Наблюдая за различными тенденциями в области общего искусственного интеллекта за последний месяц, я обнаружил интересную эволюционную логику: web2AI от централизации —> дистрибутивной, web3AI от проверки концепции —> практичности. Оба направления ускоренно сливаются.
1) Сначала рассмотрим динамику развития web2AI, локальный интеллект Apple, широкое распространение различных офлайн AI моделей, что отражает то, что AI модели становятся легче и удобнее. Это говорит нам о том, что носитель AI больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернут на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже на IoT-терминалах.
Вопрос в том, как обеспечить согласованность данных и надежность решений между этими распределенными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ становится высоко распределенным?
Здесь есть уровень логики потребностей: технический прогресс (облегчение моделей) → изменение способов развертывания (распределенные носители) → возникновение новых потребностей (децентрализованная верификация).
2) Далее рассмотрим эволюционный путь web3AI. На ранних стадиях большинство проектов AI Agent имели преимущественно MEME-атрибуты, но в последнее время рынок стал переходить от чисто спекулятивного запуска к систематической разработке инфраструктуры AI layer1 на более низком уровне.
Здесь постепенно прослеживается логика предложения: ажиотаж вокруг MEME остывает (очищение пузыря→), возникает спрос на инфраструктуру (жесткий спрос→ возникает специализированное разделение труда (оптимизация эффективности→) и экологическая синергия (сетевая ценность).
Смотри, «короткие стороны» спроса web2AI постепенно приближаются к «достоинствам», которые предлагает web3AI. Эволюционные пути web2AI и web3AI постепенно пересекаются.
web2AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; web3AI имеет инновации в экономических моделях, но техническая реализация отстает от web2. Их слияние может идеально дополнить друг друга.
На самом деле, слияние этих двух аспектов создает новую парадигму AI, основанную на "эффективных вычислениях" вне цепи и "быстрой верификации" в цепи.
В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью; ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, будут сосредоточены в оффлайне, но также потребуется легковесная сеть верификации.
Эта комбинация очень продуманная: она сохраняет эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность благодаря облегченной ончейн-верификации.
Примечание: до сих пор всегда были люди, которые считали, что web3AI — это ложное утверждение, но если вы внимательно почувствуете это и у вас будет определенное видение, вы поймете, что с быстрым развитием ИИ он никогда не будет различать web2 и web3, но это сделает человеческая предвзятость.
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» .
Наблюдая за различными тенденциями в области общего искусственного интеллекта за последний месяц, я обнаружил интересную эволюционную логику: web2AI от централизации —> дистрибутивной, web3AI от проверки концепции —> практичности. Оба направления ускоренно сливаются.
1) Сначала рассмотрим динамику развития web2AI, локальный интеллект Apple, широкое распространение различных офлайн AI моделей, что отражает то, что AI модели становятся легче и удобнее. Это говорит нам о том, что носитель AI больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернут на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже на IoT-терминалах.
Вопрос в том, как обеспечить согласованность данных и надежность решений между этими распределенными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ становится высоко распределенным?
Здесь есть уровень логики потребностей: технический прогресс (облегчение моделей) → изменение способов развертывания (распределенные носители) → возникновение новых потребностей (децентрализованная верификация).
2) Далее рассмотрим эволюционный путь web3AI. На ранних стадиях большинство проектов AI Agent имели преимущественно MEME-атрибуты, но в последнее время рынок стал переходить от чисто спекулятивного запуска к систематической разработке инфраструктуры AI layer1 на более низком уровне.
Здесь постепенно прослеживается логика предложения: ажиотаж вокруг MEME остывает (очищение пузыря→), возникает спрос на инфраструктуру (жесткий спрос→ возникает специализированное разделение труда (оптимизация эффективности→) и экологическая синергия (сетевая ценность).
Смотри, «короткие стороны» спроса web2AI постепенно приближаются к «достоинствам», которые предлагает web3AI. Эволюционные пути web2AI и web3AI постепенно пересекаются.
web2AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; web3AI имеет инновации в экономических моделях, но техническая реализация отстает от web2. Их слияние может идеально дополнить друг друга.
На самом деле, слияние этих двух аспектов создает новую парадигму AI, основанную на "эффективных вычислениях" вне цепи и "быстрой верификации" в цепи.
В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью; ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, будут сосредоточены в оффлайне, но также потребуется легковесная сеть верификации.
Эта комбинация очень продуманная: она сохраняет эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность благодаря облегченной ончейн-верификации.
Примечание: до сих пор всегда были люди, которые считали, что web3AI — это ложное утверждение, но если вы внимательно почувствуете это и у вас будет определенное видение, вы поймете, что с быстрым развитием ИИ он никогда не будет различать web2 и web3, но это сделает человеческая предвзятость.