DeAI: ในยุคที่ AI เติบโตอย่าง "ไร้ขอบเขต" ทำไมจึงต้องใช้ Web3 มาบริหารจัดการ

ผู้เขียนต้นฉบับ: K, นักวิจัย Web3Caff Research

ในวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ (AI) สองปีที่ผ่านมาได้เกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างอย่างลึกซึ้ง ความสามารถของโมเดลก้าวข้ามขีดจำกัดอย่างต่อเนื่อง ประสิทธิภาพการอนุมานได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เงินทุนระดับโลกและกลไกของรัฐต่างหลั่งไหลเข้ามา อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางกระแสความคลั่งไคล้และการรวมศูนย์ที่เงินทุนมุ่งเน้น DeAI (สถาปัตยกรรมการฝึกอบรมและการอนุมาน AI แบบกระจายศูนย์) กำลังกลายเป็นเส้นทางอีกสายหนึ่งสู่อนาคต ซึ่งชี้ไปที่ปัญหาสำคัญสองประการของการพัฒนา AI ในปัจจุบัน: กลไกความเชื่อโดยสุ่มสี่สุ่มห้าและความเปราะบางในการขยายตัว

ความเจริญรุ่งเรืองของ AI แบบรวมศูนย์ถูกสร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพขนาดมหึมา ตั้งแต่คลัสเตอร์พลังการประมวลผลขั้นสูงไปจนถึงกล่องดำของการอนุมานโมเดลแบบปิด ตั้งแต่ผลิตภัณฑ์ SaaS ที่ถูกห่อหุ้มไปจนถึงการเรียกใช้ API ภายในองค์กร แต่เช่นเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตเปลี่ยนจากระบบปิดเป็นระบบเปิด จากแพลตฟอร์ม Web2 สู่โปรโตคอล Web3 การพัฒนา AI ก็จะต้องเผชิญกับปัญหาพื้นฐานสองประการอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้: ประการแรก ผู้ใช้จะยืนยันได้อย่างไรว่าผลลัพธ์การอนุมานของโมเดลไม่ถูกแก้ไขและมีความน่าเชื่อถือ? ประการที่สอง เมื่อการฝึกอบรมและการอนุมานข้ามพรมแดนของพื้นที่ อุปกรณ์ วัฒนธรรม และกฎหมาย สถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์จะยังคงรักษาความได้เปรียบด้านต้นทุนและประสิทธิภาพได้หรือไม่?

เครือข่าย DeAI เสนอแนวทางการแก้ปัญหาที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากกระบวนทัศน์แบบรวมศูนย์ โดยมี "การคำนวณที่สามารถตรวจสอบได้ (Verifiable Compute)" เป็นแนวคิดหลัก ใช้การเข้ารหัสและกลไกฉันทามติเพื่อให้มั่นใจว่าการทำงานของโมเดลทุกครั้งมีเส้นทางการดำเนินการที่สามารถติดตามและพิสูจน์ได้ ซึ่งไม่เพียงแต่แก้ปัญหาความ "เชื่อโดยสุ่ม" ของผู้ใช้ต่อโมเดลเท่านั้น แต่ยังให้พื้นฐานความไว้วางใจที่เป็นสากลสำหรับการทำงานร่วมกันข้ามพรมแดน ในปัจจุบัน ผู้บุกเบิกเช่น Prime Intellect และ Inference Labs ได้นำการอนุมานแบบตรวจสอบได้บางส่วนไปใช้ในคลัสเตอร์ GPU ที่กระจายตัวในพื้นที่ต่างกัน เปิดความเป็นไปใหม่สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและบริการ AI อัตโนมัติ [70]

จากมุมมองทางเศรษฐกิจ การเกิดขึ้นของ DeAI ยังมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการเปลี่ยนแปลงของ RoG (Return-on-GPU หรือผลตอบแทนต่อชั่วโมงของพลังการประมวลผล GPU) ในอุตสาหกรรม AI การออกแบบ GPT-4.1 ไม่ได้มุ่งแสวงหาโมเดลขนาดใหญ่และการเพิ่มพลังการประมวลผลอย่างง่ายอีกต่อไป แต่เน้นการปรับแต่งอย่างละเอียดและการจัดสรรทรัพยากรการอนุมาน เช่น พยายามนำบริบทที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่ในกระบวนการสร้าง ลดการคำนวณซ้ำที่ไม่จำเป็น เพื่อลดผลลัพธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพและการใช้ Token ทำให้พลังการประมวลผลถูกใช้สำหรับกระบวนการอนุมานที่มีคุณค่าจริงมากขึ้น [68] นี่เป็นสัญญาณว่าจุดสนใจของอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจาก "สามารถเผาผลาญ GPU ได้เท่าไหร่" เป็น "ได้รับคุณค่าเท่าไหร่ต่อชั่วโมง" แนวทางที่เน้นประสิทธิภาพนี้เองที่เปิดโอกาสให้กับเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์

ต้นทุนคงที่สูงและจุดอ่อนด้านประสิทธิภาพในการปรับใช้ในระดับใหญ่ของคลัสเตอร์ GPU แบบรวมศูนย์ จะยากที่จะแข่งขันกับเครือข่าย GPU ที่ไม่เหมือนกัน (Permissionless Heterogeneous GPU Network) ที่มีผู้ใช้ทั่วโลกเป็นผู้ร่วมสนับสนุน และหากเครือข่ายดังกล่าวมี "ความสามารถในการตรวจสอบได้" ก็จะไม่เพียงแต่สามารถแข่งขันด้านโครงสร้างต้นทุนกับโครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์อย่าง AWS, Azure ได้เท่านั้น แต่ยังมีข้อได้เปรียบตามธรรมชาติในเรื่องความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ

