jakiro
Compilé par: Fairy, Chaincatcher
Note de l’éditeur: grâce au halo de la technologie, l’auteur a vu plusieurs obstacles tels que le capital et le matériel auquel le projet Web3 a fait la promotion du développement de l’IA.Bien que l’intention initiale de Web3 soit de briser la centralisation et de réaliser l’idéal de décentralisation, dans les opérations réelles, elle est souvent influencée par les récits du marché et les incitations en jetons et s’écarte de l’intention d’origine.
Chaincatcher compile le texte d’origine comme suit:
Les appels pour l’IA et le Web3 augmentent, mais ce n’est plus un article de VC optimiste.Nous sommes optimistes quant à la fusion des deux technologies, mais le texte ci-dessous est un appel.Sinon, cet optimisme ne sera pas réalisé.
Pourquoi?Parce que le développement et la gestion du meilleur modèle d’IA nécessite d’énormes dépenses en capital, le matériel de pointe est souvent difficile à obtenir et nécessite des recherches et un développement très spécifiques.Comme le font la plupart des projets de l’IA Web3, le crowdsourcing ces ressources par le biais d’incitations cryptographiques ne suffit pas pour compenser les dizaines de milliards de dollars investis par de grandes entreprises qui contrôlent la croissance de l’IA.Compte tenu des limitations matérielles, il peut s’agir du premier paradigme grand logiciel, et aucun des ingénieurs intelligents et créatifs en dehors des organisations existants ne peut le casser.
Le logiciel «mange le monde» à un rythme de plus en plus rapide et se développera bientôt de façon exponentielle avec l’accélération de l’intelligence artificielle.Dans la situation actuelle, tous ces «gâteaux» coulent vers les géants de la technologie, tandis que les utilisateurs finaux, y compris les gouvernements et les grandes entreprises, sont plus soumis à leur pouvoir.
Mécanisme d’incitation luxéré
Tout cela se produit à un moment très inapproprié – 90% des participants au réseau décentralisés sont occupés à poursuivre l’œuf d’or des gains de monnaie fiat axés sur le récit.
Les développeurs suivent des investisseurs dans notre industrie, et non l’inverse.Cette situation présente diverses manifestations, allant de la reconnaissance du public à des motivations subconscientes plus subtiles, mais les récits et les marchés formés autour d’eux entraînent de nombreuses décisions dans web3.Comme la bulle de réflexion traditionnelle, les participants sont trop concentrés sur le monde intérieur pour remarquer le monde extérieur, à moins que cela ne contribue au récit du cycle.Et l’intelligence artificielle est évidemment le plus grand récit car il est lui-même à un stade de développement en plein essor.
Nous avons parlé avec des dizaines d’équipes dans la coupe transversale de l’IA et de la crypto-monnaie pour confirmer que beaucoup d’entre eux sont des constructeurs très capables, axés sur la mission et passionnés.Mais c’est ce qu’est la nature humaine.
La voie à la facilité de liquidité a été une malédiction historique pour l’industrie cryptographique – à ce stade, elle a retardé des années de développement et une adoption précieuse.Il a même transformé les crypto les plus fidèles dans le sens de « tirer des jetons ».La justification est que les constructeurs détenant des jetons peuvent avoir de meilleures opportunités.
La faible complexité du capital institutionnel et de détail offre aux constructeurs la possibilité de faire des réclamations à partir de la réalité tout en bénéficiant de l’évaluation comme si ces réclamations avaient été remplies.Les conséquences de ces processus sont en fait des dommages moraux et des dommages causés par le capital, et peu de ces stratégies peuvent fonctionner à long terme.La demande est la mère de toutes les inventions.
Le moment de cette situation ne peut pas être pire.Alors que tous les entrepreneurs technologiques les plus intelligents, les acteurs de l’État et les entreprises, grandes et petites, font la course pour assurer une part de la révolution de l’IA, les fondateurs de crypto-monnaie et les investisseurs ont choisi «10 fois plus rapidement».Et à notre avis, c’est le véritable coût d’opportunité.
