Web2与Web3 AI融合趋势:分布式计算与链上验证的新范式

AI技术的融合:从Web2到Web3的演进

近期观察泛AI领域的发展趋势,发现了一个有趣的演进逻辑:Web2 AI正从集中化向分布式转变,而Web3 AI则从概念验证阶段迈向实用性阶段。这两个领域正在加速融合。

首先,Web2 AI的发展动态显示出明显的分布式趋势。本地智能和离线AI模型的普及表明,AI模型正变得更轻量、更便捷。AI的应用场景不再局限于大型云服务中心,而是扩展到了手机、边缘设备甚至物联网终端。同时,AI-AI对话的实现标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种技术进步带来了新的挑战:当AI高度分布式部署时,如何确保分散运行的AI实例之间的数据一致性和决策可信度?这一需求正好与Web3的核心优势相契合。

另一方面,Web3 AI的发展路径也在发生变化。早期以MEME属性为主的AI Agent项目逐渐让位于更专业的AI基础设施建设。市场开始关注算力、推理、数据标注、存储等各个功能层面的专业化分工。例如,一些项目专注于去中心化算力聚合,另一些则致力于构建去中心化推理网络或发展联邦学习和边缘计算。

这种演进反映了一个清晰的供给逻辑:从早期的炒作降温,到基础设施需求显现,再到专业化分工出现,最终形成生态协同效应。

有趣的是,Web2 AI的需求"短板"正逐渐与Web3 AI的供给"长处"靠拢。Web2 AI在技术上日益成熟,但缺乏经济激励和治理机制;Web3 AI在经济模型上有创新,但技术实现相对落后。两者的融合可以实现优势互补。

这种融合正在催生一种新的AI范式,即链下"高效计算"与链上"快速验证"的组合。在这个范式下,AI不再只是工具,而是具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心会在链下,但同时需要一个轻量化的链上验证网络。这种组合既保持了链下计算的高效性和灵活性,又通过链上验证确保了可信度和透明度。

尽管有人认为Web3 AI是伪命题,但实际上,AI的快速发展并不会区分Web2和Web3。随着技术的进步和融合,这种人为的界限可能会逐渐模糊,最终形成一个更加开放、高效且可信的AI生态系统。

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RugPull Therapistvip
· 07-19 04:46
这玩意还真能操作?
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韭当割vip
· 07-19 01:04
韭菜要革命了
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rekt_but_not_brokevip
· 07-17 05:41
都在说ai跟web3 又有谁真懂了
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DAO研究员vip
· 07-17 04:15
根据数据可用性证明3.2.1节,这种分布式AI共识存在严重的激励不相容问题。
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ValidatorVibesvip
· 07-17 04:11
老实说,这正是web3治理的目的……去中心化的AI共识是下一个大趋势,真的。
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ServantOfSatoshivip
· 07-17 04:09
感觉像看到了web3的春天?
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MetaLord420vip
· 07-17 04:03
不就是群p 挺简单
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RektButSmilingvip
· 07-17 03:57
垃圾话一整篇 就是炒韭菜的嗯
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SelfRuggervip
· 07-17 03:54
离散化开摆!
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MetaMaximalistvip
· 07-17 03:54
嗯……又一篇关于web3与ai的希望文章。老实说,真正的问题是,谁来验证验证者?
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