Tendencias de fusión en el campo de la IA: la intersección de 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 la centralización a la distribución, mientras que la IA de Web3 está avanzando desde la fase de prueba de concepto hacia la utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
La tendencia distribuida de la IA Web2
El desarrollo de la IA en Web2 muestra una clara tendencia distribuida. La popularidad de la inteligencia local y los modelos de IA offline indica que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y más fáciles de implementar. El soporte de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede implementarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, el avance en la tecnología de diálogo AI-AI marca la transición de la inteligencia artificial de una inteligencia individual a una colaboración en grupo. Este avance tecnológico presenta nuevos desafíos: cuando los portadores de IA están altamente distribuidos, ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que operan de forma descentralizada?
Este camino de desarrollo refleja una lógica de demanda clara: avance tecnológico (aligeramiento del modelo) → cambio en el modo de despliegue (portador distribuido) → surgimiento de nuevas demandas (verificación descentralizada).
El proceso de aplicación práctica de Web3 AI
El campo de Web3 AI está pasando de la etapa temprana de validación de conceptos a la construcción de infraestructuras más prácticas. El enfoque del mercado ha cambiado de la pura especulación de proyectos a la construcción sistemática de infraestructuras de IA más fundamentales.
Los diferentes proyectos comienzan a realizar una especialización en niveles funcionales como el poder de cómputo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cómputo descentralizada, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más están trabajando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de suministro: el enfriamiento de la especulación conceptual → la aparición de la demanda de infraestructura → la aparición de la especialización en el trabajo → la formación de efectos de colaboración ecológica.
La fusión de Web2 AI y Web3 AI
La trayectoria de evolución de la IA Web2 y Web3 se está cruzando gradualmente. La IA Web2 se está volviendo técnicamente madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero la implementación técnica está relativamente atrasada. La fusión de ambas puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA: la combinación de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, 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 la inferencia está fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación liviana en la cadena.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de línea, y a su vez, asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación en cadena liviana.
Es importante señalar que el rápido desarrollo de la IA en sí mismo no distingue entre Web2 y Web3; esta distinción proviene más de los sesgos cognitivos de las personas. A medida que la tecnología avanza y se fusiona, esos límites pueden volverse cada vez más borrosos.
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FortuneTeller42
· 07-19 13:09
En 2025, la corriente principal podrá entenderlo.
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WagmiWarrior
· 07-19 11:59
Hay algo interesante.
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AltcoinAnalyst
· 07-17 08:53
Advertencia de indicadores de datos: se debe observar la eficiencia del gas de verificación on-chain.
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DefiEngineerJack
· 07-16 13:50
*suspiro* otra teoría de convergencia a medias sin modelos de verificación formal
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BearMarketMonk
· 07-16 13:25
Mercado bajista viejo tontos ya entienden algo.
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GhostChainLoyalist
· 07-16 13:21
Otra vez hablando de esto, alcista alcista
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GasWaster
· 07-16 13:21
bruh web3 todavía me cuesta 0.5 eth en txs fallidos... pero alcista ig
Fusión de Web2 y Web3 AI: la tendencia de la distribución y la utilidad se acelera en su convergencia
Tendencias de fusión en el campo de la IA: la intersección de 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 la centralización a la distribución, mientras que la IA de Web3 está avanzando desde la fase de prueba de concepto hacia la utilidad. Estos dos campos están acelerando su fusión.
La tendencia distribuida de la IA Web2
El desarrollo de la IA en Web2 muestra una clara tendencia distribuida. La popularidad de la inteligencia local y los modelos de IA offline indica que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y más fáciles de implementar. El soporte de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede implementarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, el avance en la tecnología de diálogo AI-AI marca la transición de la inteligencia artificial de una inteligencia individual a una colaboración en grupo. Este avance tecnológico presenta nuevos desafíos: cuando los portadores de IA están altamente distribuidos, ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que operan de forma descentralizada?
Este camino de desarrollo refleja una lógica de demanda clara: avance tecnológico (aligeramiento del modelo) → cambio en el modo de despliegue (portador distribuido) → surgimiento de nuevas demandas (verificación descentralizada).
El proceso de aplicación práctica de Web3 AI
El campo de Web3 AI está pasando de la etapa temprana de validación de conceptos a la construcción de infraestructuras más prácticas. El enfoque del mercado ha cambiado de la pura especulación de proyectos a la construcción sistemática de infraestructuras de IA más fundamentales.
Los diferentes proyectos comienzan a realizar una especialización en niveles funcionales como el poder de cómputo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cómputo descentralizada, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más están trabajando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de suministro: el enfriamiento de la especulación conceptual → la aparición de la demanda de infraestructura → la aparición de la especialización en el trabajo → la formación de efectos de colaboración ecológica.
La fusión de Web2 AI y Web3 AI
La trayectoria de evolución de la IA Web2 y Web3 se está cruzando gradualmente. La IA Web2 se está volviendo técnicamente madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero la implementación técnica está relativamente atrasada. La fusión de ambas puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA: la combinación de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, 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 la inferencia está fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación liviana en la cadena.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de línea, y a su vez, asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación en cadena liviana.
Es importante señalar que el rápido desarrollo de la IA en sí mismo no distingue entre Web2 y Web3; esta distinción proviene más de los sesgos cognitivos de las personas. A medida que la tecnología avanza y se fusiona, esos límites pueden volverse cada vez más borrosos.