Aperçu des perspectives de l’intelligence artificielle de Web3
Compte tenu du mécanisme d’incitation ci-dessus, la classification des projets d’intelligence artificielle Web3 peut en fait être divisée en:
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Raisonnable (peut également être subdivisé en réalistes et idéalistes)
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Semi-raisonnable
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FAUX
Fondamentalement, nous pensons que les constructeurs de projets devraient savoir clairement comment suivre leurs concurrents Web2 et savoir quels domaines sont compétitifs et lesquels sont délirants, bien que ces zones délirantes puissent aller aux sociétés de capital-risque et à la vente publique.
Notre objectif est de pouvoir concourir ici et maintenant.Sinon, la vitesse du développement de l’intelligence artificielle peut laisser WEB3 derrière, et le monde sautera vers « web4 » entre l’intelligence artificielle de l’entreprise occidentale et l’intelligence artificielle nationale de la Chine.Ceux qui ne sont pas en mesure d’être compétitifs dans le temps et qui comptent sur la technologie distribuée pour rattraper leur retard sur les délais plus longs sont trop optimistes et pas assez pour être pris au sérieux.
De toute évidence, ce n’est qu’un résumé très approximatif, même le groupe «FalSemaker» a au moins quelques équipes sérieuses (peut-être plus juste des délirations).Mais cet article est un appel, nous n’avons donc aucune intention d’être objectif, mais plutôt d’appeler les lecteurs à avoir un sentiment d’urgence.
Raisonnable:
Il n’y a pas beaucoup de fondateurs de la solution pour développer une «intelligence artificielle sur la chaîne».
Ainsi, trouver un moyen de connecter le modèle centralisé optimal avec un environnement sur chaîne et bénéficier d’une automatisation complexe est une première étape assez bonne pour eux.Actuellement, les t-shirts isolés en matériel (processeurs « isolation d’air ») qui peuvent héberger des points d’accès API, des oracles bidirectionnels (pour l’indexation bidirectionnelle sur les données en chaîne et hors chaîne) et le coproduction pour fournir un environnement informatique hors chaîne vérifiable pour les agents pour les agents L’architecture de l’appareil semble être la meilleure solution à l’heure actuelle.
Il existe également une architecture de coprocesseur qui utilise des preuves de connaissances zéro (ZKPS) pour les changements d’état d’instantané (plutôt que de vérifier les calculs complets), qui, selon nous, seront réalisables à moyen terme.
Pour le même problème, une approche plus idéale consiste à essayer de valider le raisonnement hors de la chaîne pour le rendre conforme aux calculs en chaîne en termes d’hypothèses de confiance.
Nous pensons que l’objectif de le faire devrait être de permettre à l’intelligence artificielle d’effectuer des tâches sur chaîne et hors chaîne dans un environnement de fonctionnement unifié.Cependant, la plupart des partisans de la vérifiabilité des inférences parlent d’objectifs délicats tels que les «poids des modèles de confiance» qui deviendront réellement pertinents dans quelques années, le cas échéant.Récemment, les fondateurs de cette faction ont commencé à explorer d’autres moyens de valider le raisonnement, mais étaient initialement basés sur ZKP.Alors que de nombreuses équipes intelligentes travaillent sur ZKML (c’est-à-dire l’apprentissage automatique de connaissances zéro), ils s’attendent à ce que l’optimisation du chiffrement dépasse la complexité et les exigences informatiques des modèles d’IA et prennent trop de risques.Par conséquent, nous pensons qu’ils ne conviennent pas à la compétition pour le moment.Cependant, certains progrès récents sont toujours intéressants et ne devraient pas être négligés.
