Тенденції злиття в сфері ШІ: перетворення Web2 і Web3

Нещодавно, спостерігаючи за розвитком у сфері штучного інтелекту, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI поступово переходить від централізованої до дистрибутивної моделі, в той час як Web3 AI переходить від стадії перевірки концепції до практичного застосування. Ці два напрямки швидко інтегруються.

Останні новини про розвиток Web2 AI показують, що AI моделі стають легшими та зручнішими. Наприклад, поширення різних офлайн AI моделей свідчить про те, що носії AI більше не обмежуються великими центрами хмарних послуг, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, краєвих пристроях, навіть на терміналах Інтернету речей. У той же час, деякі AI асистенти реалізують діалог між AI через протоколи комунікації між багатьма агентами, що свідчить про перехід AI від одиничного інтелекту до колективної співпраці.

Ця тенденція розвитку викликала нове питання: як забезпечити узгодженість даних та достовірність рішень між цими розподіленими AI-екземплярами, коли носії AI стають високорозподіленими? Цей ланцюг потреб можна узагальнити як: технологічний прогрес (зменшення ваги моделей) → зміна способу розгортання (розподілені носії) → виникнення нових потреб (децентралізована перевірка).

Серед іншого, шлях еволюції Web3 AI також зазнає змін. Ранні проекти AI Agent переважно мали MEME-атрибути, але нещодавно ринок почав переходити до системного будівництва більш базової інфраструктури AI. Різні проекти почали спеціалізуватися на функціональному рівні, такому як обчислювальна потужність, висновки, розмітка даних, зберігання тощо. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, інші створюють децентралізовані мережі висновків, а деякі зосереджуються на федеративному навчанні та обробці на краю.

Цю логіку постачання можна узагальнити так: охолодження спекуляцій MEME (усунення бульбашки) → виявлення попиту на інфраструктуру (первинний попит) → виникнення спеціалізованого розподілу праці (оптимізація ефективності) → ефект екосистемної кооперації (мережеве значення).

Варто зазначити, що "слабкі місця" попиту Web2 AI поступово наближаються до "сильних сторін" пропозиції Web3 AI. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; Web3 AI має інноваційні економічні моделі, але його технічна реалізація відстає. Об'єднання обох може забезпечити взаємне доповнення переваг.

Ця інтеграція сприяє виникненню нового парадигми AI, що поєднує "ефективні обчислення" поза мережею та "швидку верифікацію" в мережі. У цій парадигмі AI більше не є просто інструментом, а стає учасником з економічною ідентичністю. Ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані та розумування, зосереджуються поза мережею, але також потребують легковагової верифікаційної мережі.

Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість поза ланцюгом, одночасно забезпечуючи надійність і прозорість через легкий верифікацію на ланцюгу. Ця нова парадигма може стати важливим напрямком для майбутнього розвитку ШІ.