Новые тенденции в развитии ИИ: путь интеграции Web2 и Web3

За последний месяц в области искусственного интеллекта наблюдаются интересные тенденции. Web2 AI движется в сторону дистрибуции, в то время как Web3 AI постепенно переходит от стадии доказательства концепции к практическому применению. Эти две области ускоренно сливаются, формируя новую технологическую экосистему.

Последние новости о Web2 AI показывают, что AI-модели становятся все более легкими и портативными. Например, внедрение локальных интеллектуальных технологий и разнообразных оффлайн AI-моделей, представленных одним из технологических гигантов, означает, что сфера применения AI больше не ограничивается крупными облачными вычислительными центрами, а может быть развернута на смартфонах, периферийных устройствах и даже в терминалах Интернета вещей. В то же время некоторые AI-ассистенты реализовали взаимодействие между AI с помощью многомодальных диалоговых протоколов, что знаменует собой переход AI от одиночных агентов к кооперативным группам.

Эта тенденция вызвала новые технические вызовы: как обеспечить согласованность данных и достоверность решений между распределенными экземплярами ИИ, когда носители ИИ высоко распределены? Эта потребность возникла в результате изменений в способах развертывания, вызванных технологическими достижениями, что в свою очередь породило новую необходимость в децентрализованной проверке.

В то же время путь развития Web3 AI также меняется. Ранее ориентированные на спекуляции проекты AI-агентов постепенно уступают место более базовой инфраструктуре AI. Рынок начинает обращать внимание на специализацию в различных функциональных областях, таких как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных, хранение и т. д. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие создают децентрализованные сети вывода, а некоторые работают в области федеративного обучения, краевого вычисления, распределенных стимулов для данных и т. д. Эта эволюция отражает переход от концептуальной спекуляции к потребностям, движущим спросом, появление специализации повышает общую эффективность и постепенно формирует эффект экосистемной синергии.

Интересно, что технологические требования Web2 AI постепенно начинают соответствовать возможностям предложения Web3 AI. Web2 AI становится все более зрелым с технической точки зрения, но ему не хватает эффективных экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI, с другой стороны, имеет инновации в экономической модели, но его техническая реализация относительно отстает. Слияние двух подходов может обеспечить взаимное дополнение их преимуществ.

Это слияние порождает новую парадигму ИИ, которая сочетает в себе эффективные вычисления вне цепочки и быструю верификацию в цепочке. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономическим статусом. Хотя ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и вывод, в основном сосредоточены вне цепочки, одновременно необходима легковесная сеть верификации в цепочке для обеспечения надежности и прозрачности.

Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, одновременно обеспечивая надежность и прозрачность системы за счет легкой проверки в блокчейне. Несмотря на то, что некоторые ставят под сомнение смысл существования Web3 AI, на самом деле быстрое развитие ИИ размывает границы между Web2 и Web3, способствуя глубокой интеграции двух областей.