Тенденции слияния в области ИИ: Пересечение Web2 и Web3

Недавние наблюдения за развитием области искусственного интеллекта показывают интересную эволюционную логику: Web2 AI переходит от централизации к дистрибуции, в то время как Web3 AI переходит от стадии концептуального доказательства к практическому применению. Эти два направления ускоренно сливаются.

Последние тенденции в развитии Web2 AI показывают, что модели ИИ становятся легче и удобнее. Например, распространение различных офлайн моделей ИИ указывает на то, что носители ИИ больше не ограничиваются большими облачными сервисными центрами, а могут быть развернуты на мобильных телефонах, устройствах на краю сети и даже на устройствах Интернета вещей. В то же время некоторые ИИ-ассистенты реализуют диалог между ИИ с помощью протокола связи многопользовательских агентов, что свидетельствует о том, что ИИ переходит от отдельных интеллектов к коллективному сотрудничеству.

Эта тенденция развития породила новый вопрос: как обеспечить согласованность данных и надежность решений между распределенными экземплярами ИИ, когда носители ИИ становятся высоко распределенными? Эта цепочка потребностей может быть обобщена как: технологический прогресс (облегчение моделей) → изменение методов развертывания (распределенные носители) → возникновение новых потребностей (децентрализованная верификация).

В то же время путь эволюции Web3 AI также меняется. На ранних этапах проекты AI Agent в основном сосредоточены на MEME-атрибутах, но в последнее время рынок начал смещаться в сторону более фундаментальных системных построений AI-инфраструктуры. Различные проекты начали специализироваться на таких функциональных аспектах, как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и т.д. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые работают над федеративным обучением и вычислениями на краю.

Эта логика предложения может быть резюмирована следующим образом: охлаждение спекуляций на MEME (очистка пузыря) → проявление потребности в инфраструктуре (движение основного спроса) → появление специализированного разделения труда (оптимизация эффективности) → синергетический эффект экосистемы (сетевая ценность).

Стоит отметить, что "слабые места" спроса на Web2 AI постепенно приближаются к "сильным сторонам" предложения Web3 AI. Web2 AI технически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI имеет инновационные экономические модели, но его техническая реализация относительно отстает. Слияние двух направлений как раз может компенсировать их преимущества.

Это слияние порождает новую парадигму комбинации ИИ с "эффективными вычислениями" вне цепи и "быстрой проверкой" на цепи. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, будут сосредоточены вне цепи, но также потребуется облегченная сеть для проверки.

Эта комбинация сохраняет эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность через легковесную ончейн-верификацию. Эта новая парадигма может стать важным направлением для будущего развития ИИ.