Bakit Nawawala sa Web3 ang AI Race?

Ang artificial intelligence (AI) ay malawak na itinuturing na ONE sa mga pinaka-transformative na teknolohiya sa siglong ito. Naturally, ang pag-asam ng mga desentralisadong AI system na pinapagana ng imprastraktura ng Web3 ay may malaking haka-haka sa konsepto.

Gayunpaman, sa kabila ng tila nakakahimok na value proposition na ito, nabigo ang Web3-AI na makamit ang makabuluhang traksyon sa mas malawak na AI ecosystem. Habang bumibilis ang mga kakayahan ng frontier AI sa hindi pa naganap na mga rate, ang window ng pagkakataon para sa Web3 na maging isang mabubuhay na pundasyon para sa susunod na henerasyong AI ay mabilis na nagsasara.

Sinasaliksik ng sanaysay na ito ang isang kontrobersyal ngunit kritikal na thesis: Ang Web3 ay natatalo sa karera ng AI. May darating na punto sa bawat teknolohikal na rebolusyon kapag huli na para magkaroon ng kapani-paniwalang pagkagambala. Kung T ililipat ng Web3-AI ang focus mula sa mababaw na mga uso patungo sa pundasyong imprastraktura, ang katwiran para sa pagbuo ng susunod na henerasyon ng mga AI system sa mga desentralisadong platform ay maaaring mawala nang buo.

Ang Web3 AI Narrative Fallacy

Sa "The Black Swan," ipinakilala ni Nassim Nicholas Taleb ang konsepto ng "narrative fallacy": ang tendensyang bumuo ng magkakaugnay na mga kuwento sa paligid ng mga hindi nauugnay o mahinang konektadong mga Events. Ang kasalukuyang estado ng Web3-AI ay isang halimbawa ng aklat-aralin. Ang komunidad ay nagbibigay ng mataas na pagganap ngunit higit na walang kaugnayang mga uso sa konteksto ng AI market—mga ahente ng AI meme, mga speculative zk-AI na prototype—na parang minarkahan nila ang malaking pag-unlad sa larangan. Bagama't may ilang inobasyon, ang lumalawak na bangin sa pagitan ng Web3-AI at ng mas malawak na AI ecosystem ay nagiging hindi nasustain.

Ang pang-akit ng narrative-driven na inobasyon ay naghikayat sa Web3 ecosystem na mali ang pag-eksperimento para sa pag-unlad. Bilang isang resulta, ang kapital at atensyon ay madalas na maling inilalaan sa bagong bagay kaysa sa batayan na kakayahan. Ang ilusyon ng momentum ay tinatakpan ang katotohanan na karamihan sa ginagawa ngayon sa Web3-AI ay orthogonal sa kritikal na landas ng AI innovation.

AI at ang Wave Theory ng Tech Evolution

Upang maunawaan ang marupok na posisyon ng Web3-AI, makatutulong na tingnan kung paano umuunlad ang Technology . Una, ang mga pambihirang tagumpay ay madalas na lumaganap sa magkakaugnay WAVES. Halimbawa, ang mobile computing ay na-catalyze ng mga naunang WAVES tulad ng cloud infrastructure, at ang AI chips ay lumitaw mula sa mga inobasyon sa gaming hardware. Upang manatiling may kaugnayan sa isang bagong alon, ang mga teknolohiya ay dapat na batay sa mga nauna.

Ang Web3-AI ay kulang sa pagpapatuloy na iyon. Hindi ito gumanap ng makabuluhang papel sa mga uso na nagbunga ng generative AI revolution. Nalampasan nito ang mga cycle ng cloud computing, malakihang data engineering, at maging ang maagang pagbuo ng modelo ng AI. Bilang resulta, ang Web3-AI ay nagdurusa mula sa isang foundational vacuum—sinusubukan nitong sumakay ng alon nang walang surfboard.

Pangalawa, ang mga Markets ng Technology sa imprastraktura ay may posibilidad na pagsamahin. Ipinapakita ng kasaysayan na ang nangingibabaw na mga platform ng imprastraktura ay halos palaging lumiliit sa ilang pangunahing manlalaro. Nag-converge ang cloud computing sa paligid ng AWS, Azure at GCP. Nag-stabilize ang mobile development sa paligid ng iOS at Android. Malaking data ang pinagsama sa Snowflake at Databricks. Ang imprastraktura ng AI ay malamang Social Media sa isang katulad na pattern. Kung T ipoposisyon ng Web3-AI ang sarili nito bilang ONE sa tatlong nangungunang mabubuhay na platform, nanganganib itong maging walang kaugnayan sa isang napakakonsentradong tanawin.

