Тенденции слияния в области ИИ: Пересечение Web2 и Web3
Недавно, наблюдая за развитием в области ИИ, я обнаружил интересную эволюционную логику: ИИ Web2 движется от централизации к дистрибуции, в то время как ИИ Web3 переходит от этапа доказательства концепции к практическому применению. Эти две области стремительно сливаются.
Распределенные тенденции Web2 AI
Развитие Web2 AI демонстрирует явные тенденции к дистрибуции. Широкое распространение локального интеллекта и оффлайн AI моделей показывает, что AI модели становятся более легкими и удобными для развертывания. Носители AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, но могут быть развернуты на мобильных устройствах, периферийных устройствах и даже на терминалах Интернета вещей.
В то же время прорыв в технологии диалога AI-AI знаменует собой переход AI от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству. Этот технологический прогресс принес новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI, когда носители AI сильно дистрибутивны?
Этот путь развития отражает четкую логику потребностей: технологический прогресс (облегчение модели) → изменение способов развертывания (распределенные носители) → возникновение новых потребностей (децентрализованная верификация).
Процесс практической реализации Web3 AI
Сфера Web3 AI переходит от раннего этапа проверки концепции к более практическому построению инфраструктуры. Внимание рынка смещается от простого спекулирования проектами к системному строительству более глубоких инфраструктур AI.
Различные проекты начинают специализироваться на таких функциональных уровнях, как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и т. д. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на агрегировании децентрализованной вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые работают в направлениях федеративного обучения, краевого вычисления и распределительных стимулов для данных.
Это отражает логику предложения: охлаждение спекуляций по концепциям → проявление спроса на инфраструктуру → появление специализированного разделения труда → формирование экосистемного кооперативного эффекта.
Слияние Web2 AI и Web3 AI
Эволюционные пути Web2 AI и Web3 AI постепенно пересекаются. Web2 AI технически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI предлагает инновации в экономических моделях, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих может привести к взаимному укреплению преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму ИИ: сочетание "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью. Хотя ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, сосредоточены вне цепи, все равно необходима легковесная сеть проверки в цепи.
Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность через облегчённую проверку на блокчейне.
Стоит отметить, что быстрое развитие ИИ само по себе не различает Web2 и Web3, это различие больше связано с когнитивными предвзятостями людей. С развитием технологий и их интеграцией эти границы могут становиться все более размытыми.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
FortuneTeller42
· 07-19 13:09
В 2025 году основные массы смогут понять это.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WagmiWarrior
· 07-19 11:59
Есть что-то интересное, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AltcoinAnalyst
· 07-17 08:53
Данные индикаторы предупреждения: необходимо наблюдать за эффективностью газа в блокчейне
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiEngineerJack
· 07-16 13:50
*вздох* ещё одна полусырая теория конвергенции без формальных моделей верификации
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketMonk
· 07-16 13:25
Медвежий рынок, неудачники, тоже понимают что-то?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostChainLoyalist
· 07-16 13:21
Снова хвастаться этим, бык бык.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWaster
· 07-16 13:21
брат, web3 все еще стоит мне 0.5 eth в неудачных транзакциях... но бычий, наверное
Слияние Web2 и Web3 AI: ускорение пересечения тенденций дистрибуции и практичности
Тенденции слияния в области ИИ: Пересечение Web2 и Web3
Недавно, наблюдая за развитием в области ИИ, я обнаружил интересную эволюционную логику: ИИ Web2 движется от централизации к дистрибуции, в то время как ИИ Web3 переходит от этапа доказательства концепции к практическому применению. Эти две области стремительно сливаются.
Распределенные тенденции Web2 AI
Развитие Web2 AI демонстрирует явные тенденции к дистрибуции. Широкое распространение локального интеллекта и оффлайн AI моделей показывает, что AI модели становятся более легкими и удобными для развертывания. Носители AI больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, но могут быть развернуты на мобильных устройствах, периферийных устройствах и даже на терминалах Интернета вещей.
В то же время прорыв в технологии диалога AI-AI знаменует собой переход AI от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству. Этот технологический прогресс принес новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI, когда носители AI сильно дистрибутивны?
Этот путь развития отражает четкую логику потребностей: технологический прогресс (облегчение модели) → изменение способов развертывания (распределенные носители) → возникновение новых потребностей (децентрализованная верификация).
Процесс практической реализации Web3 AI
Сфера Web3 AI переходит от раннего этапа проверки концепции к более практическому построению инфраструктуры. Внимание рынка смещается от простого спекулирования проектами к системному строительству более глубоких инфраструктур AI.
Различные проекты начинают специализироваться на таких функциональных уровнях, как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и т. д. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на агрегировании децентрализованной вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые работают в направлениях федеративного обучения, краевого вычисления и распределительных стимулов для данных.
Это отражает логику предложения: охлаждение спекуляций по концепциям → проявление спроса на инфраструктуру → появление специализированного разделения труда → формирование экосистемного кооперативного эффекта.
Слияние Web2 AI и Web3 AI
Эволюционные пути Web2 AI и Web3 AI постепенно пересекаются. Web2 AI технически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI предлагает инновации в экономических моделях, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих может привести к взаимному укреплению преимуществ.
Это слияние порождает новую парадигму ИИ: сочетание "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой проверки" в цепи. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью. Хотя ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, сосредоточены вне цепи, все равно необходима легковесная сеть проверки в цепи.
Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность через облегчённую проверку на блокчейне.
Стоит отметить, что быстрое развитие ИИ само по себе не различает Web2 и Web3, это различие больше связано с когнитивными предвзятостями людей. С развитием технологий и их интеграцией эти границы могут становиться все более размытыми.