Слияние в области ИИ: Эволюция и пересечение Web2 и Web3

Недавние наблюдения за развитием в области общего ИИ показывают интересную эволюционную логику: ИИ Web2 движется от централизации к дистрибуции, в то время как ИИ Web3 переходит от стадии проверки концепции к стадии практического применения. Эти две области ускоренно сливаются.

Тенденции развития Web2 AI

Последние события в области Web2 AI показывают, что AI-модели становятся легче и удобнее. Например, распространение локальных интеллектуальных технологий и различных оффлайн AI моделей, разработанных одним из крупных технологических гигантов, означает, что область применения AI больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернута на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже на устройствах Интернета вещей.

В то же время некоторые AI-ассистенты реализуют диалог между AI через многоуровневые протоколы общения, что свидетельствует о том, что AI переходит от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству.

Эта тенденция развития вызвала новый вопрос: как обеспечить согласованность данных и надежность решений между этими децентрализованными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ становится высоко распределенным?

Эта проблема отражает цепную реакцию, вызванную технологическим прогрессом: легкость модели приводит к изменению способов развертывания, что, в свою очередь, создает новую потребность в децентрализованной верификации.

Эволюционный путь Web3 AI

Развитие Web3 AI также очень интересно. В ранних проектах AI Agent основное внимание уделялось спекуляциям на концепциях, но в последнее время рынок начал обращать внимание на строительство более низкоуровневой инфраструктуры AI.

Различные проекты начинают специализироваться в таких функциональных областях, как вычислительная мощность, вывод данных, аннотирование данных, хранение и т.д. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые работают в направлениях федеративного обучения, крайних вычислений и распределенной стимуляции данных.

Это отражает четкую логику предложения: после охлаждения спекуляций вокруг концепции проявляется потребность в инфраструктуре, что приводит к появлению специализированного разделения труда и в конечном итоге формирует эффект экологической кооперации.

Слияние Web2 AI и Web3 AI

Интересно, что "слабые места" спроса на Web2 AI постепенно приближаются к "сильным сторонам", которые может предложить Web3 AI. Эволюционные пути обоих направлений постепенно пересекаются.

Web2 AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI предлагает инновационные экономические модели, но техническая реализация остается относительно отсталой. Слияние обоих может привести к взаимному усилению преимуществ.

Это слияние порождает новую парадигму ИИ: сочетание "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономическим статусом. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, будут сосредоточены вне цепи, но в то же время потребуется облегчённая сеть для проверки в цепи.

Этот подход сохраняет высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая доверие и прозрачность через легкую верификацию в блокчейне.

Следует отметить, что быстрое развитие ИИ не будет различать границы между Web2 и Web3, однако человеческие когнитивные предвзятости могут это сделать. Поэтому нам нужно рассматривать интеграционное развитие в области ИИ с открытым и перспективным взглядом.