La fusión en el ámbito de la IA: La evolución y la intersección de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el ámbito de la inteligencia artificial general, se puede notar una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de un modelo centralizado a uno distribuido, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estos dos campos están fusionándose a un ritmo acelerado.
Tendencias en el desarrollo de la IA Web2
Las últimas novedades de la IA Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más livianos y convenientes. Por ejemplo, la proliferación de tecnologías inteligentes locales y varios modelos de IA fuera de línea lanzados por un gigante tecnológico significa que el alcance de la aplicación de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser implementada en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, algunos asistentes de IA están logrando un diálogo entre IA a través de múltiples protocolos de conversación, lo que marca la transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.
Esta tendencia de desarrollo ha planteado una nueva pregunta: ¿cómo garantizar la coherencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA que operan de manera altamente distribuida?
Este problema refleja la cadena de reacciones provocadas por el avance tecnológico: la ligereza del modelo conduce a un cambio en la forma de implementación, lo que a su vez genera una nueva demanda de verificación descentralizada.
La ruta de evolución de Web3 AI
La trayectoria del desarrollo de Web3 AI también es muy interesante. Los primeros proyectos de AI Agent se centraban principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de AI más básicas.
Los diferentes proyectos comienzan a realizar una división especializada en funciones como la potencia de cálculo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más que se enfocan en el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de oferta clara: después de que se enfríe la especulación de conceptos, la demanda de infraestructura se manifiesta, impulsando la aparición de la especialización y, en última instancia, formando un efecto de sinergia ecológica.
La fusión de Web2 AI y Web3 AI
Es interesante que la "debilidad" de la demanda de la IA de Web2 está acercándose gradualmente a la "fortaleza" que puede ofrecer la IA de Web3. Los caminos de evolución de ambos están convergiendo poco a poco.
La IA Web2 está madurando tecnológicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente deficiente. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA: combinar "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se centrarán fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesitará una red de verificación ligera en la cadena.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.
Es importante señalar que el rápido desarrollo de la IA no hará distinción entre los límites de Web2 y Web3, pero los sesgos cognitivos humanos podrían hacerlo. Por lo tanto, necesitamos adoptar una perspectiva abierta y prospectiva sobre el desarrollo integrado en el campo de la IA.
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RebaseVictim
· hace15h
Seguir jugando con conceptos no es tan bueno como simplemente hacer minería.
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WenMoon
· hace15h
La combinación de ambos es la postura correcta~
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ZkProofPudding
· hace15h
¡Genial! ¡Genial! ¡Ya estoy jugando!
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DecentralizedElder
· hace15h
¡Es realmente delicioso! Solo se ha estado diciendo que se debe fusionar.
Nuevo paradigma de IA: la fusión de las tecnologías Web2 y Web3 da lugar a un cálculo eficiente off-chain + una validación rápida on-chain
La fusión en el ámbito de la IA: La evolución y la intersección de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el ámbito de la inteligencia artificial general, se puede notar una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de un modelo centralizado a uno distribuido, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estos dos campos están fusionándose a un ritmo acelerado.
Tendencias en el desarrollo de la IA Web2
Las últimas novedades de la IA Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más livianos y convenientes. Por ejemplo, la proliferación de tecnologías inteligentes locales y varios modelos de IA fuera de línea lanzados por un gigante tecnológico significa que el alcance de la aplicación de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser implementada en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, algunos asistentes de IA están logrando un diálogo entre IA a través de múltiples protocolos de conversación, lo que marca la transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.
Esta tendencia de desarrollo ha planteado una nueva pregunta: ¿cómo garantizar la coherencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA que operan de manera altamente distribuida?
Este problema refleja la cadena de reacciones provocadas por el avance tecnológico: la ligereza del modelo conduce a un cambio en la forma de implementación, lo que a su vez genera una nueva demanda de verificación descentralizada.
La ruta de evolución de Web3 AI
La trayectoria del desarrollo de Web3 AI también es muy interesante. Los primeros proyectos de AI Agent se centraban principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de AI más básicas.
Los diferentes proyectos comienzan a realizar una división especializada en funciones como la potencia de cálculo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más que se enfocan en el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de oferta clara: después de que se enfríe la especulación de conceptos, la demanda de infraestructura se manifiesta, impulsando la aparición de la especialización y, en última instancia, formando un efecto de sinergia ecológica.
La fusión de Web2 AI y Web3 AI
Es interesante que la "debilidad" de la demanda de la IA de Web2 está acercándose gradualmente a la "fortaleza" que puede ofrecer la IA de Web3. Los caminos de evolución de ambos están convergiendo poco a poco.
La IA Web2 está madurando tecnológicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente deficiente. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA: combinar "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se centrarán fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesitará una red de verificación ligera en la cadena.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.
Es importante señalar que el rápido desarrollo de la IA no hará distinción entre los límites de Web2 y Web3, pero los sesgos cognitivos humanos podrían hacerlo. Por lo tanto, necesitamos adoptar una perspectiva abierta y prospectiva sobre el desarrollo integrado en el campo de la IA.