حقق الذكاء الاصطناعي في Web2 تقدمًا كبيرًا في مجال النماذج متعددة الوسائط، حيث أنشأ حواجز تقنية مثل الفضاءات المدمجة عالية الأبعاد وآليات الانتباه الدقيقة ودمج الميزات العميقة. هذه الإنجازات زادت من عمق العتبة التقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي، كما دفعت أسعار الأسهم للشركات المعنية للارتفاع.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي في Web3 يواجه صعوبات في تقليد نماذج Web2. الهيكل اللامركزي لـ Web3 يجعل من الصعب تحقيق الإدماج عالي الأبعاد ونظم المودولار المعقدة. في الفضاء ثنائي الأبعاد الحالي، لا يمكن للذكاء الاصطناعي في Web3 إجراء محاذاة دلالية فعالة، كما لا يمكنه تصميم آليات انتباه متقنة. كما أن دمج الميزات لا يزال في مرحلة الربط الثابت البسيط.
على الرغم من أن حواجز صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن الفرص في الذكاء الاصطناعي في Web3 لم تظهر بعد بشكل حقيقي. لا يزال الذكاء الاصطناعي في Web2 في مرحلة مبكرة من فترة المكافآت، حيث تدفع المنافسة بين الشركات الرائدة التقدم التكنولوجي السريع. قد يتعين الانتظار حتى تتلاشى مكافآت الذكاء الاصطناعي في Web2 وتترك وراءها نقاط ألم واضحة حتى تأتي لحظة دخول الذكاء الاصطناعي في Web3.
قبل ذلك، يجب على Web3 AI أن تتبنى استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة". يجب البدء من المشاهد الطرفية، واكتساب الخبرة في المهام الخفيفة وسهلة التوازي، مثل ضبط LoRA، والتدريب بعد محاذاة السلوك، ومعالجة البيانات المجمعة، وما إلى ذلك. يجب اختيار مشهد تطبيق صغير بما يكفي لتكرار المنتج باستمرار، مع الحفاظ على المرونة للتكيف مع المشهد التكنولوجي المتغير واحتياجات السوق.
المستقبل المحتمل لتطوير Web3 AI يعتمد بشكل أساسي على تحديد الموقع المناسب، واستغلال المزايا اللامركزية في السيناريوهات الملائمة، مع الحفاظ على قدر كافٍ من المرونة والقدرة على الابتكار، استعدادًا لفرص تطبيق أكبر في المستقبل.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحديات وفرص تطوير Web3 AI: الدخول من السيناريوهات الهامشية وتراكم الخبرات في الانتظار
التحديات والفرص التي تواجه تطوير Web3 AI
حقق الذكاء الاصطناعي في Web2 تقدمًا كبيرًا في مجال النماذج متعددة الوسائط، حيث أنشأ حواجز تقنية مثل الفضاءات المدمجة عالية الأبعاد وآليات الانتباه الدقيقة ودمج الميزات العميقة. هذه الإنجازات زادت من عمق العتبة التقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي، كما دفعت أسعار الأسهم للشركات المعنية للارتفاع.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي في Web3 يواجه صعوبات في تقليد نماذج Web2. الهيكل اللامركزي لـ Web3 يجعل من الصعب تحقيق الإدماج عالي الأبعاد ونظم المودولار المعقدة. في الفضاء ثنائي الأبعاد الحالي، لا يمكن للذكاء الاصطناعي في Web3 إجراء محاذاة دلالية فعالة، كما لا يمكنه تصميم آليات انتباه متقنة. كما أن دمج الميزات لا يزال في مرحلة الربط الثابت البسيط.
على الرغم من أن حواجز صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن الفرص في الذكاء الاصطناعي في Web3 لم تظهر بعد بشكل حقيقي. لا يزال الذكاء الاصطناعي في Web2 في مرحلة مبكرة من فترة المكافآت، حيث تدفع المنافسة بين الشركات الرائدة التقدم التكنولوجي السريع. قد يتعين الانتظار حتى تتلاشى مكافآت الذكاء الاصطناعي في Web2 وتترك وراءها نقاط ألم واضحة حتى تأتي لحظة دخول الذكاء الاصطناعي في Web3.
قبل ذلك، يجب على Web3 AI أن تتبنى استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة". يجب البدء من المشاهد الطرفية، واكتساب الخبرة في المهام الخفيفة وسهلة التوازي، مثل ضبط LoRA، والتدريب بعد محاذاة السلوك، ومعالجة البيانات المجمعة، وما إلى ذلك. يجب اختيار مشهد تطبيق صغير بما يكفي لتكرار المنتج باستمرار، مع الحفاظ على المرونة للتكيف مع المشهد التكنولوجي المتغير واحتياجات السوق.
المستقبل المحتمل لتطوير Web3 AI يعتمد بشكل أساسي على تحديد الموقع المناسب، واستغلال المزايا اللامركزية في السيناريوهات الملائمة، مع الحفاظ على قدر كافٍ من المرونة والقدرة على الابتكار، استعدادًا لفرص تطبيق أكبر في المستقبل.