Semi-saisonnable:
Les applications de consommation utilisent des emballages qui encapsulent les modèles fermés et open source (par exemple, diffusion stable pour la génération d’images ou Midjourney).Certaines de ces équipes ont été les premières à entrer sur le marché et ont acquis la reconnaissance des utilisateurs réels.Par conséquent, il n’est pas juste de l’appeler un faux, mais seules quelques équipes réfléchissent profondément à la façon de développer leurs modèles sous-jacents de manière décentralisée et d’innover dans la conception motivante.Dans la section des jetons, il existe également des conceptions de gouvernance / propriété intéressantes.Cependant, la plupart de ces projets mettent simplement un jeton sur un package par ailleurs centralisé basé sur les API OpenAI pour obtenir une prime d’évaluation ou apporter des liquidités plus rapides à l’équipe.
Le problème qu’aucun des camps n’a résolu est la formation et le raisonnement de grands modèles dans un environnement décentralisé.À l’heure actuelle, si vous ne comptez pas sur un cluster matériel étroitement connecté, vous ne pouvez pas former le modèle de base dans un délai raisonnable.Compte tenu du niveau de concurrence, le «temps raisonnable» est un facteur clé.
Il y a eu des résultats de recherche prometteurs récemment et, en théorie, des méthodes telles que le «flux de données différentielles» peuvent être étendues aux réseaux informatiques distribués à l’avenir pour améliorer leur capacité (alors que les capacités du réseau rattrapent les flux de données.Cependant, la formation de modèle compétitive nécessite toujours une communication entre des grappes localisées plutôt que des appareils distribués uniques et l’informatique de pointe (les GPU de vente au détail sont de plus en plus non compétitifs).
La recherche sur le raisonnement localisé en réduisant la taille du modèle (l’une des deux méthodes de décentralisation) a également fait des progrès récents, mais il n’y a pas de protocole existant pour en profiter dans Web3.
Le problème de l’entraînement et du raisonnement décentralisés nous amène logiquement au dernier des trois camps et de loin le plus important, et donc le plus émotionnellement déclenchant un pour nous.
Faux:
Les applications d’infrastructure sont principalement concentrées dans le domaine des serveurs décentralisés, fournissant du matériel nu ou des environnements de formation / hébergement de modèles décentralisés.Il existe également des projets d’infrastructure logicielle qui conduisent des protocoles tels que l’apprentissage fédéré (formation de modèle décentralisé), ou ceux qui combinent des composants logiciels et matériels dans une plate-forme où les gens peuvent essentiellement les former et les déployer de bout en bout.La plupart d’entre eux n’ont pas la complexité nécessaire pour résoudre réellement le problème décrit, et l’idée naïve des «incitations en jetons + support du marché» prévaut ici.Aucune des solutions que nous voyons sur les marchés publics et privés ne peut obtenir une concurrence significative ici et maintenant.Certains programmes peuvent devenir des produits viables (mais de niche), mais ce dont nous avons besoin maintenant, ce sont des programmes frais et compétitifs.Cela ne peut être réalisé que grâce à des conceptions innovantes qui résolvent les goulots d’étranglement informatiques distribués.Non seulement la vitesse est un gros problème dans la formation, mais aussi la vérifiabilité du travail terminé et la coordination des charges de travail de formation, qui ajoute des goulots d’étranglement de la bande passante.
Nous avons besoin d’un modèle de base compétitif et vraiment décentralisé qui nécessite une formation et un raisonnement décentralisés pour travailler.La perte de l’intelligence artificielle peut nier complètement toutes les réalisations réalisées par des «ordinateurs mondiaux décentralisés» depuis l’avènement d’Ethereum.Si les ordinateurs deviennent de l’intelligence artificielle et que l’intelligence artificielle est centralisée, il n’y a aucun moyen pour les ordinateurs du monde de parler, à l’exception d’une version dystopique.
La formation et le raisonnement sont au cœur de l’innovation de l’IA.Comme d’autres domaines du monde de l’IA se dirigent vers des architectures plus étroites, Web3 a besoin de certaines solutions orthogonales pour rivaliser avec elle, car la faisabilité de la concurrence frontale est de plus en plus basse.
