Тенденции слияния Web2 AI и Web3 AI и их влияние

Недавно, наблюдая за развитием в области ИИ, я обнаружил интересную эволюционную логику: Web2 ИИ переходит от централизованной модели к распределенной, в то время как Web3 ИИ переходит от стадии проверки концепции к стадии практического применения. Эти две области стремительно сливаются.

Последние достижения Web2 AI показывают, что AI-модели становятся более легкими и портативными. Например, распространение локального интеллекта и оффлайн AI-моделей означает, что область применения AI больше не ограничивается крупными центрами облачных вычислений, а может быть развернута на смартфонах, периферийных устройствах и даже на терминалах Интернета вещей. В то же время некоторые AI-ассистенты реализуют взаимодействие между AI через мультимодальные протоколы диалога, что свидетельствует о том, что AI переходит от единственного интеллектуального агента к модели коллективного сотрудничества.

Эта тенденция развития вызывает ключевой вопрос: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между децентрализованными экземплярами ИИ, когда носители ИИ сильно распределены? Эта необходимость возникает из изменений в способах развертывания, вызванных технологическим прогрессом, что, в свою очередь, создает новую потребность в децентрализованной верификации.

В то же время путь развития Web3 AI также эволюционирует. Ранние проекты, сосредоточенные на спекуляциях и концепциях, постепенно уступают место более внимательному строительству инфраструктуры AI, ориентированной на базовый уровень. Рынок начинает обращать внимание на специализацию в различных функциональных областях, таких как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных и хранение. Например, некоторые проекты посвящены децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые сосредоточены на федеративном обучении, вычислениях на краю, распределенных стимулах данных и снижении галлюцинаций AI с помощью распределенных механизмов согласования.

Эта эволюция отражает логическую цепочку от охлаждения концептуального ажиотажа до появления потребности в инфраструктуре, затем к появлению специализированного разделения труда и, в конечном итоге, к формированию экосистемного синергетического эффекта.

Стоит отметить, что Web2 AI с технической точки зрения становится все более совершенным, но ему не хватает эффективных экономических стимулов и механизмов управления; в то время как Web3 AI предлагает инновации в экономических моделях, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих направлений может обеспечить взаимодополнение их преимуществ.

Это слияние порождает новую парадигму ИИ, которая сочетает в себе "эффективные вычисления" вне цепи и "быструю верификацию" на цепи. В этой модели ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Хотя акцент на ресурсах, таких как вычислительная мощность, данные и выводы, находится вне цепи, также необходима легковесная верификационная сеть для обеспечения их надежности и прозрачности.

Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, а также обеспечивает надежность и прозрачность всей системы благодаря легкой верификации в цепочке.

Хотя некоторые считают, что Web3 AI — это фикция, на самом деле быстрое развитие ИИ не будет специально различать границы между Web2 и Web3. Только при открытом мышлении и дальновидном взгляде можно по-настоящему воспользоваться возможностями и вызовами, которые предоставляет интеграция технологий ИИ.