Tendencias de fusión en el campo de la IA: La intersección de Web2 y Web3

Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, encontré una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de la centralización a la distribución, mientras que la IA de Web3 avanza de la fase de prueba de concepto hacia la practicidad. Estas dos direcciones se están fusionando rápidamente.

Los últimos desarrollos en Web2 AI muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. Por ejemplo, la proliferación de varios modelos de IA fuera de línea indica que el soporte de IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede implementarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, ciertos asistentes de IA logran la comunicación entre IA a través de protocolos de comunicación multiagente, lo que marca la transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.

Esta tendencia de desarrollo ha planteado una nueva pregunta: cuando el portador de la IA se vuelve altamente distribuido, ¿cómo se puede garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA que se ejecutan de manera descentralizada? Esta cadena de necesidades se puede resumir como: avance tecnológico (ligereza de modelos) → cambio en la forma de despliegue (portadores distribuidos) → generación de nuevas necesidades (verificación descentralizada).

Al mismo tiempo, la trayectoria de evolución de Web3 AI también está cambiando. Los primeros proyectos de AI Agent se centraban principalmente en propiedades MEME, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia la construcción sistemática de infraestructuras AI más fundamentales. Los diferentes proyectos han comenzado a especializarse en áreas funcionales como el poder de cómputo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, algunos proyectos se enfocan en la agregación de poder de cómputo descentralizado, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más están trabajando en el aprendizaje federado y la computación en el borde.

Esta lógica de suministro se puede resumir como: enfriamiento de la especulación de MEME (limpieza de burbujas) → aparición de la demanda de infraestructura (impulsada por necesidades básicas) → aparición de la especialización del trabajo (optimización de la eficiencia) → efecto de colaboración ecosistémica (valor de red).

Es notable que la "debilidad" de la demanda de la IA de Web2 se está acercando gradualmente a la "fortaleza" que puede ofrecer la IA de Web3. La IA de Web2 se está volviendo cada vez más madura tecnológicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 tiene innovaciones en su modelo económico, pero su implementación tecnológica está relativamente rezagada. La fusión de ambos puede complementar sus ventajas.

Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma combinado de IA que se basa en "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. El enfoque de recursos como potencia de cálculo, datos y razonamiento estará fuera de la cadena, pero también se necesita una red de verificación ligera.

Esta combinación mantiene tanto la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, como asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena. Este nuevo paradigma podría convertirse en una dirección importante para el desarrollo futuro de la IA.