L’échelle du problème
Tout est question de calcul.Plus vous investissez dans la formation et le raisonnement, meilleur sera les résultats.Oui, il peut y avoir des ajustements et des optimisations ici, et il peut y avoir des ajustements et des optimisations là-bas, et le calcul lui-même n’est pas homogène.Il existe toutes sortes de nouvelles façons de surmonter les goulots d’étranglement des unités traditionnelles de traitement d’architecture Von Neumann, mais tout se résume à combien de fois vous pouvez faire de la multiplication matricielle sur la taille d’un bloc de mémoire et à quelle vitesse il est.
C’est pourquoi nous constatons que le soi-disant « hyperscale » construit si puissamment dans le centre de données, ils veulent tous créer une pile complète avec des modèles AI en haut et le matériel les alimentant en bas: Openai (modèles)) + micropic ( Computing), Anthropic (modèle) + AWS (informatique), Google (les deux ont les deux) et Meta (les deux ont de plus en plus en redoublé les efforts pour construire votre propre centre de données).Il y a plus de nuances, de dynamiques d’interaction et de parties prenantes, mais nous ne les énumérerons pas toutes.Dans l’ensemble, Hyperscale Enterprises investit des milliards de dollars dans la construction du centre de données comme jamais auparavant et créent des synergies entre leurs produits informatiques et d’IA, qui devraient être générés lorsque l’IA devient populaire dans l’économie mondiale.
Jetons un coup d’œil aux niveaux de construction attendus de ces 4 sociétés cette année:
Jensen Huang, PDG de NVIDIA ™ (NVIDIA®), a une fois proposé qu’un total de 1 billion de dollars de financement sera investi dans le domaine de l’accélération de l’IA au cours des prochaines années.Récemment, il a doublé les prévisions à 20 000 $, prétendument parce qu’il a vu l’intérêt pour les entreprises souveraines.
Les analystes d’Altimeter s’attendent à ce que les dépenses mondiales du centre de données liées à l’IA atteignent 160 milliards de dollars et plus de 200 milliards de dollars en 2024 et 2025, respectivement.
Comparez maintenant ces chiffres aux incitations que Web3 prévoit aux opérateurs de centres de données indépendants pour les conduire à étendre leurs dépenses en capital sur le dernier matériel d’IA:
Actuellement, la valeur marchande totale de tous les projets d’infrastructure physique décentralisée (DEPIN) est actuellement d’environ 40 milliards de dollars, principalement composée de liquidités relativement faibles et principalement de jetons spéculatifs.Fondamentalement, la capitalisation boursière de ces réseaux est égale à l’estimation des limites supérieures de la dépense en capital totale de leurs contributeurs, car ils utilisent des jetons pour inciter une telle construction.Cependant, la capitalisation boursière actuelle est presque inutile car elle a été publiée.
Supposons donc que 80 milliards de dollars supplémentaires (2 fois la valeur existants) de capital de jeton de Depin privé et public apparaîtront sur le marché au cours des 3 à 5 prochaines années comme incitation, et supposeront que ces jetons seront utilisés à 100% pour l’intelligence artificielle les cas d’utilisation.Même si nous divisons cette estimation très approximative de 3 (années) et comparons sa valeur en dollars à la valeur de trésorerie des sociétés hyperscales investies uniquement en 2024, il est clair que les incitations en jeton sont imposées à un tas de «le projet de réseautage GPU décentralisé n’est pas assez.
En outre, des milliards de dollars de demande d’investisseurs sont nécessaires pour absorber ces jetons, car les opérateurs de ces réseaux vendent de grandes quantités de jetons extraits pour couvrir les coûts importants du capital et des dépenses d’exploitation.Plus de fonds sont également nécessaires pour stimuler la montée en puissance de ces jetons et inciter l’expansion de la construction pour dépasser les sociétés super-grandes.
