Nuevas tendencias en el desarrollo de la IA: el camino de la fusión entre Web2 y Web3

En el último mes, el campo de la inteligencia artificial ha mostrado algunas tendencias de desarrollo interesantes. La IA de Web2 está evolucionando hacia una dirección distribuida, mientras que la IA de Web3 está pasando gradualmente de la fase de validación de conceptos a la practicidad. Estos dos campos están fusionándose rápidamente, formando un nuevo ecosistema tecnológico.

Las últimas novedades de Web2 AI muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y portátiles. Por ejemplo, la tecnología inteligente local lanzada por un gigante tecnológico y la proliferación de varios modelos de IA fuera de línea significan que el ámbito de aplicación de la IA ya no se limita a grandes centros de computación en la nube, sino que puede desplegarse en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, algunos asistentes de IA han logrado la interacción entre IAs mediante protocolos de diálogo multimodal, lo que marca la transición de la IA de agentes individuales a colectivos colaborativos.

Esta tendencia ha provocado nuevos desafíos tecnológicos: ¿cómo garantizar la consistencia de datos y la credibilidad de decisiones entre instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esta necesidad surge de la transformación en los métodos de implementación provocada por los avances tecnológicos, lo que a su vez ha generado una nueva demanda de verificación descentralizada.

Al mismo tiempo, la trayectoria de desarrollo de Web3 AI también está cambiando. Los proyectos de agentes de IA, que en un principio se centraban en la especulación, están cediendo gradualmente el paso a la construcción de infraestructuras de IA más fundamentales. El mercado comienza a enfocarse en la especialización en varios niveles funcionales, como la potencia de cálculo, el razonamiento, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, algunos proyectos se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros están construyendo redes de razonamiento descentralizadas, y algunos más están avanzando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos. Esta evolución refleja un cambio de la especulación conceptual a la demanda real, y la aparición de una especialización ha mejorado la eficiencia general, formando gradualmente un efecto de colaboración ecológica.

Es interesante que la demanda tecnológica de la IA de Web2 esté gradualmente alineándose con la capacidad de suministro de la IA de Web3. La IA de Web2 es cada vez más madura tecnológicamente, pero carece de incentivos económicos efectivos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3, por otro lado, tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica está relativamente rezagada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.

Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina la computación eficiente fuera de la cadena y la verificación rápida en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Aunque los recursos como la potencia de cálculo, los datos y la inferencia se concentran principalmente fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación en cadena ligera para garantizar la credibilidad y la transparencia.

Esta combinación mantiene tanto la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, como asegura la credibilidad y transparencia del sistema a través de una verificación liviana en la cadena. Aunque algunos cuestionan el significado de la existencia de la IA en Web3, en realidad, el rápido desarrollo de la IA está rompiendo las barreras entre Web2 y Web3, impulsando una profunda integración entre ambos campos.