اتجاهات الدمج في مجال الذكاء الاصطناعي: تقاطع Web2 و Web3
في الآونة الأخيرة، لاحظت اتجاهات تطور مجال الذكاء الاصطناعي، واكتشفت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 ينتقل من المركزية إلى اللامركزية، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى التطبيق العملي. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
الاتجاه الموزع للذكاء الاصطناعي في Web2
تظهر تطورات الذكاء الاصطناعي في Web2 اتجاهًا واضحًا نحو التوزيع. إن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت يشير إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وسهولة في النشر. لم يعد حصر حاملات الذكاء الاصطناعي في مراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف المحمولة، وأجهزة الحافة، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
في الوقت نفسه، يمثل اختراق تقنية المحادثة بين الذكاء الاصطناعي انتقال الذكاء الاصطناعي من الذكاء الفردي إلى التعاون الجماعي. لقد جلب هذا التقدم التكنولوجي تحديات جديدة: كيف نضمن التناسق البياني وموثوقية القرارات بين نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة عند تشغيلها بشكل عالي التوزيع؟
تعكس هذه المسار التطويري منطق需求 واضح: التقدم التكنولوجي (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (حامل موزع) → ظهور طلب جديد (التحقق اللامركزي).
عملية تطبيق Web3 AI
تتحول مجال Web3 AI من مرحلة إثبات المفهوم المبكرة إلى بناء بنية تحتية أكثر عملية. انتقل التركيز في السوق من مجرد الترويج للمشروعات إلى البناء النظامي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مستوى أعمق.
تبدأ المشاريع في التخصص في جوانب الوظائف مثل القوة الحاسوبية، والاستدلال، وتوسيم البيانات، والتخزين، وغيرها. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، وهناك أيضًا بعض المشاريع التي تركز على التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والتحفيز البياني الموزع.
هذا يعكس منطق العرض: انخفاض ضجيج المفاهيم → ظهور طلب على البنية التحتية → ظهور تقسيم متخصص للعمل → تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
دمج الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
إن مسار تطور Web2 AI و Web3 AI يتقاطع تدريجياً. إن Web2 AI تتطور تقنياً بشكل متزايد، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة؛ بينما يتمتع Web3 AI بابتكارات في النموذج الاقتصادي، لكن التنفيذ التقني متأخر نسبياً. يمكن أن يحقق الدمج بين الاثنين تكامل المزايا.
تولد هذه الاندماجات نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: الجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن مركز موارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال موجود خارج السلسلة، إلا أن هناك حاجة أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة.
يجمع هذا التركيب بين كفاءة ومرونة الحسابات غير المتصلة بالإنترنت، ويضمن في نفس الوقت الموثوقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
من الجدير بالذكر أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي لا يميز بين Web2 و Web3، فهذه التفرقة تنبع أكثر من تحيزات الإدراك لدى البشر. مع تقدم التكنولوجيا واندماجها، قد تصبح هذه الحدود أكثر غموضًا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
7
مشاركة
تعليق
0/400
FortuneTeller42
· 07-19 13:09
في عام 2025، سيستطيع الجمهور الرئيسي فهم ذلك.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WagmiWarrior
· 07-19 11:59
هناك شيء ما
شاهد النسخة الأصليةرد0
AltcoinAnalyst
· 07-17 08:53
تحذير مؤشر البيانات: يجب مراقبة كفاءة غاز التحقق داخل السلسلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiEngineerJack
· 07-16 13:50
*تنهد* نظرية تقارب غير مكتملة أخرى دون نماذج تحقق رسمية
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketMonk
· 07-16 13:25
سوق الدببة老حمقى了 也懂啥啊
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostChainLoyalist
· 07-16 13:21
مرة أخرى تتحدث عن هذا ثور ثور
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasWaster
· 07-16 13:21
يا رجل، لا يزال الويب 3 يكلفني 0.5 إيث في المعاملات الفاشلة... لكن صاعد على ما أعتقد
دمج Web2 و Web3 AI: تسريع تقاطع الاتجاهات الموزعة والعملية
اتجاهات الدمج في مجال الذكاء الاصطناعي: تقاطع Web2 و Web3
في الآونة الأخيرة، لاحظت اتجاهات تطور مجال الذكاء الاصطناعي، واكتشفت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 ينتقل من المركزية إلى اللامركزية، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى التطبيق العملي. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
الاتجاه الموزع للذكاء الاصطناعي في Web2
تظهر تطورات الذكاء الاصطناعي في Web2 اتجاهًا واضحًا نحو التوزيع. إن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت يشير إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وسهولة في النشر. لم يعد حصر حاملات الذكاء الاصطناعي في مراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف المحمولة، وأجهزة الحافة، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
في الوقت نفسه، يمثل اختراق تقنية المحادثة بين الذكاء الاصطناعي انتقال الذكاء الاصطناعي من الذكاء الفردي إلى التعاون الجماعي. لقد جلب هذا التقدم التكنولوجي تحديات جديدة: كيف نضمن التناسق البياني وموثوقية القرارات بين نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة عند تشغيلها بشكل عالي التوزيع؟
تعكس هذه المسار التطويري منطق需求 واضح: التقدم التكنولوجي (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (حامل موزع) → ظهور طلب جديد (التحقق اللامركزي).
عملية تطبيق Web3 AI
تتحول مجال Web3 AI من مرحلة إثبات المفهوم المبكرة إلى بناء بنية تحتية أكثر عملية. انتقل التركيز في السوق من مجرد الترويج للمشروعات إلى البناء النظامي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مستوى أعمق.
تبدأ المشاريع في التخصص في جوانب الوظائف مثل القوة الحاسوبية، والاستدلال، وتوسيم البيانات، والتخزين، وغيرها. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، وهناك أيضًا بعض المشاريع التي تركز على التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والتحفيز البياني الموزع.
هذا يعكس منطق العرض: انخفاض ضجيج المفاهيم → ظهور طلب على البنية التحتية → ظهور تقسيم متخصص للعمل → تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
دمج الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
إن مسار تطور Web2 AI و Web3 AI يتقاطع تدريجياً. إن Web2 AI تتطور تقنياً بشكل متزايد، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة؛ بينما يتمتع Web3 AI بابتكارات في النموذج الاقتصادي، لكن التنفيذ التقني متأخر نسبياً. يمكن أن يحقق الدمج بين الاثنين تكامل المزايا.
تولد هذه الاندماجات نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: الجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن مركز موارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال موجود خارج السلسلة، إلا أن هناك حاجة أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة.
يجمع هذا التركيب بين كفاءة ومرونة الحسابات غير المتصلة بالإنترنت، ويضمن في نفس الوقت الموثوقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
من الجدير بالذكر أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي لا يميز بين Web2 و Web3، فهذه التفرقة تنبع أكثر من تحيزات الإدراك لدى البشر. مع تقدم التكنولوجيا واندماجها، قد تصبح هذه الحدود أكثر غموضًا.