Новые тенденции в развитии ИИ: Путь к интеграции Web2 и Web3
Недавно, наблюдая за развитием в области общего ИИ, я обнаружил интересную тенденцию: AI Web2 движется от централизации к дистрибуции, в то время как AI Web3 переходит от стадии проверки концепции к исследованию практической полезности. Эти две области ускоренно сливаются, демонстрируя впечатляющие темпы развития.
Тенденция дистрибуции Web2 AI
Последние тенденции в развитии Web2 AI показывают явную тенденцию к дистрибуции. Например, распространение локального интеллекта и различных офлайн AI моделей, представленных компанией Apple, отражает то, что AI модели развиваются в сторону более легковесных и удобных решений. Эта тенденция указывает на то, что области применения AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а могут гибко развертываться на смартфонах, устройствах на краю сети и даже на терминалах Интернета вещей.
В то же время способность моделей ИИ к сотрудничеству постоянно возрастает. Некоторые помощники ИИ реализуют диалог между ИИ с помощью многомодельного сотрудничества (MCP), что знаменует собой переход ИИ от единственного агента к модели коллективного сотрудничества.
Однако с высокой дистрибуцией AI-носителей, как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI становится неотложной задачей. Логику эволюции этой потребности можно обобщить как: технологический прогресс (облегчение модели) → изменение способа развертывания (распределенные носители) → возникновение новой потребности (децентрализованная валидация).
Исследование практического применения Web3 AI
Развитие Web3 AI также демонстрирует переход от проверки концепции к исследованию практического применения. Ранние проекты AI Agent в основном сосредоточены на раздувании концепций, но в последнее время рынок начал обращать внимание на более базовые аспекты строительства инфраструктуры AI, включая специализированное разделение функций в таких областях, как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных, хранение и т. д.
Например, есть проекты, сосредоточенные на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, некоторые стремятся построить децентрализованную сеть вывода, а другие активно работают в области федеративного обучения и вычислений на краю. В то же время есть проекты, которые обращают внимание на распределенные стимулы данных и проблемы снижения иллюзий ИИ через распределенные механизмы согласия.
Эта тенденция развития отражает ясную логику предложения: охлаждение спекуляций вокруг концепций → проявление потребности в инфраструктуре → появление специализированного разделения труда → формирование эффекта синергии в экосистеме.
Тенденция слияния Web2 AI и Web3 AI
С развитием Web2 AI и Web3 AI их пути эволюции постепенно пересекаются. Web2 AI технологически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI обладает инновационной экономической моделью, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих направлений может привести к взаимному дополнению их преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму применения ИИ, которая сочетает "эффективные вычисления" вне цепи и "быструю проверку" в цепи. В этой модели ИИ больше не является просто инструментом, а выступает в роли участника с экономической идентичностью. Основное внимание по-прежнему уделяется вычислительным ресурсам вне цепи, но при этом необходима легковесная сеть проверки в цепи для обеспечения надежности и прозрачности.
Эта комбинированная модель сохраняет высокую эффективность и гибкость вычислений вне цепи, а также обеспечивает надежность и прозрачность системы за счет проверки в цепи, что представляет собой важное направление будущего развития в области ИИ.
Стоит отметить, что, хотя некоторые все еще сомневаются в жизнеспособности Web3 AI, учитывая быстрые темпы развития AI, сама технология не будет различать границы между Web2 и Web3. Настоящим препятствием могут стать когнитивные предвзятости людей. С постоянным развитием и интеграцией технологий границы между Web2 AI и Web3 AI будут все более размываться, в конечном итоге возможно создание более открытой, эффективной и надежной экосистемы AI.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
10
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
OldLeekConfession
· 08-16 03:02
Слышится очень круто, на самом деле просто начинают использовать крайние устройства.
Посмотреть ОригиналОтветить0
quiet_lurker
· 08-15 05:12
Как это связано со смарт-контрактами web3?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationKing
· 08-15 02:27
Я думаю, это не борьба между централизованным и децентрализованным?
Посмотреть ОригиналОтветить0
HashBandit
· 08-13 03:34
бро, те же проблемы масштабирования, что и у моего старого майнингового рига... tps будет настоящим кошмаром.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MissedAirdropAgain
· 08-13 03:34
Так это просто крайний ИИ?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MaticHoleFiller
· 08-13 03:26
Готовите старую еду.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenMcsleepless
· 08-13 03:26
Чувствуется, что это просто спекуляция на концепциях?
