Тенденции развития технологий ИИ: слияние web2 и web3

Недавние наблюдения за развитием области общего ИИ показали интересную эволюционную логику: web2 AI переходит от централизации к дистрибуции, в то время как web3 AI движется от стадии проверки концепции к стадии практического применения. Эти две области ускоренно сливаются.

Динамика развития веб2 ИИ

Популяризация локального интеллекта и оффлайн AI моделей отражает то, что AI модели становятся легче и удобнее. Носитель AI больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернут на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже на устройствах Интернета вещей.

Одновременно, технологические инновации, реализованные через MCP, знаменуют собой переход ИИ от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству.

Эта тенденция развития вызывает новый вопрос: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ высоко распределен?

Данная логика потребности может быть обобщена следующим образом: технологический прогресс (облегчение модели) → изменение способа развертывания (распределённые носители) → возникновение новой потребности (децентрализованная верификация).

Эволюционный путь web3 AI

Ранние проекты web3 AI в основном имели MEME-атрибуты, но недавно рынок начал переходить к системному строительству более низкоуровневой AI инфраструктуры. Различные проекты начали специализироваться в таких функциональных аспектах, как вычислительная мощность, выводы, аннотирование данных, хранение и т. д.

Например, есть проекты, которые сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, некоторые строят децентрализованные сети вывода, а другие проекты работают в области федеративного обучения и вычислений на границе. Некоторые проекты стремятся к распределенным стимулам для данных, тогда как другие снижают иллюзии ИИ с помощью распределенных механизмах согласия.

Эта эволюция может быть охарактеризована следующим образом: охлаждение спекуляций (устранение пузыря) → проявление потребности в инфраструктуре (драйв первичной необходимости) → появление профессиональной специализации (оптимизация эффективности) → синергетический эффект экосистемы (сетевое значение).

Слияние web2 AI и web3 AI

Пути эволюции web2 AI и web3 AI постепенно пересекаются. Web2 AI становится все более зрелым с технологической точки зрения, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; web3 AI предлагает инновации в экономических моделях, но его техническая реализация отстает от web2. Слияние двух направлений может привести к взаимному дополнению их преимуществ.

Эта интеграция порождает новую парадигму: комбинацию "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономическим статусом. Центр ресурсов, таких как вычислительная мощность, данные, выводы и т.д., будет находиться вне цепи, но также потребуется легковесная сеть для проверки.

Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость офлайн-вычислений, одновременно обеспечивая доверие и прозрачность благодаря легковесной цепной верификации.

Стоит отметить, что с быстрым развитием ИИ границы между web2 и web3 становятся размытыми. Самая технология не различает web2 и web3, только человеческое восприятие может сделать такое разделение. Поэтому мы должны смотреть на развитие и интеграцию технологий ИИ с открытым и перспективным подходом.