Cependant, ceux qui ont une compréhension approfondie de la façon dont les serveurs Web3 opèrent actuellement peuvent penser qu’une grande partie de «l’infrastructure physique décentralisée» fonctionne en fait sur des services cloud dans ces sociétés hyperscales.Bien sûr, la forte augmentation de la demande de GPU et d’autres matériels spécifiques à l’IA entraîne plus d’offres, ce qui rendra finalement les locations de cloud ou les achats moins chers.C’est du moins ce que les gens attendent.
Mais en même temps, nous devons également considérer: Nvidia doit désormais hiérarchiser les besoins des clients pour ses GPU de dernière génération.NVIDIA a également commencé à concurrencer les plus grands fournisseurs de cloud computing sur son propre territoire – fournissant des services de plate-forme d’IA aux clients d’entreprise déjà verrouillés dans ces super calculatrices.Cela finira par inciter à construire son propre centre de données au fil du temps (qui érode essentiellement les énormes bénéfices dont ils bénéficient maintenant, si peu probable) ou pour limiter considérablement ses ventes de matériel d’IA à ses fournisseurs de cloud de réseau partenaire dans le cadre de.
De plus, les concurrents NVIDIA, qui lancent un matériel supplémentaire spécifique à l’IA, utilisent principalement les mêmes puces que NVIDIA produites par TSMC.Par conséquent, à l’heure actuelle, fondamentalement, toutes les sociétés de matériel d’intelligence artificielle sont en concurrence pour la capacité de production de TSMC.TSMC doit également prioriser certains clients.Samsung et potentiel Intel (Intel essaie de revenir dans le secteur de fabrication de puces le plus avancé dès que possible pour produire des puces pour son propre matériel) peut être en mesure d’absorber une demande supplémentaire, mais TSMC produit actuellement la plupart des puces liées à l’IA, et pour La fabrication de puces de pointe (3 et 2 nm) l’expansion et l’étalonnage prennent des années.
Enfin, en raison des restrictions des États-Unis sur NVIDIA et TSMC, la Chine est essentiellement hors de portée pour la dernière génération de matériel d’intelligence artificielle.Contrairement à Web3, les entreprises chinoises ont en fait leur propre modèle compétitif, en particulier les LLM de sociétés telles que Baidu et Alibaba, qui nécessitent un grand nombre d’appareils de génération précédente à exécuter.
En raison de l’une des raisons ci-dessus ou de la superposition de divers facteurs, car la bataille pour l’intelligence artificielle s’intensifie et a la priorité sur les services cloud, les entreprises hyperscales restreindront l’accès externe à leur matériel d’intelligence artificielle, qui est un risque non substantiel.Fondamentalement, il s’agit d’une situation où ils prennent toute la capacité de nuage liée à l’IA pour eux-mêmes, ne le fournissent plus à d’autres, tout en avalant tous les derniers matériels.De cette façon, d’autres grandes entreprises, y compris les États souverains, exprimeront des demandes plus élevées sur l’offre de calcul restante.Dans le même temps, les GPU de qualité grand public restants deviennent de plus en plus compétitifs.
De toute évidence, ce n’est qu’une situation extrême, mais si le goulot d’étranglement du matériel existe toujours, les grands acteurs se retireront en raison du bonus élevé.De cette façon, des opérateurs décentralisés comme les centres de données secondaires et les propriétaires de matériel de vente au détail (qui expliquent la majorité des fournisseurs de Depin Web3) sont exclus de la concurrence.
L’autre côté de la pièce
Alors que les fondateurs des crypto-monnaies dorment encore, les géants de l’IA accordent une attention particulière aux crypto-monnaies.La pression et la concurrence du gouvernement peuvent les inciter à adopter des crypto-monnaies pour éviter d’être fermées ou d’être strictement réglementées.
Le fondateur de Stability IA a récemment démissionné afin de commencer à «décentraliser» son entreprise, qui est l’un des premiers indices publics.Il n’avait pas caché auparavant son plan de lancer les jetons après la réussite de la société, qui a en partie exposé la réelle motivation derrière l’action attendue.
