Thách thức và cơ hội trong sự phát triển của Web3 AI

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, Web2 AI đã đạt được những thành tựu đáng kể trong các lĩnh vực như mô hình đa phương thức, căn chỉnh ngữ nghĩa và tích hợp đặc trưng. Tuy nhiên, những tiến bộ này cũng đã làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ, khiến Web3 AI gặp nhiều khó khăn trong việc bắt chước và theo kịp.

Phương pháp mô-đun hiện tại của Web3 AI có nhiều hạn chế. Đầu tiên, do thiếu không gian nhúng đa chiều thống nhất, khó khăn trong việc thực hiện sự đồng bộ ngữ nghĩa hiệu quả giữa các mô-đun. Thứ hai, cơ chế chú ý không thể được thiết kế tinh vi trong không gian chiều thấp, dẫn đến hiệu quả xử lý thông tin thấp. Cuối cùng, việc kết hợp đặc trưng thường chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản, không thể nắm bắt được những mối quan hệ phức tạp giữa các kiểu dữ liệu.

Mặc dù vậy, Web3 AI vẫn có những lợi thế độc đáo. Đặc tính phi tập trung của nó mang lại tiềm năng trong việc xử lý song song cao, liên kết thấp và khả năng tương thích với sức mạnh tính toán khác nhau. Trong tương lai, có thể tìm thấy những đột phá trong các lĩnh vực như điện toán biên, nhiệm vụ nhẹ và crowdsourcing dữ liệu.

Tuy nhiên, lợi ích công nghệ của Web2 AI hiện tại chỉ mới bắt đầu xuất hiện, Web3 AI cần thêm thời gian để đạt được những đột phá thực sự. Trước khi điều đó xảy ra, các dự án Web3 AI nên áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống biên giới, liên tục lặp đi lặp lại và tích lũy kinh nghiệm trong các ứng dụng quy mô nhỏ.

Điều quan trọng là chọn điểm vào phù hợp, duy trì tính linh hoạt để thích ứng với bối cảnh công nghệ đang thay đổi, và kiên nhẫn chờ đợi cơ hội xuất hiện trong các tình huống cốt lõi trên nền tảng vững chắc. Chỉ có như vậy, Web3 AI mới có thể chiếm lĩnh một vị trí trong hệ sinh thái AI trong tương lai.