Тенденции интеграции в области ИИ: пересечение web2 и web3

Недавно, наблюдая за тенденциями развития в области общего ИИ, я обнаружил интересную эволюционную логику: web2 ИИ переходит от централизованной модели к дистрибутивной, в то время как web3 ИИ выходит из стадии подтверждения концепции к практическому применению. Эти две области быстро сливаются.

Развитие web2 AI демонстрирует очевидную тенденцию к децентрализации. Популяризация локального интеллекта и оффлайн AI моделей указывает на то, что AI модели становятся легче и удобнее. Носители AI больше не ограничиваются крупными облачными центрами обслуживания, а могут быть развернуты на мобильных телефонах, краевых устройствах и даже на устройствах Интернета вещей. В то же время прорыв в технологии диалога AI-AI знаменует собой переход AI от единичного интеллекта к коллективному взаимодействию.

Этот распределенный тренд создает новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к принятым решениям между высоко децентрализованными AI-инстансами? Эта потребность возникает из изменений в способах развертывания, вызванных технологическими достижениями, что, в свою очередь, порождает потребность в децентрализованной верификации.

В то же время путь развития web3 AI также находится в процессе эволюции. Ранние проекты, сосредоточенные на свойствах MEME, постепенно уступают место системному построению AI-инфраструктуры, более ориентированной на базовую архитектуру. Рынок начинает обращать внимание на специализированное распределение функций в таких областях, как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных, хранение и так далее. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, создании децентрализованной сети вывода или делают акцент на федеративном обучении и вычислениях на краю.

Эта эволюция отражает четкую логику предложения: от очищения пузыря до проявления потребности в инфраструктуре, затем до появления специализированного разделения труда и, в конечном итоге, формирования экологического синергетического эффекта.

Интересно, что «недостаток» спроса на AI в web2 постепенно приближается к «достоинствам» предложения AI в web3. AI в web2 технически становится все более зрелым, но страдает от нехватки экономических стимулов и механизмов управления; AI в web3 предлагает инновационные экономические модели, но техническая реализация остается относительно отсталой. Их слияние может идеально дополнить друг друга.

Эта интеграция порождает новую парадигму ИИ: комбинацию "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой валидации" на цепи. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные, выводы и т.д., будут сосредоточены вне цепи, но при этом потребуется легковесная валидационная сеть.

Эта комбинация сохраняет как эффективность и гибкость офлайн-вычислений, так и обеспечивает надежность и прозрачность через облегчённую верификацию на цепочке.

Стоит отметить, что хотя некоторые считают, что web3 AI является ложной концепцией, на самом деле быстрый прогресс AI никогда не различал web2 и web3. Только предвзятость людей создает такое различие. С развитием технологий границы между web2 AI и web3 AI будут становиться все более размазанными и в конечном итоге могут слиться в единую более мощную и эффективную экосистему AI.