Mga Nawawalang Pangunahing Kaalaman at Pagbuo ng mga Walang Kaugnayang Bagay

Ang modernong AI stack ay binuo sa apat na pangunahing mga haligi: data, compute, mga modelo, at talento sa pananaliksik. Sa kasamaang palad, hindi pinansin ng Web3 ang lahat ng apat. Kulang ito ng malalim na talento sa AI. Walang malalaking AI dataset na native sa Web3. Primitive pa rin ang compute infrastructure. At, walang malawak na pinagtibay na mga modelo ng AI na tumatakbo nang makabuluhan sa mga desentralisadong protocol.

Ang kakulangan ng mga batayan na ito ay pinagsasama ng isang ugali na habulin ang mga makintab na bagay. Ang mga proyekto sa Web3-AI ay hindi katimbang sa mga speculative na lugar tulad ng mga meme agent o zkML nang walang malinaw na mga kaso ng paggamit. Bagama't ang mga ideyang ito ay intelektwal na kawili-wili, ang mga ito ay hindi CORE sa pagpapagana o pag-scale ng mga makabuluhang kakayahan sa AI. Sa kanilang kasalukuyang anyo, nag-aalok sila ng kaunting praktikal na halaga para sa pagsulong ng imprastraktura ng AI.

Upang makagawa ng tunay na pag-unlad, dapat harapin ng Web3-AI ecosystem ang pangunahing kakulangang ito. Nangangahulugan iyon ng pamumuhunan sa talento, pagbuo ng mga pipeline ng data, paggawa ng mahusay na mga compute layer, at pagbuo ng mga modelo na nag-aalok ng mga nakikitang pakinabang kapag na-deploy sa mga desentralisadong sistema.

Ang AI Gap sa Pagitan ng Web3 at Web2 ay Tumataas

Ang AI innovation ay mabilis na nagsasama-sama, at ang Web3 ay naging passive observer. Wala sa mga pangunahing milestone ng AI—unsupervised pretraining, advanced fine-tuning, retrieval-augmented generation, reasoning engine, o agentic frameworks—ang may kinalaman sa mga arkitektura ng Web3 sa makabuluhang paraan.

Habang ang bawat bagong release ay nagsasama sa huli, ang mga hadlang sa paghabol ay nagiging mas matarik. Ang lahat ng kritikal na tool, platform, at imprastraktura para sa pagbuo ng mga modelo ng hangganan ay kasalukuyang sentralisado. Nang walang madalian, pinag-ugnay na pagsisikap na baguhin ang trajectory na ito, maiiwan ang Web3-AI nang ilang dekada sa isang larangan na sumusulong sa mga buwan.

Ang Panganib ng Irrelevance

Ang AI ay, sa likas na katangian nito, isang sentralisadong puwersa. Nangangailangan ang mga modelo ng hangganan ng pagsasanay ng malalawak na dataset, napakalaking pag-compute, at espesyal na talento—na lahat ay nauuso patungo sa konsentrasyon. Ang mga desentralisadong alternatibo ay nahaharap sa malalim na teknikal at pang-ekonomiyang hamon.

Hindi ito nangangahulugan na ang desentralisadong AI ay mapapahamak. Ngunit ang margin para sa pagkakamali ay naglalaho. Maliban na lang kung mabilis na bumilis ang Web3-AI, maaabot ng sentralisadong ecosystem ang pangingibabaw na ang desentralisasyon ay nagiging isang nahuling pag-iisip. Ang panganib ay hindi nawawala sa susunod na trend ng AI; ito ay nagiging pangunahing walang kaugnayan sa hinaharap ng AI.

Isang Wake-Up Call

Ang katatagan at Optimism ay naka-embed sa DNA ng Web3, at ang mga kamakailang pagsisikap ng mas seryosong teknikal na mga koponan ay naghihikayat tulad ng Nous Research(ibinahagi ang pagsasanay), PRIME Intellect(ibinahagi ang pagsasanay), LayerLens(benchmarking at evals), Pluralis(ibinahagi ang pagsasanay), Sahara (AI apps) at ilang iba pa. Nagsisimula nang harapin ang ilan sa mga CORE problema—pagpapanatili ng privacy ng ML, distributed na pagsasanay, mabe-verify na hinuha.

Ngunit ang mga pagsisikap na ito ay nananatiling mga eksepsiyon kaysa sa karaniwan. Ang kilusang Web3-AI ay kulang pa rin sa talento, data, compute, imprastraktura, at kapital. Dapat nitong talikuran ang mga distractions at i-orient ang pundasyong kakayahan. Ang pagharap sa katotohanang ito nang may kalinawan ay nag-aalok ng pagkakataong magbago ng kurso. Ang pagwawalang-bahala dito ay nangangahulugan ng pagkawala sa pinakakinahinatnang teknolohikal na rebolusyon sa kasaysayan.