Tendencias de fusión en el campo de la IA: La intersección entre Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la IA, he encontrado una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de una evolución centralizada a una distribuida, mientras que la IA de Web3 está avanzando gradualmente de la etapa de validación de conceptos a la etapa de utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
Las tendencias en el desarrollo de la IA en Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. La popularización de la inteligencia local y los modelos de IA offline indica que el soporte de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser implementado en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, la realización de diálogos entre IA marca una transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.
Este cambio ha traído nuevos desafíos: ¿cómo garantizar la coherencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esta necesidad surge del cambio en las formas de implementación provocadas por los avances tecnológicos, lo que a su vez genera una nueva demanda de verificación descentralizada.
La trayectoria de la evolución de Web3 AI también muestra cambios significativos. Los proyectos iniciales se centraban principalmente en la propiedad MEME, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia una construcción sistemática de infraestructuras AI más básicas. En varios niveles funcionales, como potencia de cálculo, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento, han surgido proyectos con una división del trabajo especializada.
Esto refleja una lógica de oferta clara: después de que se enfríe la especulación, la demanda de infraestructura se manifiesta, surge la especialización en la división del trabajo y, finalmente, se forma un efecto de cooperación ecológica.
La trayectoria de evolución de la IA de Web2 y la IA de Web3 está convergiendo gradualmente. La IA de Web2 está madurando técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 presenta innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica está rezagada respecto a la de Web2. La fusión de ambas puede lograr un complemento de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma: un modelo combinado de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA no solo es una herramienta, sino que también se convierte en un participante con identidad económica. Aunque los recursos como la potencia de cálculo, los datos y la inferencia están centrados fuera de la cadena, también requieren una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, mientras que la verificación ligera en la cadena garantiza la credibilidad y la transparencia.
Es importante señalar que la rápida velocidad de desarrollo de la IA en sí misma no distingue entre Web2 y Web3, pero los sesgos cognitivos humanos pueden influir en el juicio sobre esta tendencia de fusión. Por lo tanto, mantener una mentalidad abierta y prospectiva es crucial para entender el desarrollo en el campo de la IA.
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OPsychology
· hace4h
¿Ahora todos están obsesionados con la IA? La humanidad no tiene salvación.
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GhostAddressHunter
· hace5h
Se me eriza la piel, ¿la IA también se va a meter en Web3, verdad?
La fusión acelerada de Web2 y Web3 AI: el cálculo eficiente off-chain y la rápida verificación on-chain se convierten en un nuevo paradigma.
Tendencias de fusión en el campo de la IA: La intersección entre Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la IA, he encontrado una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de una evolución centralizada a una distribuida, mientras que la IA de Web3 está avanzando gradualmente de la etapa de validación de conceptos a la etapa de utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
Las tendencias en el desarrollo de la IA en Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. La popularización de la inteligencia local y los modelos de IA offline indica que el soporte de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser implementado en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, la realización de diálogos entre IA marca una transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.
Este cambio ha traído nuevos desafíos: ¿cómo garantizar la coherencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esta necesidad surge del cambio en las formas de implementación provocadas por los avances tecnológicos, lo que a su vez genera una nueva demanda de verificación descentralizada.
La trayectoria de la evolución de Web3 AI también muestra cambios significativos. Los proyectos iniciales se centraban principalmente en la propiedad MEME, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia una construcción sistemática de infraestructuras AI más básicas. En varios niveles funcionales, como potencia de cálculo, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento, han surgido proyectos con una división del trabajo especializada.
Esto refleja una lógica de oferta clara: después de que se enfríe la especulación, la demanda de infraestructura se manifiesta, surge la especialización en la división del trabajo y, finalmente, se forma un efecto de cooperación ecológica.
La trayectoria de evolución de la IA de Web2 y la IA de Web3 está convergiendo gradualmente. La IA de Web2 está madurando técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 presenta innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica está rezagada respecto a la de Web2. La fusión de ambas puede lograr un complemento de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma: un modelo combinado de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA no solo es una herramienta, sino que también se convierte en un participante con identidad económica. Aunque los recursos como la potencia de cálculo, los datos y la inferencia están centrados fuera de la cadena, también requieren una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, mientras que la verificación ligera en la cadena garantiza la credibilidad y la transparencia.
Es importante señalar que la rápida velocidad de desarrollo de la IA en sí misma no distingue entre Web2 y Web3, pero los sesgos cognitivos humanos pueden influir en el juicio sobre esta tendencia de fusión. Por lo tanto, mantener una mentalidad abierta y prospectiva es crucial para entender el desarrollo en el campo de la IA.