Web3が運命づけられましたか？ AIレースオーバー？！

</p> <p>なぜWeb3がAIレースを失っているのですか？</p> <p>

知っていること：

Web3-AIは、急速に前進するAIエコシステムで牽引力を獲得するのに苦労しており、基礎的な改善なしに無関係なことを危険にさらしています、とIntotheblockのイエス・ロドリゲスは言います。
Web3-AIコミュニティは、多くの場合、重要な進歩を妨げて、重要なインフラストラクチャよりも投機的な傾向を優先します。
Web3-AIには、データ、計算、才能など、AIイノベーションに必要な基本的なコンポーネントがあり、集中AIプラットフォームとのギャップが広がります。

今世紀の最も変革的な技術は、間違いなく人工知能（AI）です。 Web3フレームワークによってサポートされている中央当局なしで動作するAIシステムのアイデアが非常に興味をそそられることは自然なことです。

Web3-AIは強い価値提案を持っているように見えますが、より広いAIコミュニティで大きな根拠を得ることができませんでした。フロンティアAIテクノロジーが前例のないペースで前進しているため、Web3が将来のAI世代のベースとしての地位を確立するチャンスは迅速に縮小しています。

このエッセイでは、私たちは論争的でありながら重要なアイデアを掘り下げています。Web3は、人工知能（AI）競争に遅れをとるリスクがあります。あらゆる技術の進化に、大きな変化を起こすことが困難になる瞬間があります。 AIとWeb3の統合が、つかの間の傾向よりも基本構造に優先されない場合、分散型フレームワークに将来のAIシステムを構築する理由は完全に消える可能性があります。

Web3 AIの物語の誤acy

「The Black Swan」では、Nassim Nicholas Talebは「物語の誤り」について議論しました。 Web3-AIの状況は、この概念を完全に反映しています。人々はしばしば、AI Memeエージェントや実験的なZK-AIプロトタイプなど、AI市場のより広いコンテキスト内で派手ではないかもしれない傾向を認識し、報酬を与えています。しかし、いくつかの真の革新にもかかわらず、Web3-AIと一般的なAIコミュニティの間の格差の高まりは、ますます受け入れられなくなっています。

革新的なストーリーの興奮において、Web3コミュニティは実験を進歩と混同する傾向があります。この監視は、多くの場合、リソースを導き、本質的な能力ではなくノベルティに焦点を当てます。フォワード運動の出現は、Web3-AIで開発されているものの多くが現在、AIイノベーションの進歩の主な道とはほとんど関係がないという現実を曖昧にしています。

AIと技術進化の波の理論

テクノロジーが通常どのように進行するかを検討することにより、Web3-AIの繊細な状態を調べることは便利です。独立して起こる代わりに、進歩は接続された段階または「波」でしばしば発生します。たとえば、モバイルコンピューティングはクラウドインフラストラクチャなどの初期の波によって引き起こされましたが、AIチップはゲームハードウェアの革新から生まれました。新しい波の中で最新の状態を維持するには、テクノロジーがそれに先行するものに根ざしている必要があります。

簡単に言えば、Web3-AIはAIテクノロジーの開発に一貫した存在感を持っていませんでした。クラウドコンピューティング、大規模なデータ処理、さらにはAIモデル作成の初期段階など、生成AIの上昇につながった段階では重要ではありませんでした。この参加の欠如により、Web3-AIは追いつくのに苦労していました。ボードなしで波をサーフィンしようとしています。

テクノロジーのインフラストラクチャ市場は、多くの場合、時間の経過とともに少数の主要なプレーヤーに支配されます。たとえば、クラウドコンピューティングは、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）を中心に収束しています。同様に、モバイル開発はiOSとAndroidに焦点を合わせて安定していますが、SnowflakeやDatabricksなどのビッグデータプラットフォームが支配的な力として浮上しています。 AIインフラストラクチャが同様の傾向に従う可能性が高いようです。 Web3-AIがこの分野の上位3つの実行可能なプラットフォームの1つとして自分自身を確立できない場合、非常に競争の激しい状況の中で取るに足らないリスクを冒します。