Посмотреть ОригиналОтветить0
FOMOSapien
· 08-13 03:21
Раньше говорили об этом.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 08-13 03:17
Наверняка это опять спекуляции на тему концепций?
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletAnxietyPatient
· 08-13 03:17
Распределенный бар, все делают распределение, ерунда.
Слияние AI Web2 и Web3: распределенные тренды и практическое исследование
Новые тенденции в развитии ИИ: Путь к интеграции Web2 и Web3
Недавно, наблюдая за развитием в области общего ИИ, я обнаружил интересную тенденцию: AI Web2 движется от централизации к дистрибуции, в то время как AI Web3 переходит от стадии проверки концепции к исследованию практической полезности. Эти две области ускоренно сливаются, демонстрируя впечатляющие темпы развития.
Тенденция дистрибуции Web2 AI
Последние тенденции в развитии Web2 AI показывают явную тенденцию к дистрибуции. Например, распространение локального интеллекта и различных офлайн AI моделей, представленных компанией Apple, отражает то, что AI модели развиваются в сторону более легковесных и удобных решений. Эта тенденция указывает на то, что области применения AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а могут гибко развертываться на смартфонах, устройствах на краю сети и даже на терминалах Интернета вещей.
В то же время способность моделей ИИ к сотрудничеству постоянно возрастает. Некоторые помощники ИИ реализуют диалог между ИИ с помощью многомодельного сотрудничества (MCP), что знаменует собой переход ИИ от единственного агента к модели коллективного сотрудничества.
Однако с высокой дистрибуцией AI-носителей, как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI становится неотложной задачей. Логику эволюции этой потребности можно обобщить как: технологический прогресс (облегчение модели) → изменение способа развертывания (распределенные носители) → возникновение новой потребности (децентрализованная валидация).
Исследование практического применения Web3 AI
Развитие Web3 AI также демонстрирует переход от проверки концепции к исследованию практического применения. Ранние проекты AI Agent в основном сосредоточены на раздувании концепций, но в последнее время рынок начал обращать внимание на более базовые аспекты строительства инфраструктуры AI, включая специализированное разделение функций в таких областях, как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных, хранение и т. д.
Например, есть проекты, сосредоточенные на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, некоторые стремятся построить децентрализованную сеть вывода, а другие активно работают в области федеративного обучения и вычислений на краю. В то же время есть проекты, которые обращают внимание на распределенные стимулы данных и проблемы снижения иллюзий ИИ через распределенные механизмы согласия.
Эта тенденция развития отражает ясную логику предложения: охлаждение спекуляций вокруг концепций → проявление потребности в инфраструктуре → появление специализированного разделения труда → формирование эффекта синергии в экосистеме.
Тенденция слияния Web2 AI и Web3 AI
С развитием Web2 AI и Web3 AI их пути эволюции постепенно пересекаются. Web2 AI технологически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI обладает инновационной экономической моделью, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих направлений может привести к взаимному дополнению их преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму применения ИИ, которая сочетает "эффективные вычисления" вне цепи и "быструю проверку" в цепи. В этой модели ИИ больше не является просто инструментом, а выступает в роли участника с экономической идентичностью. Основное внимание по-прежнему уделяется вычислительным ресурсам вне цепи, но при этом необходима легковесная сеть проверки в цепи для обеспечения надежности и прозрачности.
Эта комбинированная модель сохраняет высокую эффективность и гибкость вычислений вне цепи, а также обеспечивает надежность и прозрачность системы за счет проверки в цепи, что представляет собой важное направление будущего развития в области ИИ.
Стоит отметить, что, хотя некоторые все еще сомневаются в жизнеспособности Web3 AI, учитывая быстрые темпы развития AI, сама технология не будет различать границы между Web2 и Web3. Настоящим препятствием могут стать когнитивные предвзятости людей. С постоянным развитием и интеграцией технологий границы между Web2 AI и Web3 AI будут все более размываться, в конечном итоге возможно создание более открытой, эффективной и надежной экосистемы AI.