文:ハオティアン 最近、密集に多くのweb3AI Buildの一線の開発者と話をしたところ、web3AIインフラに関する作業が想像以上に複雑であることがわかりました。 1）現在、ほとんどのWeb3で活発なAIプロジェクトは一般的にMEME化されており、実現不可能なストーリーを誇張しています。重要なのは、迅速にトークンを発行して市場に参入し、大部分の注意と流動性を引き付けたこと、そして短期的なバブル崩壊後の混乱（負の期待値）です。主な理由は、AI + Cryptoのストーリーがあまりにも魅力的であり、実際の応用の課題が非常に大きいため、最初からストーリー主導でトークンを発行するバブルの重災区となったことです； 2）web3AIインフラは本質的にweb2 AIインフラの再構築であり、大多数の時間は苦労しても報われない。これは、初めてCryptoが去中心化の名の下に中央集権に挑戦した時のようで、長い間、去中心化のネットワークアーキテクチャは無意味な重複建設として批判されていましたが、その後のDeFiアプリケーションの実現により、いくつかの価値捕獲点が見つかりました。 現在のweb3AIの困難は、かつての非中央集権的なCryptoのビジョンと変わりません。大多数の人々は「web3AIに何の役に立つの？」と軽々しく言うことに慣れています。しかし、非中央集権的な計算力の集約、分散型推論、分散型データアノテーションネットワークなどは、トレーニングコスト、パフォーマンス、実用性の面で切り込めるシーンを見つけることができます。ただ、前途は険しく長いですが、その意義は重大です； 3）web3AIインフラの構築と拡張の試行錯誤期にはコストが大きく、強い合理主義の支えが必要です。例えば、web3AIにはデータ層の構築が必要であることは誰もが知っていますが、膨大なオンチェーンとオフチェーンデータのクリーニングには大量のサーバー運用と開発コストが必要です。同時に、成熟したweb3AI APIの接続コストや計算力、アルゴリズムの微調整などにもコストがかかります。これらのコスト投入がエージェントアプリケーションに集中すれば、迅速に商業的な収益化モデルの探索が可能になりますが、インフラのレベルに焦点を当てると、現在の技術のストーリーがあまり人気のない市場背景の下、多くの開発者チームにとっては挑戦となります。 さらに厄介なのは、従来のweb2インフラストラクチャとは異なり、web3 AIはオフチェーンデータとオンチェーン検証の協調問題、P2Pネットワークにおけるモデルの配布と更新メカニズム、さらにはTokenomicsによる伝統的なビジネスモデルに代わる複雑な設計を解決しなければならないことです。そして、資本の短期的な視点や市場の投機的な傾向により、一部の熱い資金が単に流行に乗るために急いで立ち上げられたエージェントアプリに流れ込んでしまい、基盤となるインフラ層で真剣に取り組んでいるチームが十分なサポートを得られないという状況が生じています。 4）web3AIインフラは「ブラックボックス」属性を持つ大規模モデルの存在における幻覚問題があり、特定のシーンでの安全性と信頼性の課題が非常に大きい。@SlowMist\_Teamを見た。 最近のMCPセキュリティ脆弱性のアウトプットにより、MCPに関する専門的なセキュリティ監査は、将来のAI監査会社としてのSlowfogの位置付けをすでにサポートできると感じています。 これは、web3 AIインフラに接続するための基本的なデータソースとしてのAI LLMの未知のセキュリティ課題を検証する具体的な事例にすぎません。 しかし、web3 AIインフラを取り巻く問題は、それだけではありません。さらに、web3暗号化検証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や、AI推論プロセスの追跡と検証を可能にするためのオンチェーンコンセンサスメカニズムなどもあります。 実際には、AIの信頼できる検証と計算フレームワークが、web3AIインフラが克服すべき核心的な分野です。現在の大規模モデルは、金融、医療、法律などの高感度情報を処理する際に、推論プロセスの検証可能性を提供できないため、専門分野での採用率が大幅に制限されています。web3 AIインフラの成熟、例えばzkVMの基盤、分散型オラクルネットワーク、分散型メモリーソリューションなどは、AIに検証可能で証明可能な計算フレームワークを構築するための基盤を提供し、根本的にAIが垂直シナリオの迅速な拡張を実現するのを助けます。 上。 web3AIのインフラ構築とアプリケーション構築の旅は一朝一夕にはいかず、長いマラソンのようなものです。現実の問題を解決するインフラとアプリケーションエコシステムを本当に構築できるのは誰か、Go-To-Marketの過程でプロモーションと価値のバランスを取れるのは誰か、技術の先見性を保ちながら実際のビジネスの循環を見出せるのは誰か、業界で本当に最後に勝つのは誰なのか。
