Trong thế giới Blockchain, tính mở và không cần sự cho phép đã trở thành nguồn hấp dẫn của nó. Mạng Bitcoin cho phép bất kỳ ai tự do truy cập, nền tảng Ethereum cho phép các nhà phát triển tự triển khai hợp đồng thông minh, tạo ra các ứng dụng độc đáo. Tính mở và khả năng kết hợp này được các chuyên gia trong ngành hình dung một cách sinh động là "lego tiền tệ".

Tuy nhiên, khi chúng ta chuyển sự chú ý sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tình hình lại hoàn toàn khác. Thời đại AI hiện tại vẫn đang dừng lại ở một giai đoạn tương đối nguyên thủy, giống như thuật giả kim ở thời Trung cổ. Các gã khổng lồ công nghệ đang giữ trong những phòng thí nghiệm bí mật của họ những "lò luyện đan" khổng lồ - tức là các mô hình ngôn ngữ lớn của họ. Họ đầu tư vào một lượng dữ liệu khổng lồ, tiêu tốn năng lượng lớn, hy vọng có thể chế tạo ra một loại "tiên đan" toàn năng nào đó.

Quá trình này đầy bí ẩn, khó dự đoán và hoàn toàn khép kín. Đối với nhiều nhà phát triển, điều chúng tôi có thể làm chỉ là trả phí để mua dịch vụ API mà các công ty này cung cấp, giống như mua vài giọt "thuốc thần" mà họ chế tạo. Tuy nhiên, chúng tôi hoàn toàn không biết gì về quá trình chế tạo và thành phần cụ thể của những "thuốc" này. Chúng tôi không thể cải tiến chúng, không thể pha trộn các "thuốc" từ các nguồn khác nhau, và càng không thể xây dựng hệ sinh thái AI của riêng mình dựa trên điều này.

Trong chế độ này, chúng ta dường như bị mắc kẹt trong xưởng của "nhà giả kim", trở thành những người học việc hèn mọn. Điều này không chỉ kém hiệu quả mà còn kìm hãm khả năng đổi mới một cách lớn lao. Nhìn lại lịch sử, cách mạng khoa học thực sự bắt nguồn từ sự ra đời của hóa học - khi chúng ta có thể phân tách thế giới vật chất thành những "nguyên tố" cơ bản, có thể hiểu và có thể kết hợp, thì chúng ta mới thực sự nắm bắt được khả năng tạo ra vật chất mới.

Tương tự, lĩnh vực AI cũng cần trải qua một cuộc chuyển đổi cách mạng từ "thuật giả kim" sang "phân tử hóa". Chỉ khi chúng ta có thể hiểu sâu về cấu trúc bên trong của các mô hình AI, phân tích chúng thành các đơn vị cơ bản có thể hiểu và kết hợp, chúng ta mới có thể thực sự giải phóng tiềm năng đổi mới của AI, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực này. Cuộc chuyển đổi này không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn mở ra con đường cho sự dân chủ hóa và phổ cập AI, cho phép nhiều người hơn tham gia vào sự đổi mới của AI.