Fusion dans le domaine de l'IA : Évolution et convergence de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA générative, on peut constater une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA Web3 progresse de la phase de validation du concept vers la phase de praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Les tendances de développement de l'IA Web2
Les dernières nouvelles sur l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Par exemple, la montée en popularité des technologies intelligentes locales et de divers modèles d'IA hors ligne lancés par un géant technologique signifie que l'application de l'IA n'est plus limitée aux grands centres de services cloud, mais peut être déployée sur des téléphones mobiles, des appareils périphériques, voire des terminaux IoT.
En même temps, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de conversation multiples, marquant une transition de l'intelligence individuelle à la collaboration en groupe.
Cette tendance de développement soulève une nouvelle question : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA dispersées lorsque le support de l'IA devient hautement distribué ?
Cette question reflète la réaction en chaîne provoquée par les avancées technologiques : l'allégement des modèles entraîne un changement dans les méthodes de déploiement, ce qui génère de nouveaux besoins en validation décentralisée.
L'évolution de Web3 AI
Le parcours de développement de l'IA Web3 est également très intéressant. Les premiers projets d'agents IA étaient principalement basés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures AI plus fondamentales.
Les différents projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisés, tandis que certains s'attaquent à des domaines tels que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cela reflète une logique d'offre claire : après un refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande en infrastructures se manifeste, ce qui pousse à l'émergence d'une spécialisation, et finalement à la formation d'effets de synergie écologiques.
Fusion de l'IA Web2 et de l'IA Web3
Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA Web2 se rapproche progressivement de la "force" que l'IA Web3 peut offrir. Les chemins d'évolution des deux se croisent progressivement.
L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan du modèle économique, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des synergies.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : alliant "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors chaîne, mais nécessiteront en même temps un réseau de validation léger sur chaîne.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre les frontières de Web2 et Web3, mais les biais cognitifs humains pourraient le faire. Par conséquent, nous devons adopter une perspective ouverte et prospective sur le développement intégré de l'IA.
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RebaseVictim
· Il y a 15h
Il vaut mieux miner directement que de jouer avec des concepts.
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WenMoon
· Il y a 15h
La combinaison des deux est la bonne posture~
Voir l'originalRépondre0
ZkProofPudding
· Il y a 15h
Stylé Stylé On s'amuse
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DecentralizedElder
· Il y a 15h
C'est vraiment bon ! On disait juste qu'il fallait fusionner.
Nouvelle paradigme IA : La fusion des technologies Web2 et Web3 engendre un calcul off-chain efficace + une vérification rapide on-chain.
Fusion dans le domaine de l'IA : Évolution et convergence de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA générative, on peut constater une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA Web3 progresse de la phase de validation du concept vers la phase de praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Les tendances de développement de l'IA Web2
Les dernières nouvelles sur l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Par exemple, la montée en popularité des technologies intelligentes locales et de divers modèles d'IA hors ligne lancés par un géant technologique signifie que l'application de l'IA n'est plus limitée aux grands centres de services cloud, mais peut être déployée sur des téléphones mobiles, des appareils périphériques, voire des terminaux IoT.
En même temps, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de conversation multiples, marquant une transition de l'intelligence individuelle à la collaboration en groupe.
Cette tendance de développement soulève une nouvelle question : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA dispersées lorsque le support de l'IA devient hautement distribué ?
Cette question reflète la réaction en chaîne provoquée par les avancées technologiques : l'allégement des modèles entraîne un changement dans les méthodes de déploiement, ce qui génère de nouveaux besoins en validation décentralisée.
L'évolution de Web3 AI
Le parcours de développement de l'IA Web3 est également très intéressant. Les premiers projets d'agents IA étaient principalement basés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures AI plus fondamentales.
Les différents projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisés, tandis que certains s'attaquent à des domaines tels que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cela reflète une logique d'offre claire : après un refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande en infrastructures se manifeste, ce qui pousse à l'émergence d'une spécialisation, et finalement à la formation d'effets de synergie écologiques.
Fusion de l'IA Web2 et de l'IA Web3
Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA Web2 se rapproche progressivement de la "force" que l'IA Web3 peut offrir. Les chemins d'évolution des deux se croisent progressivement.
L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan du modèle économique, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des synergies.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : alliant "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors chaîne, mais nécessiteront en même temps un réseau de validation léger sur chaîne.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre les frontières de Web2 et Web3, mais les biais cognitifs humains pourraient le faire. Par conséquent, nous devons adopter une perspective ouverte et prospective sur le développement intégré de l'IA.