Tendências de Fusão no Campo da IA: A Interseção entre Web2 e Web3

Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da inteligência artificial, descobri 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 funcionalidade prática. Essas duas direções estão se fundindo rapidamente.

As últimas desenvolvimentos do Web2 AI mostram que os modelos de IA estão se tornando mais leves e convenientes. Por exemplo, a popularidade de vários modelos de IA offline indica que o suporte da IA não está mais limitado a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implantado em smartphones, dispositivos de borda e até mesmo em terminais de Internet das Coisas. Ao mesmo tempo, certos assistentes de IA estão realizando diálogos entre as IAs por meio de protocolos de comunicação de múltiplos agentes, sinalizando que a IA está passando de uma inteligência isolada para uma colaboração em grupo.

Essa tendência de desenvolvimento levantou uma nova questão: como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre essas instâncias de IA distribuídas quando o portador da IA se torna altamente distribuído? Essa cadeia de demanda pode ser resumida como: avanço tecnológico (leveza do modelo) → mudança na forma de implantação (portador distribuído) → surgimento de novas demandas (verificação descentralizada).

Ao mesmo tempo, o caminho de evolução da Web3 AI também está mudando. Os primeiros projetos de AI Agent eram principalmente focados em atributos de MEME, mas recentemente o mercado começou a se deslocar para uma construção sistemática de infraestruturas de AI mais fundamentais. Vários projetos começaram a se especializar na divisão do trabalho em níveis funcionais como computação, raciocínio, anotação de dados e armazenamento. Por exemplo, alguns projetos focam na agregação de computação descentralizada, outros constroem redes de raciocínio descentralizadas, enquanto alguns estão se esforçando em aprendizado federado e computação de borda.

Esta lógica de oferta pode ser resumida da seguinte forma: arrefecimento da especulação de MEME (eliminação da bolha) → surgimento da demanda por infraestrutura (impulso da necessidade fundamental) → aparecimento da divisão especializada do trabalho (otimização da eficiência) → efeito de colaboração ecológica (valor da rede).

É importante notar que a "falha" na demanda da IA Web2 está gradualmente se aproximando da "força" que a IA Web3 pode oferecer. A IA Web2 está se tornando tecnicamente madura, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; a IA Web3 tem inovações no modelo econômico, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode complementar as suas vantagens.

Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de combinação de IA com "computação eficiente" fora da cadeia e "validação rápida" na cadeia. Neste paradigma, a IA não é apenas uma ferramenta, mas sim um participante com identidade económica. Os recursos como poder de cálculo, dados e raciocínio estarão centrados fora da cadeia, mas precisarão igualmente de uma rede de validação leve.

Essa combinação mantém a eficiência e flexibilidade do cálculo off-chain, ao mesmo tempo que assegura a confiabilidade e transparência por meio de uma verificação on-chain leve. Esse novo paradigma pode se tornar uma direção importante para o desenvolvimento da IA no futuro.