Tendencias de fusión entre Web2 AI y Web3 AI y sus impactos
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la IA, he descubierto una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de un enfoque centralizado a uno distribuido, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de prueba de concepto a la fase de utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
Los últimos avances en la IA de Web2 muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y portátiles. Por ejemplo, la popularidad de la inteligencia local y los modelos de IA fuera de línea significa que el alcance de las aplicaciones de IA ya no se limita a grandes centros de computación en la nube, sino que pueden ser desplegados en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso en terminales de IoT. Al mismo tiempo, ciertos asistentes de IA logran la interacción entre IA a través de protocolos de diálogo multimodal, lo que indica que la IA está pasando de un agente único a un modo de colaboración grupal.
Esta tendencia de desarrollo plantea una cuestión clave: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA distribuidas cuando el portador de la IA está altamente descentralizado? Esta necesidad surge de los cambios en los métodos de implementación provocados por los avances tecnológicos, lo que a su vez ha generado una nueva demanda de validación descentralizada.
Al mismo tiempo, la trayectoria de desarrollo de la IA en Web3 también está evolucionando. Los proyectos que antes se centraban principalmente en la especulación conceptual están cediendo gradualmente el paso a la construcción de infraestructuras de IA que se enfocan más en la arquitectura subyacente. El mercado comienza a prestar atención a la especialización en diversas capas funcionales como el poder de cómputo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos dedicados a la agregación de poder de cómputo descentralizado, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos que se centran en el aprendizaje federado, la computación en el borde, los incentivos de datos distribuidos y la reducción de las ilusiones de IA a través de mecanismos de consenso distribuidos.
Esta evolución refleja la cadena lógica que va desde la disminución de la especulación conceptual hasta la manifestación de la demanda de infraestructura, luego la aparición de la división del trabajo especializada y, finalmente, la formación de efectos de colaboración ecológica.
Es notable que la IA de Web2 esté tecnológicamente madurando, pero carezca de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza efectivos; mientras que la IA de Web3 ha innovado en el modelo económico, pero su implementación técnica está relativamente atrasada. La fusión de ambos puede complementar sus ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina un modelo de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este modelo, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Aunque el enfoque de recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento está fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación liviana para garantizar su credibilidad y transparencia.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al mismo tiempo que asegura la credibilidad y transparencia del sistema a través de la verificación liviana en la cadena.
A pesar de que algunos consideran que la inteligencia artificial Web3 es un mito, en realidad, el rápido desarrollo de la IA no hará una distinción deliberada entre las fronteras de Web2 y Web3. Solo manteniendo una mentalidad abierta y una visión prospectiva, se pueden aprovechar verdaderamente las oportunidades y desafíos que trae la fusión de la tecnología de IA.
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HashBrownies
· hace14h
¡Después de tanto tiempo jugando con Web3, finalmente veo que se está volviendo práctico!
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NFT_Therapy
· hace16h
¿Otra vez hablando de web3? ¡A hacerlo directamente!
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consensus_failure
· hace16h
Los núcleos de Web3 no son más que esos viejos trucos...
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failed_dev_successful_ape
· hace16h
La basura w2 todavía fue salvada por web3.
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SleepyArbCat
· hace16h
Confundido, ya se distribuyó. ¿Quién va a verificar las ganancias? ...zzz
Tendencias de la fusión de Web2 y Web3 AI: un nuevo paradigma de verificación distribuida e incentivos económicos
Tendencias de fusión entre Web2 AI y Web3 AI y sus impactos
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la IA, he descubierto una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de un enfoque centralizado a uno distribuido, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de prueba de concepto a la fase de utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
Los últimos avances en la IA de Web2 muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y portátiles. Por ejemplo, la popularidad de la inteligencia local y los modelos de IA fuera de línea significa que el alcance de las aplicaciones de IA ya no se limita a grandes centros de computación en la nube, sino que pueden ser desplegados en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso en terminales de IoT. Al mismo tiempo, ciertos asistentes de IA logran la interacción entre IA a través de protocolos de diálogo multimodal, lo que indica que la IA está pasando de un agente único a un modo de colaboración grupal.
Esta tendencia de desarrollo plantea una cuestión clave: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA distribuidas cuando el portador de la IA está altamente descentralizado? Esta necesidad surge de los cambios en los métodos de implementación provocados por los avances tecnológicos, lo que a su vez ha generado una nueva demanda de validación descentralizada.
Al mismo tiempo, la trayectoria de desarrollo de la IA en Web3 también está evolucionando. Los proyectos que antes se centraban principalmente en la especulación conceptual están cediendo gradualmente el paso a la construcción de infraestructuras de IA que se enfocan más en la arquitectura subyacente. El mercado comienza a prestar atención a la especialización en diversas capas funcionales como el poder de cómputo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos dedicados a la agregación de poder de cómputo descentralizado, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos que se centran en el aprendizaje federado, la computación en el borde, los incentivos de datos distribuidos y la reducción de las ilusiones de IA a través de mecanismos de consenso distribuidos.
Esta evolución refleja la cadena lógica que va desde la disminución de la especulación conceptual hasta la manifestación de la demanda de infraestructura, luego la aparición de la división del trabajo especializada y, finalmente, la formación de efectos de colaboración ecológica.
Es notable que la IA de Web2 esté tecnológicamente madurando, pero carezca de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza efectivos; mientras que la IA de Web3 ha innovado en el modelo económico, pero su implementación técnica está relativamente atrasada. La fusión de ambos puede complementar sus ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina un modelo de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este modelo, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Aunque el enfoque de recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento está fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación liviana para garantizar su credibilidad y transparencia.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al mismo tiempo que asegura la credibilidad y transparencia del sistema a través de la verificación liviana en la cadena.
A pesar de que algunos consideran que la inteligencia artificial Web3 es un mito, en realidad, el rápido desarrollo de la IA no hará una distinción deliberada entre las fronteras de Web2 y Web3. Solo manteniendo una mentalidad abierta y una visión prospectiva, se pueden aprovechar verdaderamente las oportunidades y desafíos que trae la fusión de la tecnología de IA.