なぜweb3AIインフラは予想以上に構築が難しいのか？

著者：Haotian

1)現在のウェブ3のアクティブなAIプロジェクトのほとんどは、一般的にMEME化され、達成不可能で根拠のあるストーリーを大量に自慢し、そして決定的に、迅速なコイン発行の切り抜きによって市場の大半を魅了している。短期的なバブルは、鶏の羽根（マイナスEV）の後に崩壊する。

2）web3AIインフラは、基本的にweb2AIインフラを再構成したもので、ほとんどの場合、次のようなものです。面倒くさい。Cryptoが分散化の名の下に中央集権に挑戦したときと同じように、長い間、分散化を行うためのネットワークアーキテクチャは、意味のない構築と重複していると批判されました。

現在のweb3AIの苦境は、分散暗号のビジョンが言及されたときと同じです。ほとんどの人はまだ「web3AIに何の意味があるのか」と軽々しく言う癖があります。

3）web3AIインフラ構築と拡大試行錯誤の期間は、より大きなコストの、強力な合理主義によってサポートされる必要があります。サポートするために強力な合理主義を必要とする。例えば、我々はすべてのWeb3AIは、データ層の構築を必要とすることを知っているが、巨大なチェーンと非チェーンデータのクリーニングは、成熟したWeb3AIのAPIアクセスコストと演算、アルゴリズムの微調整などもコストを必要としながら、サーバーの数と開発コストを必要とし、これらの入力のコストは、エージェントアプリケーションに焦点を当てた場合、あなたはすぐにビジネスの実現を模索するビジネスモデルを持つことができますが、インフラに焦点を当てた場合。

さらに厄介なのは、従来のウェブ2のインフラと異なり、ウェブ3のAIは、オフチェーンデータとオンチェーン検証の相乗効果問題、P2Pネットワーク下でのモデル配布と更新メカニズム、さらに従来のビジネスモデルの複雑な設計をトークノミクスのインセンティブに置き換えるなどの問題を解決しなければならないことだ。資本の近視眼と投機的な雰囲気を好む市場の嗜好は、ホットマネーの一部がホットスポットをこするために純粋に流入し、オンラインエージェントアプリケーションを急いで、その結果、チームのインフラストラクチャ層で実際に耕すことは十分なサポートを得ることは困難である。

4）web3AIインフラは、問題の錯覚の大規模なモデルの "ブラックボックス "属性と互換性があるので、セキュリティと課題の信頼性の特定のシナリオでは巨大である。最近のMCPのセキュリティ脆弱性に関するSlowMist_Team のアウトプットを見ると、MCP周りの専門的なセキュリティ監査は、すでにAI監査会社としてのスローミストの将来のポジショニングをサポートすることができると感じています。これはあくまで比喩的な事例であり、未知のセキュリティ課題を抱えるweb3 AI infraにアクセスする基礎データソースとしてのAI LLMの存在を検証するものです。しかし、web3 AI infraを取り巻く問題は、web3暗号検証やオンチェーンコンセンサスメカニズムを通じて構築された検証可能なコンピューティングフレームワークに加え、AIの推論プロセスが正しい方向にトレースされ検証されることを保証するなど、それ以上のものである。

実際、AIのための信頼できる検証および計算フレームワークは、web3AIインフラが克服しようとしている中核領域です。金融、医療、法律などの機密性の高い情報を扱う現在の大きなモデルは、推論プロセスの検証可能性を提供できないため、専門分野の採用率が大幅に制限されています。web3AI infraの成熟度は、zkVM基盤、分散型オラクルネットワーク、分散型メモリソリューションなど、検証可能で証明可能なAI用コンピューティングフレームワークのセットを構築できます。

上記。

インフラとアプリを構築するWeb3AIの旅は、一夜にして実現するものではなく、長いマラソンになるでしょう。現実世界の問題を解決するインフラとアプリのエコシステムを本当に構築できるのは誰か、Go-To-Marketの過程で誇大広告と価値の関係をバランスさせることができるのは誰か、技術的な先見性を維持しながら現実的なビジネスの区切りを見つけることができるのは誰か、長いマラソンレースです。