Nuevas tendencias en el campo de la IA: La fusión de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, se puede notar una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de la centralización a la descentralización, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estas dos direcciones están acelerando su fusión.
Las dinámicas de desarrollo de la IA en Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. La popularización de la inteligencia local y los modelos de IA offline significa que los portadores de la IA ya no están limitados a grandes centros de servicios en la nube, sino que pueden ser implementados en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, la realización del diálogo entre IA-AI marca que la IA está cambiando de una inteligencia individual a una colaboración en grupo.
Este cambio ha generado nuevos problemas: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esto refleja una cadena lógica de demanda: el avance tecnológico (reducción de modelo) conduce a un cambio en la forma de implementación (portador distribuido), lo que a su vez genera nuevas demandas (verificación descentralizada).
El camino de evolución de Web3 AI también es muy claro. Los proyectos tempranos se centraban principalmente en la especulación, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia una construcción sistemática de infraestructuras de IA más fundamentales. Comienzan a aparecer divisiones especializadas en varios niveles funcionales como la potencia de cálculo, el razonamiento, la anotación de datos, el almacenamiento, etc. Por ejemplo, algunos proyectos se centran en la agregación descentralizada de potencia de cálculo, construyendo redes de razonamiento descentralizadas, desarrollando aprendizaje federado y computación en el borde, o reduciendo las ilusiones de IA a través de mecanismos de consenso distribuidos.
Esto refleja una lógica de oferta: después de que la especulación se enfríe, la demanda de infraestructura se manifiesta, aparece la división del trabajo especializada y, en última instancia, se forma un efecto de colaboración ecológica.
Es interesante que la brecha de demanda de IA de Web2 se esté acercando gradualmente a las ventajas que puede ofrecer la IA de Web3. La IA de Web2 se está volviendo tecnológicamente madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma: un modo combinado de IA que integra "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. El enfoque de recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento estará fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesita una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación en cadena ligera.
Es importante señalar que, aunque algunos consideran que Web3 AI es un engaño, en realidad el rápido desarrollo de la IA no distingue entre Web2 y Web3. Solo manteniendo una mente abierta y una visión prospectiva se puede realmente entender la dirección del desarrollo de la IA.
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GasWaster
· hace21h
¿No es demasiado competitivo? Ya me he retirado.
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DegenGambler
· hace21h
¿Quién entiende esto? Otra vez están hablando de conceptos.
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NFTDreamer
· hace21h
¿El veneno de la cola de ratón se ha disuelto de nuevo, verdad?
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ProposalManiac
· hace21h
¿Inteligencia Artificial distribuida? Esto no es más que una versión de la vieja cuestión de los forks de la cadena de bloques de hace años... La historia siempre es sorprendentemente similar.
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Layer2Observer
· hace21h
La seguridad y la consistencia aún requieren una prueba de capa de cadena de datos completa.
Fusión de Web2 y Web3 AI: nuevos paradigmas que dan lugar a participantes inteligentes de la economía de identificación
Nuevas tendencias en el campo de la IA: La fusión de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, se puede notar una lógica de evolución interesante: la IA de Web2 está pasando de la centralización a la descentralización, mientras que la IA de Web3 está avanzando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estas dos direcciones están acelerando su fusión.
Las dinámicas de desarrollo de la IA en Web2 muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y convenientes. La popularización de la inteligencia local y los modelos de IA offline significa que los portadores de la IA ya no están limitados a grandes centros de servicios en la nube, sino que pueden ser implementados en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, la realización del diálogo entre IA-AI marca que la IA está cambiando de una inteligencia individual a una colaboración en grupo.
Este cambio ha generado nuevos problemas: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esto refleja una cadena lógica de demanda: el avance tecnológico (reducción de modelo) conduce a un cambio en la forma de implementación (portador distribuido), lo que a su vez genera nuevas demandas (verificación descentralizada).
El camino de evolución de Web3 AI también es muy claro. Los proyectos tempranos se centraban principalmente en la especulación, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia una construcción sistemática de infraestructuras de IA más fundamentales. Comienzan a aparecer divisiones especializadas en varios niveles funcionales como la potencia de cálculo, el razonamiento, la anotación de datos, el almacenamiento, etc. Por ejemplo, algunos proyectos se centran en la agregación descentralizada de potencia de cálculo, construyendo redes de razonamiento descentralizadas, desarrollando aprendizaje federado y computación en el borde, o reduciendo las ilusiones de IA a través de mecanismos de consenso distribuidos.
Esto refleja una lógica de oferta: después de que la especulación se enfríe, la demanda de infraestructura se manifiesta, aparece la división del trabajo especializada y, en última instancia, se forma un efecto de colaboración ecológica.
Es interesante que la brecha de demanda de IA de Web2 se esté acercando gradualmente a las ventajas que puede ofrecer la IA de Web3. La IA de Web2 se está volviendo tecnológicamente madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma: un modo combinado de IA que integra "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. El enfoque de recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento estará fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesita una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación en cadena ligera.
Es importante señalar que, aunque algunos consideran que Web3 AI es un engaño, en realidad el rápido desarrollo de la IA no distingue entre Web2 y Web3. Solo manteniendo una mente abierta y una visión prospectiva se puede realmente entender la dirección del desarrollo de la IA.