Pourquoi la construction de l'infrastructure web3AI est-elle plus difficile que prévu ?

Auteur : Haotian

1. Actuellement, la plupart des projets AI actifs dans le web3 sont généralement MEME-isés, se vantant de nombreuses histoires impossibles à réaliser et à concrétiser. L’essentiel est qu’ils ont attiré l’attention et la liquidité de la majorité grâce à une rapide émission de jetons pour pénétrer le marché, ainsi qu’à un tas de débris après l’éclatement de la bulle à court terme (EV négatif). Cela est principalement dû au fait que le récit AI + Crypto est devenu trop séduisant, tandis que les défis de son application concrète sont trop importants. Au départ, cela est naturellement devenu une zone sinistrée de la bulle basée sur le récit.

2. L’infrastructure web3AI est essentiellement une reconstruction de l’infrastructure AI web2, ce qui est souvent ingrat. C’est un peu comme lorsque Crypto a défié la centralisation au nom de la décentralisation; pendant longtemps, la construction d’architectures réseau décentralisées a été critiquée pour sa construction répétée sans signification, jusqu’à ce que les scénarios d’application DeFi ultérieurs trouvent certains points de capture de valeur.

Le dilemme actuel de web3AI est le même que la vision originale de la crypto décentralisée. La plupart des gens ont encore l’habitude de se demander « à quoi sert le web3AI ? » Mais n’oubliez pas que l’agrégation de puissance de calcul décentralisée et l’inférence distribuée, les réseaux d’annotation de données distribués, etc., peuvent tous trouver des scénarios d’entrée en termes de coût de formation, de performances et de praticabilité.

3. Le coût d’installation et d’expansion de l’infrastructure web3AI pendant la période d’expérimentation est élevé, nécessitant un fort soutien rationaliste. Par exemple, nous savons tous que le web3AI nécessite la construction d’une couche de données, mais le nettoyage d’énormes données on-chain et off-chain nécessite des coûts importants en maintenance de serveurs et en développement. De plus, le coût d’intégration des API web3AI matures ainsi que les coûts de puissance de calcul et d’ajustement des algorithmes nécessitent également des investissements. Si ces coûts sont concentrés sur l’application Agent, il est possible d’explorer rapidement des modèles de monétisation commerciale. Cependant, si l’accent est mis sur le niveau de l’infrastructure, dans le contexte actuel du marché où le récit technologique n’est pas aussi populaire, cela représente un défi pour de nombreuses équipes de développeurs.

Ce qui est encore plus problématique, c’est que, contrairement aux infrastructures traditionnelles web2, l’IA web3 doit également résoudre le problème de la synergie entre les données hors chaîne et la vérification sur chaîne, le mécanisme de distribution et de mise à jour des modèles dans un réseau P2P, ainsi que la conception complexe visant à remplacer les modèles commerciaux traditionnels par des incitations Tokenomics, etc. En outre, la myopie des capitaux et l’atmosphère de spéculation du marché ont conduit certains capitaux à affluer vers des applications Agent qui sont lancées à la hâte uniquement pour profiter de l’engouement, rendant ainsi difficile pour les équipes qui travaillent réellement au niveau des infrastructures d’obtenir un soutien suffisant.

4. Le problème de l’illusion des grands modèles compatibles « boîte noire » infra-compatibles web3AI fait de sa sécurité et de sa fiabilité dans des scénarios spécifiques un énorme défi. En voyant les résultats récents de @SlowMist_Team en termes de vulnérabilités de sécurité MCP, je pense que l’audit de sécurité professionnel autour de MCP peut déjà soutenir le positionnement de SlowMist en tant que société d’audit d’IA à l’avenir. Il ne s’agit que d’un cas concret qui vérifie les défis de sécurité inconnus des LLM d’IA en tant que source de données de base pour accéder à l’infrastructure de l’IA web3. Cependant, les problèmes liés à l’infrastructure de l’IA Web3 sont bien plus que ceux-ci, en outre, il existe des cadres informatiques vérifiables construits grâce à la vérification de la cryptographie Web3 et des mécanismes de consensus sur la chaîne pour garantir que le processus d’inférence de l’IA peut être tracé et vérifié.

En fait, le cadre de vérification et de calcul fiable de l’IA est le domaine central que l’infrastructure web3AI veut surmonter. Lorsque le grand modèle actuel traite d’informations très sensibles telles que la finance, les soins médicaux et le droit, le taux d’adoption dans le domaine professionnel est considérablement limité car il ne peut pas fournir la vérifiabilité du processus d’inférence. La maturité de l’infrastructure d’IA web3, telle que la zkVM sous-jacente, le réseau Oracle décentralisé, la solution de mémoire décentralisée, etc., peut créer un ensemble de cadres informatiques vérifiables et prouvables pour l’IA, et aider fondamentalement l’IA à réaliser une expansion rapide des scénarios verticaux.

C’est tout.

La construction de l’infrastructure et des applications de web3AI ne se fera pas du jour au lendemain, mais sera plutôt un long marathon. Celui qui parviendra réellement à construire une infrastructure et un écosystème d’applications résolvant des problèmes concrets, celui qui pourra équilibrer l’engouement et la valeur lors du processus de mise sur le marché, celui qui saura trouver un véritable cycle commercial tout en maintenant une vision technologique à long terme, sera celui qui rira vraiment le dernier dans l’industrie.