A fusão no campo da IA: A evolução e intersecção do Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da IA genérica, pode-se notar uma lógica de evolução interessante: a IA Web2 está passando de uma abordagem centralizada para uma abordagem distribuída, enquanto a IA Web3 está avançando da fase de validação de conceito para a fase de utilidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente.
Tendências de desenvolvimento da IA Web2
As últimas novidades da Web2 AI mostram que os modelos de IA estão a tornar-se mais leves e convenientes. Por exemplo, a tecnologia inteligente local lançada por um gigante da tecnologia e a popularização de vários modelos de IA offline significam que a aplicação da IA não está mais limitada a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implantada em smartphones, dispositivos de borda e até em terminais de Internet das Coisas.
Ao mesmo tempo, alguns assistentes de IA estão a implementar diálogos entre IA através de múltiplos protocolos de conversa, marcando a transição da inteligência individual para a colaboração em grupo.
Esta tendência de desenvolvimento levantou uma nova questão: como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre essas instâncias de IA que operam de forma altamente distribuída?
Esta questão reflete a cadeia de reações provocadas pelo avanço tecnológico: a redução do peso dos modelos leva a alterações na forma de implementação, gerando assim uma nova necessidade de validação descentralizada.
O caminho de evolução da Web3 AI
O desenvolvimento do Web3 AI também é muito interessante. Nos primeiros projetos de AI Agent, a maior parte era focada na especulação de conceitos, mas recentemente o mercado começou a se concentrar na construção de infraestrutura de AI mais fundamental.
Os projetos começaram a realizar uma divisão especializada em camadas funcionais, como poder computacional, inferência, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação de poder computacional descentralizado, outros que constroem redes de inferência descentralizadas, e ainda alguns que se esforçam em direção ao aprendizado federado, computação de borda e incentivos de dados distribuídos.
Isto reflete uma lógica de oferta clara: após o arrefecimento da especulação sobre conceitos, a demanda por infraestrutura torna-se evidente, impulsionando o surgimento da divisão especializada do trabalho, que, por sua vez, forma um efeito de sinergia ecológica.
A fusão da IA Web2 e da IA Web3
Curiosamente, a "limitação" da demanda por AI Web2 está gradualmente se aproximando da "vantagem" que a AI Web3 pode oferecer. Os caminhos de evolução de ambos estão progressivamente se cruzando.
A IA Web2 está tecnologicamente cada vez mais madura, mas carece de incentivos económicos e mecanismos de governação; a IA Web3 tem inovações no modelo económico, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode permitir uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de IA: a combinação de "computação eficiente" off-chain e "validação rápida" on-chain. Neste paradigma, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a ser um participante com identidade económica. Os recursos como poder de cálculo, dados e raciocínio estarão concentrados off-chain, mas ao mesmo tempo será necessária uma rede de validação on-chain leve.
Esta combinação mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através de uma verificação on-chain leve.
É importante notar que o rápido desenvolvimento da IA não fará distinção entre os limites do Web2 e do Web3, mas os preconceitos cognitivos humanos podem fazê-lo. Portanto, precisamos ter uma visão aberta e prospectiva sobre o desenvolvimento integrado no campo da IA.
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· 15h atrás
Ainda jogar com conceitos não é melhor do que simplesmente fazer Mineração.
Nova Paradigma de IA: A fusão das tecnologias Web2 e Web3 gera computação eficiente fora da cadeia + validação rápida na cadeia
A fusão no campo da IA: A evolução e intersecção do Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da IA genérica, pode-se notar uma lógica de evolução interessante: a IA Web2 está passando de uma abordagem centralizada para uma abordagem distribuída, enquanto a IA Web3 está avançando da fase de validação de conceito para a fase de utilidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente.
Tendências de desenvolvimento da IA Web2
As últimas novidades da Web2 AI mostram que os modelos de IA estão a tornar-se mais leves e convenientes. Por exemplo, a tecnologia inteligente local lançada por um gigante da tecnologia e a popularização de vários modelos de IA offline significam que a aplicação da IA não está mais limitada a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implantada em smartphones, dispositivos de borda e até em terminais de Internet das Coisas.
Ao mesmo tempo, alguns assistentes de IA estão a implementar diálogos entre IA através de múltiplos protocolos de conversa, marcando a transição da inteligência individual para a colaboração em grupo.
Esta tendência de desenvolvimento levantou uma nova questão: como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre essas instâncias de IA que operam de forma altamente distribuída?
Esta questão reflete a cadeia de reações provocadas pelo avanço tecnológico: a redução do peso dos modelos leva a alterações na forma de implementação, gerando assim uma nova necessidade de validação descentralizada.
O caminho de evolução da Web3 AI
O desenvolvimento do Web3 AI também é muito interessante. Nos primeiros projetos de AI Agent, a maior parte era focada na especulação de conceitos, mas recentemente o mercado começou a se concentrar na construção de infraestrutura de AI mais fundamental.
Os projetos começaram a realizar uma divisão especializada em camadas funcionais, como poder computacional, inferência, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação de poder computacional descentralizado, outros que constroem redes de inferência descentralizadas, e ainda alguns que se esforçam em direção ao aprendizado federado, computação de borda e incentivos de dados distribuídos.
Isto reflete uma lógica de oferta clara: após o arrefecimento da especulação sobre conceitos, a demanda por infraestrutura torna-se evidente, impulsionando o surgimento da divisão especializada do trabalho, que, por sua vez, forma um efeito de sinergia ecológica.
A fusão da IA Web2 e da IA Web3
Curiosamente, a "limitação" da demanda por AI Web2 está gradualmente se aproximando da "vantagem" que a AI Web3 pode oferecer. Os caminhos de evolução de ambos estão progressivamente se cruzando.
A IA Web2 está tecnologicamente cada vez mais madura, mas carece de incentivos económicos e mecanismos de governação; a IA Web3 tem inovações no modelo económico, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode permitir uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de IA: a combinação de "computação eficiente" off-chain e "validação rápida" on-chain. Neste paradigma, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a ser um participante com identidade económica. Os recursos como poder de cálculo, dados e raciocínio estarão concentrados off-chain, mas ao mesmo tempo será necessária uma rede de validação on-chain leve.
Esta combinação mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através de uma verificação on-chain leve.
É importante notar que o rápido desenvolvimento da IA não fará distinção entre os limites do Web2 e do Web3, mas os preconceitos cognitivos humanos podem fazê-lo. Portanto, precisamos ter uma visão aberta e prospectiva sobre o desenvolvimento integrado no campo da IA.