ファンダメンタルズの欠落と無関係なものの構築

今日の高度なAIシステムの基礎は、データ、処理能力、モデル開発、熟練した研究者の4つの重要な要素に基づいています。残念ながら、Web3ランドスケープは伝統的にこれらの本質的な側面を見落としてきました。深いAIの専門知識が不足しており、Web3に固有の実質的なAIデータセットがありません。その計算インフラストラクチャは未開発のままであり、分散ネットワークで効果的に機能する広く使用されているAIモデルはほとんどありません。

必須のビルディングブロックに焦点を当てる代わりに、派手な概念に気を取られる傾向があります。 Web3-AIセクターの多くのプロジェクトは、多くの場合、MEMEエージェントやZKMLなどの投機的な分野に傾いていますが、これには堅実なユースケースがありません。これらのアイデアは知的に興味をそそるように見えるかもしれませんが、必須のAI機能を開発または拡大するためには重要ではありません。現在、彼らはAIテクノロジーの進歩に最小限の実用的な利点を提供しています。

実質的な進歩のために、Web3-AI環境はその根本的な欠如に取り組む必要があります。これには、育成の専門知識、データストリームの確立、堅牢な処理層の構築、分散型セットアップで使用された場合に明確な利点をもたらすモデルの考案が必要です。

Web3とWeb2の間のAIギャップは増加しています

AIの進歩が蓄積されているペースは大幅に加速しており、これまでのところ、Web3はこれらの開発に後部座席を取りました。これまで、AIの重要なブレークスルーは、監視されていない訓練前、洗練された微調整、検索強化生成、推論システム、またはエージェント構造など、かなりの方法でWeb3アーキテクチャと統合されていません。

新しいアップデートごとに、ペースを維持するためのハードルが大幅に増加します。現在、最先端のモデルを作成するための必須ツール、プラットフォーム、およびインフラストラクチャはすべて1か所に集中しています。このコースを変更するために迅速かつ協力して行動しないと、Web3-AIは、数十年ではなく数ヶ月で測定された驚くべき速度で進行するフィールドの後ろに遅れをとっている可能性があります。

無関係のリスク

固有の特性により、人工知能（AI）は、広範なデータセット、計り知れない計算力、熟練した専門家 – 統合する傾向のあるリソースの必要性により、集中化を促進する傾向があります。分散型AIモデルは、重要な技術的および財政的なハードルに遭遇します。

研究者として、私は分散化されたAIの軌跡について懸念を表明していることに気づきました。これは分散型AIの終miseを示していないことを理解することが重要ですが、利害関係は、単に次の傾向を見逃すよりもかなり高いです。

危険は、AIの将来にますます無関係になることにあります。 Web3-AIが加速するペースが劇的に拾われない場合、集中化されたエコシステムは、地方分権化のアイデアが後付けになる可能性があるような支配を達成することができます。これはただ見逃すだけではありません。それは、急速に進化するAIの風景の傍観者に潜在的に残されることです。

ウェイクアップコール

Web3の基本的な特性には、回復力と楽観主義が含まれ、これは技術的に熟練したチームの関与の増加によって強化されています。注目すべき例には、Nous Research、Prime Intellect、Layerlens、Pluralis、Sahara、および分散トレーニングやベンチマークなどの分野に焦点を当てている他のいくつかが含まれます。また、プライバシーを提供する機械学習、検証可能な推論など、重要な問題に対処することを目指しています。

これらの努力は時々成功しますが、それらはルールよりも例外です。 Web3-AIの動きは現在、才能、データ、コンピューティングパワー、インフラストラクチャ、および資金調達に備えています。進歩を遂げるためには、脇道を奪われるのではなく、基本的な機能を構築することに集中することが不可欠です。この状況を認識することは、私たちのアプローチを変える機会を明らかに示しています。私たちがそれを無視することを選択した場合、私たちは歴史の中で最も重要な技術的変化を逃す危険を冒します。

この記事に示されている著者の視点は、Coindesk、その所有者、または関連当事者が保持している視点に対応していない可能性があります。

最新の暗号ニュース