Нещодавно спостерігаючи за розвитком в AI-сфері, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізованого до розподіленого розвитку, в той час як Web3 AI поступово переходить з етапу перевірки концепції до етапу практичного застосування. Ці дві сфери швидко інтегруються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими і зручнішими. Поширення локальних інтелектуальних і офлайн AI-моделей свідчить про те, що носії AI більше не обмежуються великими центрами хмарних послуг, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, периферійних пристроях, а також на терміналах Інтернету речей. Водночас реалізація діалогу AI-AI відзначає перехід AI від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна призвела до нових викликів: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивними інстанціями ШІ, коли носій ШІ є високодистрибутивним? Ця потреба виникає з зміни способу впровадження, спричиненої технологічним прогресом, що, у свою чергу, породжує нову потребу в децентралізованій верифікації.
Еволюційний шлях Web3 AI також демонструє очевидні зміни. Ранні проекти здебільшого мали MEME-атрибути, але нещодавно ринок почав переходити до системного будівництва більш фундаментальних інфраструктур AI. У різних функціональних аспектах, таких як обчислювальна потужність, висновки, позначення даних, зберігання тощо, з'явилися проекти з професіоналізацією.
Це відображає чітку логіку пропозиції: після охолодження спекуляцій з'являється попит на інфраструктуру, виникає спеціалізація, що в кінцевому підсумку формує екологічний синергійний ефект.
Еволюційний шлях Web2 AI та Web3 AI поступово перетинається. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічній моделі, але технологічна реалізація відстає від Web2. Їхнє злиття може забезпечити взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція породжує нову парадигму: комбінацію "високоефективних обчислень" поза ланцюгом і "швидкої верифікації" на ланцюзі. У цій парадигмі штучний інтелект не лише є інструментом, а й стає учасником з економічною ідентичністю. Хоча ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування, зосереджені поза ланцюгом, все ж потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість офлайн-обчислень, а також забезпечує надійність і прозорість через легку верифікацію в онлайні.
Варто зазначити, що швидкість розвитку ШІ сама по собі не розмежовує Web2 і Web3, але людські когнітивні упередження можуть вплинути на оцінку цієї інтеграційної тенденції. Тому збереження відкритого та прогресивного мислення є надзвичайно важливим для розуміння розвитку в сфері ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OPsychology
· 4год тому
Тепер усі займаються ШІ? Людство не врятувати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostAddressHunter
· 5год тому
Мурашки полізли по шкірі, AI теж хоче залучитися до Web3, так?
Web2 та Web3 AI прискорюють інтеграцію: поза блокчейном ефективні обчислення, у блокчейні швидка верифікація стає новою парадигмою.
Тенденції злиття в сфері ШІ: перетин Web2 та Web3
Нещодавно спостерігаючи за розвитком в AI-сфері, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізованого до розподіленого розвитку, в той час як Web3 AI поступово переходить з етапу перевірки концепції до етапу практичного застосування. Ці дві сфери швидко інтегруються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими і зручнішими. Поширення локальних інтелектуальних і офлайн AI-моделей свідчить про те, що носії AI більше не обмежуються великими центрами хмарних послуг, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, периферійних пристроях, а також на терміналах Інтернету речей. Водночас реалізація діалогу AI-AI відзначає перехід AI від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна призвела до нових викликів: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивними інстанціями ШІ, коли носій ШІ є високодистрибутивним? Ця потреба виникає з зміни способу впровадження, спричиненої технологічним прогресом, що, у свою чергу, породжує нову потребу в децентралізованій верифікації.
Еволюційний шлях Web3 AI також демонструє очевидні зміни. Ранні проекти здебільшого мали MEME-атрибути, але нещодавно ринок почав переходити до системного будівництва більш фундаментальних інфраструктур AI. У різних функціональних аспектах, таких як обчислювальна потужність, висновки, позначення даних, зберігання тощо, з'явилися проекти з професіоналізацією.
Це відображає чітку логіку пропозиції: після охолодження спекуляцій з'являється попит на інфраструктуру, виникає спеціалізація, що в кінцевому підсумку формує екологічний синергійний ефект.
Еволюційний шлях Web2 AI та Web3 AI поступово перетинається. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічній моделі, але технологічна реалізація відстає від Web2. Їхнє злиття може забезпечити взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція породжує нову парадигму: комбінацію "високоефективних обчислень" поза ланцюгом і "швидкої верифікації" на ланцюзі. У цій парадигмі штучний інтелект не лише є інструментом, а й стає учасником з економічною ідентичністю. Хоча ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування, зосереджені поза ланцюгом, все ж потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість офлайн-обчислень, а також забезпечує надійність і прозорість через легку верифікацію в онлайні.
Варто зазначити, що швидкість розвитку ШІ сама по собі не розмежовує Web2 і Web3, але людські когнітивні упередження можуть вплинути на оцінку цієї інтеграційної тенденції. Тому збереження відкритого та прогресивного мислення є надзвичайно важливим для розуміння розвитку в сфері ШІ.