Чому Web3 Відстає у Перегонах Штучного Інтелекту?

Штучний інтелект (ШІ) широко визнаний однією з найтрансформативніших технологій цього століття. Природно, перспектива децентралізованих систем ШІ, які працюють на інфраструктурі Web3, має значну концептуальну привабливість.

Однак, незважаючи на це очевидно привабливе ціннісне пропозицію, Web3-AI не вдалося досягти значущого поширення в ширшій екосистемі ШІ. Оскільки передові можливості ШІ прискорюються з безпрецедентною швидкістю, вікно можливостей для Web3 стати життєздатною основою для ШІ наступного покоління швидко закривається.

Цей есей розглядає спірний, але критично важливий тезис: Web3 програє гонку ШІ. У кожній технологічній революції настає момент, коли стає надто пізно здійснювати вагому деструкцію. Якщо Web3-AI не переключить увагу з поверхневих трендів на фундаментальну інфраструктуру, підстави для побудови наступного покоління систем ШІ на децентралізованих платформах можуть повністю зникнути.

Помилка наративу Web3 AI

У книзі "Чорний лебідь" Насім Ніколас Талеб ввів поняття "наративної помилки": тенденцію будувати узгоджені історії навколо несв’язаних або слабо пов’язаних подій. Сучасний стан Web3-AI є яскравим прикладом цього. Спільнота винагороджує високо-перформативні, але в основному незначущі тренди в контексті ринку ШІ — агенти мемів ШІ, спекулятивні zk-AI прототипи — як ніби це відзначає значний прогрес у галузі. Хоча деякі інновації існують, розширення розриву між Web3-AI та ширшою екосистемою ШІ стає нестійким.

Привабливість інновацій, керованих наративом, спонукала екосистему Web3 плутати експерименти з прогресом. Внаслідок цього капітал і увага часто невірно розподіляються на новизну замість фундаментальної спроможності. Ілюзія імпульсу приховує той факт, що більшість того, що сьогодні створюється в Web3-AI, є ортогональним до критичного шляху інновацій у ШІ.

ШІ та теорія хвиль еволюції технологій

Щоб зрозуміти крихку позицію Web3-AI, корисно розглянути, як технології мають тенденцію розвиватися. По-перше, прориви, як правило, розгортаються у взаємозалежних хвилях. Наприклад, мобільний комп’ютинг був каталізований попередніми хвилями, такими як хмарна інфраструктура, а чіпи ШІ виникли з інновацій у апаратному забезпеченні для ігор. Щоб залишатися актуальними у новій хвилі, технології повинні ґрунтуватися на попередніх.

Web3-AI позбавлений такої безперервності. Він не відігравав значущої ролі у трендах, що спричинили революцію генеративного ШІ. Він пропустив цикли хмарних обчислень, масштабної обробки даних і навіть раннього розвитку моделей ШІ. Внаслідок цього Web3-AI страждає від фундаментальної вакууму — він намагається серфити на хвилі без дошки для серфінгу.

По-друге, ринки інфраструктурних технологій мають тенденцію до консолідації. Історія показує, що домінуючі інфраструктурні платформи майже завжди зводяться до кількох великих гравців. Хмарні обчислення сконцентрувалися навколо AWS, Azure та GCP. Мобільна розробка стабілізувалася навколо iOS та Android. Великі дані зосередилися біля Snowflake та Databricks. Інфраструктура ШІ, ймовірно, піде подібним шляхом. Якщо Web3-AI не позиціонує себе як одна з трьох провідних життєздатних платформ, він ризикує стати неактуальним у сильно концентрованому ландшафті.

Відсутність фундаментів і створення неактуальних речей

Сучасний стек ШІ базується на чотирьох фундаментальних стовпах: дані, обчислення, моделі та дослідницькі таланти. На жаль, Web3 історично ігнорував усі чотири. Не вистачає глибоких талантів у ШІ. Відсутні великомасштабні набори даних ШІ, які були б рідними для Web3. Інфраструктура обчислень все ще примітивна. І немає широко прийнятих моделей ШІ, які працювали б істотно на децентралізованих протоколах.

Ця відсутність фундаментів посилюється тенденцією ганятися за блискучими новинками. Проєкти в Web3-AI непропорційно тяжіють до спекулятивних сфер, таких як агенти мемів або zkML без чітких випадків використання. Хоча ці ідеї інтелектуально цікаві, вони не є ядром для можливості або масштабування значущих спроможностей ШІ. У нинішній формі вони пропонують мало практичної цінності для розвитку інфраструктури ШІ.

Щоб зробити реальний прогрес, екосистема Web3-AI має протистояти цій фундаментальній нестачі. Це означає інвестування у таланти, будівництво каналів обробки даних, створення ефективних обчислювальних шарів і розробку моделей, які пропонують суттєві переваги при розгортанні на децентралізованих системах.

Розрив у ШІ між Web3 та Web2 зростає

Інновації у ШІ прискорюються стрімко, і Web3 залишався пасивним спостерігачем. Жоден із основних етапів ШІ — самонавчання, вдосконалене донастроювання, генерація з підтримкою пошуку, рушії логіки чи агентні фреймворки — не залучали архітектури Web3 у значущий спосіб.

Оскільки кожен новий реліз нарощує можливості попереднього, бар’єри для наздоганяння стають вищими. Усі критичні інструменти, платформи та інфраструктура для розробки передових моделей наразі централізовані. Без термінових скоординованих зусиль змінити цю траєкторію, Web3-AI залишиться на десятиліття позаду у сфері, що розвивається за місяці.

Ризик втрати актуальності

За своєю природою ШІ є централізуючою силою. Навчання передових моделей вимагає величезних наборів даних, колосальних обчислювальних ресурсів та спеціалізованих талантів — усі ці фактори схиляються до концентрації. Децентралізовані альтернативи стикаються з глибокими технічними та економічними викликами.

Це не означає, що децентралізований ШІ приречений. Але маржа помилки зникає. Якщо Web3-AI не прискориться драматично, централізована екосистема досягне такої домінантності, що децентралізація стане після думкою. Ризик полягає не в тому, щоб пропустити наступний тренд ШІ, а в тому, щоб стати фундаментально неактуальним у майбутньому ШІ.

Сигнал пробудження

Стійкість та оптимізм закладені в ДНК Web3, і нещодавні зусилля більш технічно серйозних команд є обнадійливими, наприклад Nous Research (розподілене навчання), Prime Intellect (розподілене навчання), LayerLens (бенчмаркінг і оцінки), Pluralis (розподілене навчання), Sahara (AI-додатки) та кілька інших. Деякі починають вирішувати ключові проблеми — приватність у машинному навчанні, розподілене навчання, верифіковані висновки.

Але ці зусилля залишаються винятками, а не нормою. Рух Web3-AI все ще має нестачу талантів, даних, обчислень, інфраструктури та капіталу. Він повинен відмовитися від відволікань і спрямуватися на фундаментальну спроможність. Зіткнення з цією реальністю з ясністю дає шанс змінити курс. Ігнорування цього означає пропустити найзначущішу технологічну революцію в історії.