Інтеграція технологій ШІ: еволюція від Web2 до Web3
Нещодавно спостерігаючи за розвитком тенденцій у сфері загального штучного інтелекту, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізованої до дистрибутивної моделі, тоді як Web3 AI переходить з етапу перевірки концепції до етапу практичного застосування. Ці дві сфери активно зливаються.
По-перше, динаміка розвитку Web2 AI демонструє чітку тенденцію до дистрибуції. Популярність локальної інтелектуальної та офлайн AI моделей свідчить про те, що AI моделі стають легшими та зручнішими. Сценарії використання AI більше не обмежуються великими хмарними сервісами, а розширюються на мобільні телефони, периферійні пристрої та навіть IoT термінали. При цьому реалізація AI-AI діалогу свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Цей технологічний прогрес створює нові виклики: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивно розгорнутими AI-екземплярами? Ця потреба ідеально узгоджується з основними перевагами Web3.
З іншого боку, шлях розвитку Web3 AI також зазнає змін. Ранні проекти AI Agent, які спочатку зосереджувалися на MEME-атрибутах, поступово віддають перевагу більш спеціалізованій інфраструктурі AI. Ринок починає звертати увагу на спеціалізований розподіл функціональних рівнів, таких як обчислювальна потужність, інференція, розмітка даних, зберігання тощо. Наприклад, деякі проекти зосереджені на централізованій агрегації обчислювальної потужності, тоді як інші прагнуть створити децентралізовану мережу інференції або розвивати федеративне навчання та обробку на краю.
Ця еволюція відображає чітку логіку постачання: від зниження спекуляцій на початку, до прояву потреби в інфраструктурі, потім до появи спеціалізованого розподілу, і врешті-решт формування екологічного синергійного ефекту.
Цікаво, що "слабкі місця" попиту на Web2 AI поступово зближуються з "сильними сторонами" пропозиції Web3 AI. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але не має економічних стимулів та механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація відносно відстала. Поєднання обох може забезпечити взаємодоповнюючі переваги.
Ця інтеграція сприяє виникненню нової парадигми AI, яка поєднує "високоефективні обчислення" поза ланцюгом і "швидку верифікацію" на ланцюгу. У цій парадигмі AI більше не є просто інструментом, а стає учасником з економічною ідентичністю. Центри ресурсів, такі як обчислювальна потужність, дані та міркування, будуть поза ланцюгом, але водночас потрібна легка верифікаційна мережа на ланцюзі. Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість обчислень поза ланцюгом, а через верифікацію на ланцюзі забезпечує надійність і прозорість.
Хоча деякі вважають, що Web3 AI є фальшивою концепцією, насправді швидкий розвиток AI не робить різниці між Web2 і Web3. З розвитком і інтеграцією технологій ці штучні межі можуть поступово розмиватися, в результаті чого виникне більш відкритий, ефективний і надійний екосистеми AI.
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.
17 лайків
Нагородити
17
10
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RugpullTherapist
· 07-19 04:46
Цю річ справді можна використовувати?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LeekCutter
· 07-19 01:04
невдахи повинні революціонізуватися
Переглянути оригіналвідповісти на0
rekt_but_not_broke
· 07-17 05:41
Всі говорять про ai та web3, а хто насправді їх зрозумів?
Переглянути оригіналвідповісти на0
DaoResearcher
· 07-17 04:15
Згідно з розділом 3.2.1 доказу доступності даних, у цьому розподіленому штучному інтелекті існує серйозна проблема з несумісністю стимулів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ValidatorVibes
· 07-17 04:11
чесно кажучи, це саме для чого створено веб3-управління... децентралізований консенсус штучного інтелекту – це наступна велика річ насправді
Переглянути оригіналвідповісти на0
ServantOfSatoshi
· 07-17 04:09
Відчуваєш, ніби побачив весну web3?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaLord420
· 07-17 04:03
Не просто групове p, досить просто
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektButSmiling
· 07-17 03:57
Сміття один цілий текст — це про невдахи, ем.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SelfRugger
· 07-17 03:54
Дискретизація в дії!
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaMaximalist
· 07-17 03:54
хм... ще одна стаття про web3 x ai. чесно кажучи, справжнє питання в тому, хто валідатори валідаторів?
Тенденції інтеграції Web2 та Web3 AI: нова парадигма розподілених обчислень та у блокчейні верифікації
Інтеграція технологій ШІ: еволюція від Web2 до Web3
Нещодавно спостерігаючи за розвитком тенденцій у сфері загального штучного інтелекту, я виявив цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізованої до дистрибутивної моделі, тоді як Web3 AI переходить з етапу перевірки концепції до етапу практичного застосування. Ці дві сфери активно зливаються.
По-перше, динаміка розвитку Web2 AI демонструє чітку тенденцію до дистрибуції. Популярність локальної інтелектуальної та офлайн AI моделей свідчить про те, що AI моделі стають легшими та зручнішими. Сценарії використання AI більше не обмежуються великими хмарними сервісами, а розширюються на мобільні телефони, периферійні пристрої та навіть IoT термінали. При цьому реалізація AI-AI діалогу свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Цей технологічний прогрес створює нові виклики: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивно розгорнутими AI-екземплярами? Ця потреба ідеально узгоджується з основними перевагами Web3.
З іншого боку, шлях розвитку Web3 AI також зазнає змін. Ранні проекти AI Agent, які спочатку зосереджувалися на MEME-атрибутах, поступово віддають перевагу більш спеціалізованій інфраструктурі AI. Ринок починає звертати увагу на спеціалізований розподіл функціональних рівнів, таких як обчислювальна потужність, інференція, розмітка даних, зберігання тощо. Наприклад, деякі проекти зосереджені на централізованій агрегації обчислювальної потужності, тоді як інші прагнуть створити децентралізовану мережу інференції або розвивати федеративне навчання та обробку на краю.
Ця еволюція відображає чітку логіку постачання: від зниження спекуляцій на початку, до прояву потреби в інфраструктурі, потім до появи спеціалізованого розподілу, і врешті-решт формування екологічного синергійного ефекту.
Цікаво, що "слабкі місця" попиту на Web2 AI поступово зближуються з "сильними сторонами" пропозиції Web3 AI. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але не має економічних стимулів та механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація відносно відстала. Поєднання обох може забезпечити взаємодоповнюючі переваги.
Ця інтеграція сприяє виникненню нової парадигми AI, яка поєднує "високоефективні обчислення" поза ланцюгом і "швидку верифікацію" на ланцюгу. У цій парадигмі AI більше не є просто інструментом, а стає учасником з економічною ідентичністю. Центри ресурсів, такі як обчислювальна потужність, дані та міркування, будуть поза ланцюгом, але водночас потрібна легка верифікаційна мережа на ланцюзі. Ця комбінація зберігає високу ефективність і гнучкість обчислень поза ланцюгом, а через верифікацію на ланцюзі забезпечує надійність і прозорість.
Хоча деякі вважають, що Web3 AI є фальшивою концепцією, насправді швидкий розвиток AI не робить різниці між Web2 і Web3. З розвитком і інтеграцією технологій ці штучні межі можуть поступово розмиватися, в результаті чого виникне більш відкритий, ефективний і надійний екосистеми AI.