นอกจากนี้ อิทธิพลของ DeAI ยังไปไกลกว่าด้านเทคนิค มันจะปรับโครงสร้างความเป็นเจ้าของและการมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI ใหม่ทั้งหมด ในระบบนิเวศการฝึกอบรมแบบปิดที่ถูกครอบงำโดยยักษ์ใหญ่เช่น OpenAI, Anthropic ในปัจจุบัน นักพัฒนาส่วนใหญ่สามารถเป็นได้เพียง "ผู้ใช้โมเดล" เท่านั้น ไม่สามารถมีส่วนร่วมในผลกำไรจากการฝึกอบรมโมเดลหรือการตัดสินใจในการอนุมานได้ แต่ในเครือข่าย DeAI ผู้มีส่วนร่วมทุกคน ไม่ว่าจะเป็นโหนดที่ให้พลังการประมวลผล ผู้ใช้ที่ให้ข้อมูล หรือวิศวกรที่พัฒนาแอปพลิเคชัน Agent ล้วนสามารถมีส่วนร่วมในการกำกับดูแลและแบ่งปันผลกำไรผ่านโปรโตคอลได้ นี่ไม่เพียงแต่เป็นการสร้างสรรค์กลไกทางเศรษฐกิจเท่านั้น แต่ยังเป็นความก้าวหน้าทางจริยธรรมในการพัฒนา AI อีกด้วย

แน่นอนว่า DeAI ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของการสำรวจ มันยังไม่สามารถสร้างระดับประสิทธิภาพที่เพียงพอเพื่อทดแทนโมเดลแบบรวมศูนย์ได้ และยังไม่สามารถก้าวข้ามจุดอ่อนต่างๆ เช่น ความเสถียรของเครือข่ายและประสิทธิภาพการตรวจสอบได้ แต่อนาคตของ AI จะไม่เป็นเส้นทางเดียว แต่จะเป็นหลายเส้นทางที่ดำเนินไปพร้อมกัน แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์จะยังคงครอบงำตลาดองค์กร มุ่งสู่การทำให้ผลิตภัณฑ์มีประสิทธิภาพสูงสุดด้วยการปรับปรุง RoG ในขณะที่เครือข่าย DeAI จะเติบโตในสถานการณ์ขอบ (Edge) และตลาดเกิดใหม่ ค่อยๆ พัฒนาเป็นระบบนิเวศโมเดลเปิดที่มีชีวิตชีวาของตัวเอง เช่นเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตเป็นเสรีภาพของข้อมูล DeAI ก็คือสิทธิ์ในการปกครองตนเองของปัญญา ความสำคัญของมันไม่เพียงเพราะข้อได้เปรียบทางเทคนิคเท่านั้น แต่เพราะมันให้ความเป็นไปได้ของอีกโลกหนึ่ง อนาคตที่เราไม่จำเป็นต้องไว้วางใจตัวกลางเฉพาะเจาะจง แต่ยังสามารถไว้วางใจในตัวปัญญานั้นเองได้

เนื้อหานี้คัดย่อมาจากรายงานวิจัยของ Web3Caff Research: Web3 2025 รายงานความยาว 40,000 คำ (ตอนที่ 2): เผชิญหน้าจุดบรรจบทางประวัติศาสตร์ของระบบการเงิน × การคำนวณ × ระเบียบอินเทอร์เน็ต การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของอุตสาหกรรมกำลังจะเริ่มขึ้นหรือไม่? วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง ศักยภาพคุณค่า ขอบเขตความเสี่ยง และมุมมองอนาคตอย่างครอบคลุม

รายงานวิจัยนี้ (เปิดให้อ่านฟรีแล้ว) เขียนโดย K นักวิจัย Web3Caff Research อธิบายอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับตรรกะหลักของการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการพัฒนา Web3 ในปี 2025 โดยเน้นหารือว่าทำไมการสำรวจแอปพลิเคชันและการทำงานร่วมกันของระบบจึงค่อยๆ กลายเป็นทิศทางความสนใจใหม่ ภายใต้พื้นหลังที่ความสามารถพื้นฐานและการกำกับดูแลยังคงวิวัฒนาการต่อไป ประเด็นหลักประกอบด้วย:

1. พื้นหลังการเปลี่ยนแปลงขั้นตอน: สาเหตุภายในที่จุดสนใจของอุตสาหกรรมเปลี่ยนแปลง หลังจากโครงสร้างพื้นฐานได้รับการสร้างเสร็จ
2. การเปลี่ยนแปลงกลไกสำคัญ: ผลกระทบต่อวิธีการทำงานของระบบ เมื่อกรอบกฎและกลไกบนเชนค่อยๆ ชัดเจนขึ้น
3. ทิศทางแอปพลิเคชันหลัก: เส้นทางการสำรวจรอบๆ การชำระเงิน การแมปสถานการณ์จริง และการทำงานร่วมกันที่สามารถโปรแกรมได้
4. ทิศทางการพัฒนาในอนาคต: สำรวจแนวโน้มการวิวัฒนาการของ Web3 ในปี 2026 และหลังจากนั้น