Tendencias en el desarrollo de la tecnología AI: la fusión de web2 y web3

Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la IA general, he encontrado una lógica de evolución interesante: la IA de web2 está pasando de una centralización a una descentralización, mientras que la IA de web3 está avanzando de la etapa de prueba de concepto a la etapa de utilidad. Estos dos campos se están fusionando rápidamente.

Dinámicas de desarrollo de la IA web2

La proliferación de modelos de IA locales y offline refleja que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. El soporte para la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser desplegado en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las Cosas.

Al mismo tiempo, la innovación tecnológica que permite el diálogo AI-AI a través de MCP marca la transición de la inteligencia artificial de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.

Esta tendencia de desarrollo ha planteado una nueva pregunta: ¿cómo asegurar la consistencia de datos y la credibilidad de decisiones entre instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido?

Esta lógica de demanda se puede resumir como: avance tecnológico (ligereza del modelo) → cambio en el método de implementación (portador distribuido) → generación de nuevas demandas (verificación descentralizada).

La evolución de web3 AI

Los proyectos de IA en web3 en sus primeras etapas se centraban principalmente en atributos de MEME, pero recientemente el mercado ha comenzado a cambiar hacia una construcción sistemática de infraestructuras de IA más fundamentales. Los diferentes proyectos han comenzado a especializarse en funciones como potencia de cálculo, inferencia, anotación de datos y almacenamiento.

Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, algunos construyen redes de inferencia descentralizadas, y hay proyectos que se esfuerzan en el aprendizaje federado y la computación en el borde. Algunos proyectos se dedican a incentivos de datos distribuidos, mientras que otros reducen las alucinaciones de IA mediante mecanismos de consenso distribuidos.

Esta evolución se puede resumir como: enfriamiento de la especulación (limpieza de burbujas) → aparición de la demanda de infraestructura (impulso de necesidades básicas) → aparición de la división profesional del trabajo (optimización de la eficiencia) → efecto de colaboración ecológica (valor de red).

La fusión de la IA web2 y la IA web3

La trayectoria de evolución de la IA de web2 y la IA de web3 está convergiendo gradualmente. La IA de web2 es cada vez más madura desde el punto de vista técnico, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de web3 presenta innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica está rezagada en comparación con la de web2. La fusión de ambas puede lograr una complementariedad de ventajas.

Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma: una combinación de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "validación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Los recursos como la potencia de cálculo, los datos y la inferencia se centrarán en el entorno fuera de la cadena, pero también necesitarán una red de validación ligera.

Esta combinación mantiene tanto la eficiencia y flexibilidad del cálculo offline, como asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación en cadena liviana.

Es importante señalar que, con el rápido desarrollo de la IA, los límites entre web2 y web3 se están volviendo difusos. La tecnología en sí misma no distingue entre web2 y web3; solo la cognición humana puede hacer esta distinción. Por lo tanto, debemos adoptar una actitud abierta y proactiva hacia el desarrollo y la fusión de la tecnología de IA.