Спостерігаючи за різними тенденціями у сфері пан-AI за останній місяць, ми виявили дуже цікаву еволюційну логіку: web2AI від централізованого до > розподіленого, web3AI від підтвердження концепції до > практичності. Зближення цих двох прискорюється.
1) Давайте подивимося на розвиток web2AI, місцевий інтелект Apple і популярність різних офлайн-моделей штучного інтелекту відображають, що моделі штучного інтелекту стають легшими та зручнішими. Це говорить нам про те, що носій ШІ більше не обмежується масштабними хмарними сервісними центрами, а може бути розгорнутий на мобільних телефонах, периферійних пристроях і навіть терміналах IoT.
Питання полягає в тому, коли носій штучного інтелекту стає високорозподіленим, як забезпечити узгодженість даних і довіру до прийняття рішень між цими децентралізованими екземплярами штучного інтелекту?
Тут є шар логіки попиту: технологічний прогрес (полегшення моделі→ зміни в методах розгортання (розподілені оператори) → генерація нового попиту (децентралізована верифікація).
2）Тепер давайте розглянемо шлях еволюції web3AI. На ранніх етапах проекти AI Agent в основному мали MEME-атрибути, але в останній час ринок почав переходити від простого спекуляції на launchpad до системного будівництва інфраструктури AI layer1 більш глибокого рівня.
Тут поступово простежується чітка логіка пропозиції: ажіотаж навколо MEME остигає (розчищення бульбашок→), виникає попит на інфраструктуру (жорсткий попит→ виникає спеціалізований розподіл праці (оптимізація ефективності→) та екологічна синергія (цінність мережі).
Ви бачите, що "короткі" потреби web2AI поступово наближаються до "сильних" сторін, які можуть запропонувати web3AI. Шляхи еволюції web2AI та web3AI поступово перетинаються.
web2AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; web3AI має інновації в економічних моделях, але технічна реалізація відстає від web2. Їхнє злиття може доповнити одна одну.
Насправді, злиття обох сприяє виникненню нової парадигми AI, заснованої на "ефективних обчисленнях" поза ланцюгом та "швидкій верифікації" на ланцюгу.
У цій парадигмі ШІ вже не просто інструмент, а учасник з економічною ідентичністю; ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування тощо, будуть зосереджені офлайн, але також потребують легкої мережі верифікації.
Ця комбінація є дуже вдалою: вона зберігає ефективність і гнучкість офлайн-обчислень, одночасно забезпечуючи надійність і прозорість завдяки легкій верифікації на ланцюзі.
Примітка: досі є люди, які вважають web3AI ілюзією, але якщо уважно спостерігати і мати певний прогностичний погляд, то можна зрозуміти, що швидкий розвиток AI ніколи не розрізняє web2 і web3, але упередження людей – так.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Спостерігаючи за різними тенденціями у сфері пан-AI за останній місяць, ми виявили дуже цікаву еволюційну логіку: web2AI від централізованого до > розподіленого, web3AI від підтвердження концепції до > практичності. Зближення цих двох прискорюється.
1) Давайте подивимося на розвиток web2AI, місцевий інтелект Apple і популярність різних офлайн-моделей штучного інтелекту відображають, що моделі штучного інтелекту стають легшими та зручнішими. Це говорить нам про те, що носій ШІ більше не обмежується масштабними хмарними сервісними центрами, а може бути розгорнутий на мобільних телефонах, периферійних пристроях і навіть терміналах IoT.
Питання полягає в тому, коли носій штучного інтелекту стає високорозподіленим, як забезпечити узгодженість даних і довіру до прийняття рішень між цими децентралізованими екземплярами штучного інтелекту?
Тут є шар логіки попиту: технологічний прогрес (полегшення моделі→ зміни в методах розгортання (розподілені оператори) → генерація нового попиту (децентралізована верифікація).
2）Тепер давайте розглянемо шлях еволюції web3AI. На ранніх етапах проекти AI Agent в основному мали MEME-атрибути, але в останній час ринок почав переходити від простого спекуляції на launchpad до системного будівництва інфраструктури AI layer1 більш глибокого рівня.
Тут поступово простежується чітка логіка пропозиції: ажіотаж навколо MEME остигає (розчищення бульбашок→), виникає попит на інфраструктуру (жорсткий попит→ виникає спеціалізований розподіл праці (оптимізація ефективності→) та екологічна синергія (цінність мережі).
Ви бачите, що "короткі" потреби web2AI поступово наближаються до "сильних" сторін, які можуть запропонувати web3AI. Шляхи еволюції web2AI та web3AI поступово перетинаються.
web2AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; web3AI має інновації в економічних моделях, але технічна реалізація відстає від web2. Їхнє злиття може доповнити одна одну.
Насправді, злиття обох сприяє виникненню нової парадигми AI, заснованої на "ефективних обчисленнях" поза ланцюгом та "швидкій верифікації" на ланцюгу.
У цій парадигмі ШІ вже не просто інструмент, а учасник з економічною ідентичністю; ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування тощо, будуть зосереджені офлайн, але також потребують легкої мережі верифікації.
Ця комбінація є дуже вдалою: вона зберігає ефективність і гнучкість офлайн-обчислень, одночасно забезпечуючи надійність і прозорість завдяки легкій верифікації на ланцюзі.
Примітка: досі є люди, які вважають web3AI ілюзією, але якщо уважно спостерігати і мати певний прогностичний погляд, то можна зрозуміти, що швидкий розвиток AI ніколи не розрізняє web2 і web3, але упередження людей – так.