích hợp đặc trưng

Web3 AI vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản trong việc kết hợp đặc trưng. Điều này chủ yếu là do các điều kiện tiên quyết cho việc kết hợp đặc trưng động - không gian có chiều cao và cơ chế chú ý tinh vi - không thể đáp ứng.

AI Web2 có xu hướng đào tạo liên kết từ đầu đến cuối, xử lý các đặc điểm đa mô hình trong cùng một không gian chiều cao, tối ưu hóa phối hợp với các lớp nhiệm vụ hạ lưu thông qua các lớp chú ý và lớp hợp nhất. Ngược lại, AI Web3 thường sử dụng các mô-đun rời rạc ghép lại, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và dòng gradient xuyên mô-đun.

Web2 AI có khả năng tính toán tầm quan trọng của các đặc điểm theo ngữ cảnh theo thời gian thực và điều chỉnh chiến lược hợp nhất một cách linh hoạt. Trong khi đó, Web3 AI thường sử dụng trọng số đã được thiết lập trước hoặc các quy tắc đơn giản, thiếu tính linh hoạt. Về mặt chiều đặc điểm và khả năng biểu đạt, Web3 AI cũng khó có thể so sánh với Web2 AI.

Rào cản ngành AI ngày càng sâu sắc và triển vọng tương lai

Hệ thống đa phương thức AI Web2 là một dự án kỹ thuật lớn, cần một lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán mạnh mẽ, thuật toán tiên tiến và việc thực hiện kỹ thuật phức tạp. Điều này tạo ra rào cản ngành rất mạnh, đồng thời cũng tạo nên lợi thế cạnh tranh cốt lõi của một số đội ngũ dẫn đầu.

Sự phát triển của Web3 AI nên áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống biên. Lợi thế của Web3 AI nằm ở sự phi tập trung, khả năng song song cao, độ liên kết thấp và tính tương thích của sức mạnh tính toán dị thể, phù hợp với cấu trúc nhẹ, dễ dàng song song và có thể khuyến khích các nhiệm vụ.

Tuy nhiên, rào cản của Web2 AI hiện vẫn đang trong giai đoạn hình thành ban đầu, cơ hội thực sự có thể xuất hiện sau khi lợi ích của Web2 AI biến mất. Trước đó, các dự án Web3 AI cần cẩn thận lựa chọn điểm xâm nhập, đảm bảo có thể liên tục lặp lại trong các tình huống quy mô nhỏ và giữ đủ tính linh hoạt để thích ứng với môi trường thị trường đang thay đổi.