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AI融合新趋势:集中化转向分布式 web2与web3优势互补
AI领域的融合趋势:集中化向分布式转变
近期对AI领域的观察显示,web2和web3的AI技术正在加速融合,呈现出有趣的演进逻辑。web2 AI从集中化向分布式发展,而web3 AI则从概念验证转向实用性。
在web2 AI领域,我们看到了本地智能和离线AI模型的普及。这表明AI模型正变得更加轻量化和便捷,其部署范围从大型云服务中心扩展到手机、边缘设备甚至物联网终端。同时,某些AI助手通过多智能体通信协议实现AI间对话,标志着AI正从单一智能向群体协作过渡。
这种分布式趋势引发了新的挑战:如何在分散运行的AI实例间保持数据一致性和决策可信度?这一需求源于技术进步带来的部署方式变革。
与此同时,web3 AI的发展路径也在演进。早期以炒作为主的项目逐渐让位于更为系统化的基础设施建设。市场开始关注算力、推理、数据标注和存储等方面的专业化分工。一些项目专注于去中心化算力聚合、去中心化推理网络构建、联邦学习和边缘计算等领域。
这反映了一个清晰的供给逻辑:炒作降温后,基础设施需求凸显,推动专业化分工,最终形成生态协同效应。
有趣的是,web2 AI的需求短板正好对应web3 AI的供给优势。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,结合了链下高效计算和链上快速验证。在这一范式下,AI不仅是工具,更成为具有经济身份的参与者。虽然算力、数据和推理等资源主要在链下,但仍需要轻量化的链上验证网络来确保可信度和透明度。
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。随着AI的快速发展,web2和web3的界限正在逐渐模糊,融合创新将成为未来的主流趋势。