Web3 verdammt? KI -Rennen vorbei ?!

Was zu wissen:

Die transformativste Technologie dieses Jahrhunderts ist zweifellos künstliche Intelligenz (KI). Es ist nur natürlich, dass die Idee von KI -Systemen, die ohne zentrale Behörde arbeiten, die vom Web3 -Framework unterstützt wird, sehr faszinierend ist.

Obwohl Web3-AI ein starkes Wertversprechen zu haben scheint, hat es es nicht geschafft, in der breiteren KI-Community einen signifikanten Grundstück zu erregen. Da Frontier AI -Technologien in beispiellosem Tempo voranschreiten, schließt sich die Chance für Web3, sich als Basis für zukünftige KI -Generationen zu etablieren, schnell.

In diesem Aufsatz befassen wir uns mit einer umstrittenen und dennoch wichtigen Idee: Web3 besteht darin, im Wettbewerb der künstlichen Intelligenz (KI) zurückzuführen. Es gibt einen Moment in jeder technologischen Entwicklung, wenn es schwierig wird, bedeutende Veränderungen vorzunehmen. Wenn die Integration von AI und Web3 grundlegende Strukturen vor flüchtigen Trends nicht priorisieren, kann die Begründung für die Konstruktion zukünftiger KI -Systeme in dezentralen Frameworks vollständig verschwinden.

Der Web3 AI Narrative Irrtum

In „The Black Swan“ diskutierte Nassim Nicholas Taleb über den „narrativen Irrtum“ – unsere Neigung, logische Erzählungen aus nicht verwandten oder locker verbundenen Ereignissen zu erstellen. Die Situation in Web3-AI spiegelt dieses Konzept perfekt wider. Menschen erkennen und belohnen häufig Trends, die zwar auffällig, aber im breiteren Kontext des KI-Marktes nicht signifikant sind, wie AI-Meme-Wirkstoffe und experimentelle ZK-AI-Prototypen. Trotz einiger echter Innovationen wird die wachsende Kluft zwischen Web3-AI und der allgemeinen AI-Community immer unhaltbarer.

Bei der Aufregung innovativer Geschichten verwirren die Web3 -Community das Experimentieren mit dem Fortschritt. Dieses Versehen führt häufig Ressourcen und Fokus auf Neuheiten anstelle von wesentlichen Fähigkeiten. Das Erscheinen der Vorwärtsbewegung verdeckt die Realität, dass viel von dem, was in Web3-AI entwickelt wird, derzeit nur wenig mit den Hauptwegen des AI-Innovationsfortschritts verbunden ist.

KI und die Wellenentheorie der Technologieentwicklung

Es ist nützlich, den heiklen Stand von Web3-AI zu untersuchen, indem Sie überlegen, wie Technologie normalerweise fortschreitet. Anstatt unabhängig voneinander zu kommen, treten häufig Fortschritte in verbundenen Phasen oder „Wellen“ auf. Zum Beispiel wurde Mobile Computing durch frühere Wellen wie die Cloud -Infrastruktur ausgelöst, während KI -Chips aus Innovationen in der Gaming -Hardware geboren wurden. Um in einer neuen Welle aktuell zu bleiben, müssen Technologien in denjenigen verwurzelt sein, die ihr vorausgegangen sind.

In einfacherer Hinsicht hatte Web3-AI keine konsequente Präsenz in der Entwicklung von AI-Technologien. In den Stadien war es nicht signifikant, die zum Anstieg der generativen KI führten, einschließlich Cloud -Computing, massive Datenverarbeitung und sogar der anfänglichen Phasen der KI -Modellerstellung. Diese mangelnde Teilnahme hat Web3-AI-Schwierigkeiten beim Aufrechterhalten von Mühe gemacht-es versucht, eine Welle ohne Vorstand zu surfen.

Die Infrastrukturmärkte für Technologie werden im Laufe der Zeit häufig von einer kleinen Anzahl wichtiger Akteure dominiert. Zum Beispiel hat Cloud Computing weitgehend in Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) konvergiert. In ähnlicher Weise hat sich die mobile Entwicklung stabilisiert, um sich auf iOS und Android zu konzentrieren, während Big Data -Plattformen wie Snowflake und Databricks als dominierende Kräfte hervorgegangen sind. Es ist wahrscheinlich, dass die KI -Infrastruktur einem ähnlichen Trend folgt. Wenn sich Web3-AI nicht als eine der drei besten Plattformen in diesem Bereich etabliert, besteht das Risiko, in der hochwettbewerbsfähigen Landschaft unbedeutend zu werden.

Fehlende Grundlagen und bauen irrelevante Dinge

Die Grundlagen der heutigen fortschrittlichen KI -Systeme ruhen auf vier wichtigen Elementen: Daten, Verarbeitungsleistung, Modellentwicklung und qualifizierte Forscher. Leider hat die Web3 -Landschaft diese wesentlichen Aspekte traditionell übersehen. Es ist mangelhaft in einem tiefen KI -Know -how, es fehlt wesentliche KI -Datensätze spezifisch für Web3, seine Computerinfrastruktur bleibt unterentwickelt, und es gibt kaum weit verbreitete KI -Modelle, die effektiv auf dezentralen Netzwerken funktionieren.