De même, alors que Sam Altman n’est pas impliqué dans le fonctionnement de son projet de crypto co-fondé Worldcoin, son échange de jetons est sans aucun doute comme un agent pour Openai.Qu’il y ait un moyen de connecter des projets de jetons Internet avec des projets de R&D IA n’est que le moment de nous le dire, mais l’équipe WorldCoin semble également réaliser que le marché teste cette hypothèse.
Il est très logique pour nous d’explorer différents chemins décentralisés pour les géants de l’IA.Le problème que nous voyons ici est que Web3 ne produit pas de solutions significatives.Les «jetons de gouvernance» ne sont qu’un mème, et actuellement uniquement des jetons qui évitent explicitement le lien direct entre les détenteurs d’actifs et leur développement et leurs opérations de réseau, tels que BTC et ETH, sont des jetons vraiment décentralisés.
Le mécanisme d’incitation qui conduit à un développement technologique lent a également affecté le développement de la conception du réseau de chiffrement dans différentes gouvernances.L’équipe de startup ne fait que coller un «jeton de gouvernance» sur ses produits, dans l’espoir de trouver une nouvelle façon dans le processus de se préparer à partir, mais en fin de compte, ils ne peuvent s’en tenir à leur propre complaisance dans le «Théâtre de gouvernance», l’allocation des ressources environnantes .
en conclusion
La compétition d’IA est en cours et tout le monde est très sérieux à ce sujet.En pensant que les grands géants de la technologie élargissent leur pouvoir de calcul, nous ne trouvons aucune vulnérabilité – plus de calcul signifie une meilleure IA, et une meilleure IA signifie une baisse des coûts, augmenter les nouveaux revenus et développer la part de marché.Pour nous, cela signifie que la bulle est raisonnable, mais tous les contrefacteurs seront toujours éliminés lors du remaniement inévitable à l’avenir.
L’intelligence artificielle de l’entreprise à grande échelle centralisée domine ce domaine, et il est difficile pour les startups de suivre.Bien que le champ Web3 soit en retard, il rejoint ce concours.Par rapport aux startups de l’espace web2, le marché a été récompensé avec trop généreusement pour les projets IA crypto, ce qui a conduit les fondateurs à passer leur attention de la livraison des produits aux prix des jetons à des moments critiques, et cette fois se ferme rapidement.Jusqu’à présent, aucune innovation n’a pu contourner l’échelle de l’informatique pour la concurrence.
Maintenant, autour du modèle axé sur le consommateur, un mouvement open source crédible est apparu, et initialement, seules certaines entreprises centralisées ont choisi de concourir pour une part de marché avec de plus grands concurrents à source fermée (comme Meta, Stabilité AI).Mais maintenant, la communauté rattrape son retard, exerce une pression sur les dirigeants des entreprises d’IA.Ces pressions continueront d’affecter le développement à la source fermée des produits d’IA, mais l’impact ne sera pas très important jusqu’à ce que les produits open source se rattraperont.Il s’agit d’une autre excellente opportunité dans le domaine Web3, mais seulement s’il doit résoudre le problème de la formation et du raisonnement décentralisés du modèle.
Par conséquent, alors qu’en surface, l’opportunité de perturbateur « classique » existe, la réalité est loin de cela.L’intelligence artificielle est étroitement liée à l’informatique.
Le marché informatique lui-même, bien que la demande stimule les efforts du fournisseur, il est impossible d’élargir les fleurs car la concurrence entre les fabricants est limitée par des facteurs structurels tels que la fabrication de puces et les économies d’échelle.
Nous sommes toujours optimistes quant à l’intelligence humaine et nous sommes convaincus qu’il y a suffisamment de personnes intelligentes et nobles qui peuvent essayer de casser l’IA d’une manière qui profite au monde libre, plutôt que des contrôles des entreprises ou du gouvernement.Cependant, cette opportunité semble très mince, au mieux, jetez simplement une pièce, mais les fondateurs de Web3 sont occupés à lancer des pièces pour obtenir des avantages économiques plutôt que d’avoir un réel impact sur le monde.
