AI領域的融合趨勢:集中化向分布式轉變

近期對AI領域的觀察顯示,web2和web3的AI技術正在加速融合,呈現出有趣的演進邏輯。web2 AI從集中化向分布式發展,而web3 AI則從概念驗證轉向實用性。

在web2 AI領域,我們看到了本地智能和離線AI模型的普及。這表明AI模型正變得更加輕量化和便捷,其部署範圍從大型雲服務中心擴展到手機、邊緣設備甚至物聯網終端。同時,某些AI助手通過多智能體通信協議實現AI間對話,標志着AI正從單一智能向羣體協作過渡。

這種分布式趨勢引發了新的挑戰:如何在分散運行的AI實例間保持數據一致性和決策可信度?這一需求源於技術進步帶來的部署方式變革。

與此同時,web3 AI的發展路徑也在演進。早期以炒作爲主的項目逐漸讓位於更爲系統化的基礎設施建設。市場開始關注算力、推理、數據標注和存儲等方面的專業化分工。一些項目專注於去中心化算力聚合、去中心化推理網路構建、聯邦學習和邊緣計算等領域。

這反映了一個清晰的供給邏輯:炒作降溫後,基礎設施需求凸顯,推動專業化分工,最終形成生態協同效應。

有趣的是,web2 AI的需求短板正好對應web3 AI的供給優勢。web2 AI在技術上日益成熟,但缺乏經濟激勵和治理機制;web3 AI在經濟模型上有創新,但技術實現相對落後。兩者的融合可以實現優勢互補。

這種融合正在催生一種新的AI範式,結合了鏈下高效計算和鏈上快速驗證。在這一範式下,AI不僅是工具,更成爲具有經濟身分的參與者。雖然算力、數據和推理等資源主要在鏈下,但仍需要輕量化的鏈上驗證網路來確保可信度和透明度。

這種組合既保持了鏈下計算的高效性和靈活性,又通過鏈上驗證確保了可信度。隨着AI的快速發展,web2和web3的界限正在逐漸模糊,融合創新將成爲未來的主流趨勢。