Anstatt sich auf wesentliche Bausteine ​​zu konzentrieren, besteht die Tendenz, von auffälligen Konzepten abgelenkt zu werden. Viele Projekte im Web3-AI-Sektor neigen häufig zu spekulativen Bereichen wie MEME-Wirkstoffen oder ZKML, denen es fehlen, solide Anwendungsfälle. Obwohl diese Ideen intellektuell faszinierend erscheinen mögen, sind sie nicht entscheidend für die Entwicklung oder Erweiterung der wesentlichen KI -Fähigkeiten. Gegenwärtig bieten sie minimale praktische Vorteile für die Fortschritt der KI -Technologie.

Für einen wesentlichen Fortschritt muss die Web3-AI-Umgebung seinen grundlegenden Mangel bewältigen. Dies beinhaltet die Förderung von Fachkenntnissen, das Erstellen von Datenströmen, das Erstellen robuster Verarbeitungsebenen und die Entwicklung von Modellen, die bei Verwendung in einem dezentralen Setup klare Vorteile bieten.

Die KI -Lücke zwischen Web3 und Web2 nimmt zu

Das Tempo, in dem sich die KI -Fortschritte ansammeln, beschleunigt sich erheblich, und bisher hat Web3 diese Entwicklungen in den Hintergrund geraten. Bisher wurden bisher keiner der bedeutenden Durchbrüche in KI wie unbeaufsichtigte Vorausbildung, ausgefeilte Feinabstimmung, abgerufene Erzeugung, Argumentationssysteme oder Agentenstrukturen in wesentlicher Weise in Web3-Architekturen integriert.

Mit jedem neuen Update steigen die Hürden, um Schritt zu halten, erheblich zu. Derzeit sind wichtige Tools, Plattformen und Infrastrukturen zur Erstellung hochmoderner Modelle an einem Ort konzentriert. Wenn wir nicht schnell und zusammenarbeiten, um diesen Kurs zu ändern, kann sich Web3-AI möglicherweise hinter einem Feld zurückblieben, das mit erstaunlicher Rate, gemessen in Monaten als in Jahrzehnten, fortschreitet.

Das Risiko einer Irrelevanz

Durch inhärente Merkmale fördert künstliche Intelligenz (KI) die Zentralisierung aufgrund der Notwendigkeit umfangreicher Datensätze, immenser Rechenleistung und qualifizierten Fachleuten – Ressourcen, die tendenziell konsolidieren. Dezentrale KI -Modelle begegnen erhebliche technische und finanzielle Hürden.

Als Forscher äußere ich Bedenken hinsichtlich der Flugbahn der dezentralen KI. Es ist zwar von entscheidender Bedeutung zu verstehen, dass dies nicht den Niedergang der dezentralen KI signalisiert, aber die Einsätze sind im nächsten Trend deutlich höher als nur das Aussehen.

Die Gefahr besteht darin, in der Zukunft der KI zunehmend irrelevant zu werden. Wenn das Tempo, in dem Web3-AI beschleunigt, nicht dramatisch aufnimmt, könnte das zentralisierte Ökosystem eine solche Dominanz erreichen, dass die Idee der Dezentralisierung ein nachträglicher Gedanke werden könnte. Es geht nicht nur darum, es zu verpassen. Es geht darum, möglicherweise am Rande einer sich schnell entwickelnden KI -Landschaft zurückbleiben.

Ein Weckruf

Die grundlegenden Merkmale von Web3 umfassen Resilienz und Optimismus, die durch die zunehmende Beteiligung technisch kompetenter Teams verstärkt werden. Bemerkenswerte Beispiele sind NOUS -Forschung, Prime -Intellekt, Layerlens, Pluralis, Sahara und einige andere, die sich auf Bereiche wie verteiltes Training und Benchmarking konzentrieren. Sie wollen auch wichtige Themen wie das maschinelle Lernen des Datenschutzes, die überprüfbare Inferenz und vieles mehr angehen.

Obwohl diese Bemühungen gelegentlich erfolgreich sind, sind sie mehr Ausnahmen als die Regel. Die Web3-AI-Bewegung ist derzeit unter Talent, Daten, Rechenleistung, Infrastruktur und Finanzierung untermauert. Um Fortschritte zu erzielen, ist es wichtig, sich auf den Aufbau grundlegender Fähigkeiten zu konzentrieren, anstatt abgelenkt zu werden. Das Erkennen dieser Situation bietet eindeutig die Möglichkeit, unseren Ansatz zu ändern. Wenn wir es ignorieren, riskieren wir, die bedeutendste technologische Transformation in der Geschichte zu verpassen.

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2025-06-10 18:14