Недавно, наблюдая за тенденциями развития в области общего ИИ, я заметил интересную эволюционную логику: ИИ Web2 переходит от централизованной модели к дистрибутивной, в то время как ИИ Web3 движется от стадии концептуального подтверждения к стадии практической применимости. Эти две области стремительно сливаются.
Во-первых, динамика развития Web2 AI показывает явную тенденцию к дистрибуции. Популяризация локального интеллекта и офлайн AI моделей свидетельствует о том, что AI модели становятся более легкими и удобными. Сценарии применения AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а расширяются на мобильные телефоны, краевые устройства и даже терминалы Интернета вещей. В то же время реализация диалога AI-AI знаменует собой переход AI от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству.
Этот технологический прогресс создал новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами ИИ при высокой распределенности развертывания ИИ? Эта потребность идеально совпадает с основными преимуществами Web3.
С другой стороны, путь развития Web3 AI также меняется. Ранние проекты AI Agent, основанные на свойствах MEME, постепенно уступают место более специализированной инфраструктуре AI. Рынок начинает обращать внимание на специализированное распределение функций, такие как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и так далее. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, в то время как другие стремятся создать децентрализованную сеть вывода или развивать федеративное обучение и вычисления на краю.
Эта эволюция отражает четкую логику предложения: от первоначального охлаждения спекуляций, к появлению потребности в инфраструктуре, затем к появлению специализированного разделения труда, и, наконец, к формированию эффекта экосистемной синергии.
Интересно, что "слабые места" спроса Web2 AI постепенно сближаются с "сильными сторонами" предложения Web3 AI. Web2 AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но испытывает нехватку экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI предлагает инновационные экономические модели, но техническая реализация относительно отстает. Слияние двух направлений может привести к взаимному дополнению преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму ИИ, которая представляет собой комбинацию "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и вывод, будут сосредоточены вне цепи, но одновременно потребуется легковесная сеть проверки в цепи. Эта комбинация сохраняет эффективность и гибкость вычислений вне цепи, а также обеспечивает доверие и прозрачность через проверку в цепи.
Несмотря на то, что некоторые считают Web3 AI мнимой концепцией, на самом деле быстрые темпы развития AI не делают различий между Web2 и Web3. С развитием технологий и их интеграцией эти искусственные границы могут постепенно стираться, в конечном итоге формируя более открытое, эффективное и надежное экосистему 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» .
17 Лайков
Награда
17
10
Поделиться
комментарий
0/400
RugpullTherapist
· 07-19 04:46
Это действительно можно использовать?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LeekCutter
· 07-19 01:04
неудачники要革命了
Посмотреть ОригиналОтветить0
rekt_but_not_broke
· 07-17 05:41
Все говорят о ИИ и Web3, но кто на самом деле это понимает?
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaoResearcher
· 07-17 04:15
Согласно разделу 3.2.1 доказательства доступности данных, в этом распределённом AI соглашении существует серьёзная проблема несовместимости стимулов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ValidatorVibes
· 07-17 04:11
честно говоря, это именно для чего была создана веб3-управление... децентрализованный AI-консенсус — это следующая большая вещь на самом деле
Посмотреть ОригиналОтветить0
ServantOfSatoshi
· 07-17 04:09
Кажется, мы видим весну web3?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaLord420
· 07-17 04:03
Разве это не простая групповая игра?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektButSmiling
· 07-17 03:57
Мусорные разговоры целиком, это просто о неудачниках, эм
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfRugger
· 07-17 03:54
Дискретизация начинается!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaMaximalist
· 07-17 03:54
Хм... еще одна статья о веб3 и ИИ с надеждой. Если честно, настоящий вопрос в том, кто валидирует валидаторов?
Тенденция слияния Web2 и Web3 AI: новая парадигма распределенных вычислений и в блокчейне верификации
Слияние технологий ИИ: эволюция от Web2 к Web3
Недавно, наблюдая за тенденциями развития в области общего ИИ, я заметил интересную эволюционную логику: ИИ Web2 переходит от централизованной модели к дистрибутивной, в то время как ИИ Web3 движется от стадии концептуального подтверждения к стадии практической применимости. Эти две области стремительно сливаются.
Во-первых, динамика развития Web2 AI показывает явную тенденцию к дистрибуции. Популяризация локального интеллекта и офлайн AI моделей свидетельствует о том, что AI модели становятся более легкими и удобными. Сценарии применения AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а расширяются на мобильные телефоны, краевые устройства и даже терминалы Интернета вещей. В то же время реализация диалога AI-AI знаменует собой переход AI от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству.
Этот технологический прогресс создал новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами ИИ при высокой распределенности развертывания ИИ? Эта потребность идеально совпадает с основными преимуществами Web3.
С другой стороны, путь развития Web3 AI также меняется. Ранние проекты AI Agent, основанные на свойствах MEME, постепенно уступают место более специализированной инфраструктуре AI. Рынок начинает обращать внимание на специализированное распределение функций, такие как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и так далее. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, в то время как другие стремятся создать децентрализованную сеть вывода или развивать федеративное обучение и вычисления на краю.
Эта эволюция отражает четкую логику предложения: от первоначального охлаждения спекуляций, к появлению потребности в инфраструктуре, затем к появлению специализированного разделения труда, и, наконец, к формированию эффекта экосистемной синергии.
Интересно, что "слабые места" спроса Web2 AI постепенно сближаются с "сильными сторонами" предложения Web3 AI. Web2 AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но испытывает нехватку экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI предлагает инновационные экономические модели, но техническая реализация относительно отстает. Слияние двух направлений может привести к взаимному дополнению преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму ИИ, которая представляет собой комбинацию "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и вывод, будут сосредоточены вне цепи, но одновременно потребуется легковесная сеть проверки в цепи. Эта комбинация сохраняет эффективность и гибкость вычислений вне цепи, а также обеспечивает доверие и прозрачность через проверку в цепи.
Несмотря на то, что некоторые считают Web3 AI мнимой концепцией, на самом деле быстрые темпы развития AI не делают различий между Web2 и Web3. С развитием технологий и их интеграцией эти искусственные границы могут постепенно стираться, в конечном итоге формируя более открытое, эффективное и надежное экосистему AI.