Web3 AIのインフラ構築とアプリケーション構築の旅は、長いマラソンのようなものです。
文:ハオティアン
最近、密集に多くのweb3AI Buildの一線の開発者と話をしたところ、web3AIインフラに関する作業が想像以上に複雑であることがわかりました。
1）現在、ほとんどのWeb3で活発なAIプロジェクトは一般的にMEME化されており、実現不可能なストーリーを誇張しています。重要なのは、迅速にトークンを発行して市場に参入し、大部分の注意と流動性を引き付けたこと、そして短期的なバブル崩壊後の混乱（負の期待値）です。主な理由は、AI + Cryptoのストーリーがあまりにも魅力的であり、実際の応用の課題が非常に大きいため、最初からストーリー主導でトークンを発行するバブルの重災区となったことです；
2）web3AIインフラは本質的にweb2 AIインフラの再構築であり、大多数の時間は苦労しても報われない。これは、初めてCryptoが去中心化の名の下に中央集権に挑戦した時のようで、長い間、去中心化のネットワークアーキテクチャは無意味な重複建設として批判されていましたが、その後のDeFiアプリケーションの実現により、いくつかの価値捕獲点が見つかりました。
現在のweb3AIの困難は、かつての非中央集権的なCryptoのビジョンと変わりません。大多数の人々は「web3AIに何の役に立つの？」と軽々しく言うことに慣れています。しかし、非中央集権的な計算力の集約、分散型推論、分散型データアノテーションネットワークなどは、トレーニングコスト、パフォーマンス、実用性の面で切り込めるシーンを見つけることができます。ただ、前途は険しく長いですが、その意義は重大です；
3）web3AIインフラの構築と拡張の試行錯誤期にはコストが大きく、強い合理主義の支えが必要です。例えば、web3AIにはデータ層の構築が必要であることは誰もが知っていますが、膨大なオンチェーンとオフチェーンデータのクリーニングには大量のサーバー運用と開発コストが必要です。同時に、成熟したweb3AI APIの接続コストや計算力、アルゴリズムの微調整などにもコストがかかります。これらのコスト投入がエージェントアプリケーションに集中すれば、迅速に商業的な収益化モデルの探索が可能になりますが、インフラのレベルに焦点を当てると、現在の技術のストーリーがあまり人気のない市場背景の下、多くの開発者チームにとっては挑戦となります。
さらに厄介なのは、従来のweb2インフラストラクチャとは異なり、web3 AIはオフチェーンデータとオンチェーン検証の協調問題、P2Pネットワークにおけるモデルの配布と更新メカニズム、さらにはTokenomicsによる伝統的なビジネスモデルに代わる複雑な設計を解決しなければならないことです。そして、資本の短期的な視点や市場の投機的な傾向により、一部の熱い資金が単に流行に乗るために急いで立ち上げられたエージェントアプリに流れ込んでしまい、基盤となるインフラ層で真剣に取り組んでいるチームが十分なサポートを得られないという状況が生じています。
4）web3AIインフラは「ブラックボックス」属性を持つ大規模モデルの存在における幻覚問題があり、特定のシーンでの安全性と信頼性の課題が非常に大きい。@SlowMist_Teamを見た。
最近のMCPセキュリティ脆弱性のアウトプットにより、MCPに関する専門的なセキュリティ監査は、将来のAI監査会社としてのSlowfogの位置付けをすでにサポートできると感じています。 これは、web3 AIインフラに接続するための基本的なデータソースとしてのAI LLMの未知のセキュリティ課題を検証する具体的な事例にすぎません。 しかし、web3 AIインフラを取り巻く問題は、それだけではありません。さらに、web3暗号化検証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や、AI推論プロセスの追跡と検証を可能にするためのオンチェーンコンセンサスメカニズムなどもあります。
実際には、AIの信頼できる検証と計算フレームワークが、web3AIインフラが克服すべき核心的な分野です。現在の大規模モデルは、金融、医療、法律などの高感度情報を処理する際に、推論プロセスの検証可能性を提供できないため、専門分野での採用率が大幅に制限されています。web3 AIインフラの成熟、例えばzkVMの基盤、分散型オラクルネットワーク、分散型メモリーソリューションなどは、AIに検証可能で証明可能な計算フレームワークを構築するための基盤を提供し、根本的にAIが垂直シナリオの迅速な拡張を実現するのを助けます。
上。
web3AIのインフラ構築とアプリケーション構築の旅は一朝一夕にはいかず、長いマラソンのようなものです。現実の問題を解決するインフラとアプリケーションエコシステムを本当に構築できるのは誰か、Go-To-Marketの過程でプロモーションと価値のバランスを取れるのは誰か、技術の先見性を保ちながら実際のビジネスの循環を見出せるのは誰か、業界で本当に最後に勝つのは誰なのか。