Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection entre Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA Web3 évolue de la phase de validation conceptuelle vers la praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
La tendance distribuée de l'IA Web2
Le développement de l'IA Web2 montre une tendance clairement distribuée. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus faciles à déployer. Le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut désormais être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, et même sur des terminaux IoT.
En même temps, la percée de la technologie de dialogue AI-AI marque le passage de l'intelligence individuelle à la collaboration en groupe. Ce progrès technologique entraîne de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre des instances d'IA dispersées lorsque le support de l'IA est hautement distribué ?
Ce chemin de développement reflète une logique de demande claire : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de méthode de déploiement (supports distribués) → émergence de nouveaux besoins (validation décentralisée).
Le processus de mise en pratique de l'IA Web3
Le domaine de l'IA Web3 passe d'une phase de validation de concept précoce à la construction d'infrastructures plus pratiques. L'attention du marché se déplace de la simple spéculation sur les projets vers une construction systématique des infrastructures AI sous-jacentes.
Les différents projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisée, et certains se concentrent sur l'apprentissage fédéré, l'informatique en périphérie, et les incitations aux données distribuées.
Cela reflète une logique d'offre : refroidissement de la spéculation sur les concepts → émergence de la demande d'infrastructure → apparition d'une spécialisation professionnelle → formation d'effets de synergie écologique.
La fusion de l'IA Web2 et de l'IA Web3
Le chemin d'évolution de l'IA Web2 et de l'IA Web3 converge progressivement. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 présente des innovations dans le modèle économique, mais la réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre un complément d'avantages.
Cette fusion engendre un nouveau paradigme de l'IA : la combinaison de "calcul efficace" hors chaîne et de "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant avec une identité économique. Bien que le centre de gravité des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors ligne tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère en chaîne.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fait pas de distinction entre Web2 et Web3, cette distinction provient davantage des biais cognitifs des personnes. Avec les progrès et la fusion des technologies, cette frontière pourrait devenir de plus en plus floue.
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FortuneTeller42
· 07-19 13:09
En 2025, le grand public comprendra.
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WagmiWarrior
· 07-19 11:59
C'est quelque chose, hein ?
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AltcoinAnalyst
· 07-17 08:53
Alerte sur les indicateurs de données : il est nécessaire d'observer l'efficacité du gas de validation off-chain.
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DefiEngineerJack
· 07-16 13:50
*sigh* encore une théorie de convergence à moitié cuite sans modèles de vérification formels
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BearMarketMonk
· 07-16 13:25
Marché baissier vieux pigeons aussi comprennent quoi ?
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GhostChainLoyalist
· 07-16 13:21
Encore une fois à parler de ça, bull bull
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GasWaster
· 07-16 13:21
bruh web3 me coûte toujours 0,5 eth en tx échouées... mais haussier ig
Fusion de l'IA Web2 et Web3 : Accélération de la convergence des tendances distribuées et pratiques.
Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection entre Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA Web3 évolue de la phase de validation conceptuelle vers la praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
La tendance distribuée de l'IA Web2
Le développement de l'IA Web2 montre une tendance clairement distribuée. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus faciles à déployer. Le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut désormais être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, et même sur des terminaux IoT.
En même temps, la percée de la technologie de dialogue AI-AI marque le passage de l'intelligence individuelle à la collaboration en groupe. Ce progrès technologique entraîne de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre des instances d'IA dispersées lorsque le support de l'IA est hautement distribué ?
Ce chemin de développement reflète une logique de demande claire : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de méthode de déploiement (supports distribués) → émergence de nouveaux besoins (validation décentralisée).
Le processus de mise en pratique de l'IA Web3
Le domaine de l'IA Web3 passe d'une phase de validation de concept précoce à la construction d'infrastructures plus pratiques. L'attention du marché se déplace de la simple spéculation sur les projets vers une construction systématique des infrastructures AI sous-jacentes.
Les différents projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisée, et certains se concentrent sur l'apprentissage fédéré, l'informatique en périphérie, et les incitations aux données distribuées.
Cela reflète une logique d'offre : refroidissement de la spéculation sur les concepts → émergence de la demande d'infrastructure → apparition d'une spécialisation professionnelle → formation d'effets de synergie écologique.
La fusion de l'IA Web2 et de l'IA Web3
Le chemin d'évolution de l'IA Web2 et de l'IA Web3 converge progressivement. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 présente des innovations dans le modèle économique, mais la réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre un complément d'avantages.
Cette fusion engendre un nouveau paradigme de l'IA : la combinaison de "calcul efficace" hors chaîne et de "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant avec une identité économique. Bien que le centre de gravité des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors ligne tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère en chaîne.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fait pas de distinction entre Web2 et Web3, cette distinction provient davantage des biais cognitifs des personnes. Avec les progrès et la fusion des technologies, cette frontière pourrait devenir de plus en plus floue.