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Web2与Web3融合:AI领域的新范式与发展机遇
AI领域的融合趋势:Web2与Web3的交汇
近期观察AI领域动态,发现一个有趣的发展趋势:Web2 AI正向分布式方向发展,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。
Web2 AI的发展动向显示,AI模型正变得更加轻量化和便捷。本地智能和离线AI模型的普及意味着AI的载体不再局限于大型云服务中心,而是可以部署在手机、边缘设备甚至物联网终端上。同时,AI-AI对话技术的出现标志着AI正从单体智能向集群协作转变。
这种变化引发了新的问题:当AI载体高度分布式时,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?这反映了一个需求逻辑链:技术进步导致部署方式改变,进而产生新的去中心化验证需求。
与此同时,Web3 AI的发展路径也在转变。市场关注点从单纯的炒作转向更深层次的AI基础设施建设。各个项目开始在算力、推理、数据标注、存储等方面进行专业化分工。例如,有项目专注于去中心化算力聚合,有的构建去中心化推理网络,还有一些在联邦学习、边缘计算、分布式数据激励等方向发力。
这反映了一个供给逻辑:炒作降温后,基础设施需求显现,促使专业化分工出现,最终形成生态协同效应。
有趣的是,Web2 AI的需求短板正好与Web3 AI的供给优势相匹配。Web2 AI技术成熟但缺乏经济激励和治理机制,而Web3 AI在经济模型上有创新,但技术实现相对落后。二者融合可以实现优势互补。
这种融合正在催生一个新的AI范式:结合链下高效计算和链上快速验证。在这个范式下,AI不仅是工具,还是具有经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源主要在链下,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。随着AI的快速发展,Web2和Web3的界限正在逐渐模糊,二者的融合将为AI领域带来更多创新和机遇。