Тенденції інтеграції Web2 AI та Web3 AI та їхній вплив

Останнім часом, спостерігаючи за розвитком у сфері штучного інтелекту, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізованої до дистрибутивної моделі, а Web3 AI переходить від етапу перевірки концепцій до етапу практичного використання. Ці дві сфери стрімко зливаються.

Останні досягнення Web2 AI показують, що AI-моделі стають все більш легковажними та портативними. Наприклад, популяризація локального інтелекту та офлайн AI-моделей означає, що сфера застосування AI більше не обмежується великими центрами обробки даних, а може бути розгорнута на смартфонах, крайових пристроях і навіть терміналах Інтернету речей. Водночас деякі AI-асистенти реалізують взаємодію між AI через мультимодальні протоколи діалогу, що означає, що AI переходить від одноосібних агентів до режиму колективної співпраці.

Ця тенденція розвитку викликала ключове питання: як забезпечити узгодженість даних і довіру до рішень між дистрибутивно працюючими AI-екземплярами, коли носії AI є високо децентралізованими? Ця потреба виникає внаслідок змін у способах розгортання, зумовлених технологічним прогресом, що призводить до нової потреби в децентралізованій верифікації.

Водночас шлях розвитку Web3 AI також еволюціонує. Ранні проекти, що зосереджувалися на спекуляціях з концепціями, поступово поступаються місцем проектам, які більше акцентують увагу на будівництві інфраструктури AI базового рівня. Ринок починає звертати увагу на спеціалізовану працю в різних функціональних областях, таких як обчислювальна потужність, висновки, маркування даних та зберігання. Наприклад, деякі проекти прагнуть до децентралізованої агрегації обчислювальної потужності, інші будують децентралізовані мережі для висновків, а деякі зосереджуються на федеративному навчанні, обчисленнях на краю, розподілених стимулах для даних та зниженні ілюзій AI через механізми розподіленого консенсусу.

Ця еволюція відображає логічний ланцюг, що починається з охолодження концептуального хайпу, переходить до прояву потреби в інфраструктурі, далі - до появи спеціалізованого розподілу праці і, зрештою, формування екологічного синергійного ефекту.

Варто зазначити, що Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому не вистачає ефективних економічних стимулів та механізмів управління; тоді як Web3 AI пропонує інновації в економічних моделях, але технічна реалізація є відносно відсталою. Злиття обох може забезпечити взаємодоповнення переваг.

Ця інтеграція сприяє виникненню нової парадигми ШІ, яка поєднує "ефективні обчислення" поза ланцюгом і "швидку верифікацію" на ланцюзі. У цій моделі ШІ більше не є просто інструментом, а є учасником з економічною ідентичністю. Хоча акценти на таких ресурсах, як обчислювальна потужність, дані та міркування, знаходяться поза ланцюгом, також необхідна легка верифікаційна мережа для забезпечення їхньої надійності та прозорості.

Ця комбінація зберігає ефективність і гнучкість обчислень поза ланцюгом, а також забезпечує надійність і прозорість усієї системи через легкий верифікацію на ланцюгу.

Хоча деякі вважають, що Web3 AI є міфом, насправді швидкий розвиток ШІ не буде навмисно розмежовувати кордони між Web2 та Web3. Тільки з відкритим мисленням та перспективними інсайтами можна справді скористатися можливостями та викликами, які приносить інтеграція технологій ШІ.