Тренди інтеграції в сфері штучного інтелекту: перетин web2 і web3

Нещодавно спостерігаючи за розвитком у сфері загального AI, я виявив цікаву еволюційну логіку: web2 AI переходить від централізованої до дистрибутивної моделі, тоді як web3 AI переходить від етапу перевірки концепції до практичного застосування. Ці дві сфери швидко інтегруються.

Розвиток web2 AI демонструє очевидну тенденцію до децентралізації. Поширення локального інтелекту та офлайн AI моделей свідчить про те, що AI моделі стають легшими та зручнішими. Носії AI більше не обмежуються великими хмарними сервісними центрами, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, крайових пристроях та навіть на терміналах Інтернету речей. Водночас прорив у технології діалогу AI-AI означає, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.

Ця розподілена тенденція приносить нові виклики: як забезпечити узгодженість даних та достовірність рішень між сильно децентралізованими AI екземплярами? Ця потреба виникає з змін у способі розгортання, викликаних технологічними досягненнями, що, в свою чергу, породжує потребу в децентралізованій верифікації.

Водночас шлях розвитку web3 AI також еволюціонує. Ранні проекти, що переважно мали атрибути MEME, поступово поступаються місцем більш системному будівництву AI-інфраструктури, яке зосереджене на базовій архітектурі. Ринок починає звертати увагу на спеціалізацію в різних функціональних областях, таких як обчислювальна потужність, висновки, розмітка даних, зберігання тощо. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, будують децентралізовану мережу висновків або зосереджуються на федеративному навчанні та обчисленнях на краю.

Ця еволюція відображає чітку логіку пропозиції: від очищення бульбашок до появи попиту на інфраструктуру, потім до виникнення спеціалізованого поділу праці, врешті-решт формуючи екологічний синергічний ефект.

Цікаво, що "слабкість" попиту web2 AI поступово зближується з "сильними сторонами" пропозиції web3 AI. Web2 AI технічно стає все більш зрілим, але йому не вистачає економічних стимулів і механізмів управління; web3 AI має інновації в економічних моделях, але його технологічна реалізація відносно відстала. Синергія обох може чудово доповнити одна одну.

Ця інтеграція сприяє виникненню нового парадигми ШІ: поєднання "ефективних обчислень" поза ланцюгом та "швидкої верифікації" на ланцюзі. У цій парадигмі ШІ вже не є просто інструментом, а має економічну ідентичність учасника. Ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування тощо, зосереджені поза ланцюгом, але при цьому потрібна легка верифікаційна мережа.

Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість офлайн-обробки, а також забезпечує надійність і прозорість через легковагу перевірку в ланцюгу.

Варто зазначити, що, хоча деякі вважають, що web3 AI є фальшивою концепцією, насправді швидкий розвиток AI ніколи не розрізняв web2 і web3. Лише людські упередження можуть створити таке розрізнення. З розвитком технологій межі між web2 AI і web3 AI будуть дедалі розмитішими і в кінцевому підсумку можуть злитись в більш потужну та ефективну екосистему AI.