Нові тенденції в галузі штучного інтелекту: інтеграція Web2 та Web3
Нещодавно спостерігаючи за розвитком у сфері штучного інтелекту, можна помітити цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізації до дистрибуції, тоді як Web3 AI переходить з етапу перевірки концепцій до етапу практичного застосування. Ці два напрямки швидко інтегруються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими та зручнішими. Поширення локального інтелекту та офлайн AI-моделей означає, що носії AI більше не обмежуються великими центрами хмарних послуг, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, крайових пристроях або навіть на терміналах Інтернету речей. Водночас реалізація діалогу AI-AI свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна викликала нові питання: як забезпечити узгодженість даних і довіру до рішень між дистрибутивними AI-екземплярами, коли AI-носії є високо дистрибутивними? Це відображає логічний ланцюг потреб: технологічний прогрес (зменшення ваги моделей) призводить до зміни способу розгортання (дистрибутивні носії), що, в свою чергу, викликає нові потреби (децентралізована верифікація).
Еволюційний шлях Web3 AI також є дуже очевидним. На ранніх етапах проекти в основному зосереджувалися на спекуляціях, але нещодавно ринок почав переходити до більш системного будівництва AI інфраструктури на базовому рівні. У різних функціональних аспектах, таких як обчислювальна потужність, інференція, маркування даних, зберігання тощо, почали з'являтися спеціалізовані підрозділи. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, створюючи децентралізовану мережу інференції, розвиваючи федеративне навчання та обчислення на краю, або знижуючи AI ілюзії через механізми розподіленого консенсусу.
Це відображає логіку пропозиції: після охолодження спекуляцій з’являється попит на інфраструктуру, виникає спеціалізований розподіл праці, що в кінцевому підсумку формує екологічний синергетичний ефект.
Цікаво, що дефіцит попиту на Web2 AI поступово наближається до переваг, які може запропонувати Web3 AI. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів та механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація залишається відносно відсталою. Їхнє злиття може призвести до взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція сприяє виникненню нового парадигми: комбінаційної моделі ШІ, яка поєднує "ефективні обчислення" поза ланцюгом і "швидку верифікацію" на ланцюгу. У цій парадигмі ШІ більше не є просто інструментом, а стає учасником з економічною ідентичністю. Центри ресурсів, такі як обчислювальна потужність, дані та міркування, будуть поза ланцюгом, але водночас буде потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація зберігає високу ефективність та гнучкість офлайн-обчислень, а також забезпечує довіру та прозорість через легку верифікацію на ланцюгу.
Варто зазначити, що, хоча деякі вважають, що Web3 AI є псевдопроблемою, насправді швидкий розвиток AI не розмежовує Web2 і Web3. Лише зберігаючи відкритий розум і перспективні інсайти, можна дійсно зрозуміти напрямок розвитку AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasWaster
· 08-04 20:06
Чи не занадто це заплутано? Вже давно вирішили.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenGambler
· 08-04 19:56
Це хто зрозуміє, знову спекулюють на концепціях.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NFTDreamer
· 08-04 19:55
Хавчик хвосту, знову розчинився, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProposalManiac
· 08-04 19:53
Розподілений ШІ? Це ж не що інше, як стара проблема форку Блокчейн з минулого... Історія завжди неймовірно схожа.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Layer2Observer
· 08-04 19:53
Безпека та узгодженість ще потребують повноцінного доказу на рівні ланцюга даних.
Web2 та Web3 AI інтеграція: нова парадигма породжує економічну ідентифікацію розумних учасників
Нові тенденції в галузі штучного інтелекту: інтеграція Web2 та Web3
Нещодавно спостерігаючи за розвитком у сфері штучного інтелекту, можна помітити цікаву еволюційну логіку: Web2 AI переходить від централізації до дистрибуції, тоді як Web3 AI переходить з етапу перевірки концепцій до етапу практичного застосування. Ці два напрямки швидко інтегруються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими та зручнішими. Поширення локального інтелекту та офлайн AI-моделей означає, що носії AI більше не обмежуються великими центрами хмарних послуг, а можуть бути розгорнуті на мобільних телефонах, крайових пристроях або навіть на терміналах Інтернету речей. Водночас реалізація діалогу AI-AI свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна викликала нові питання: як забезпечити узгодженість даних і довіру до рішень між дистрибутивними AI-екземплярами, коли AI-носії є високо дистрибутивними? Це відображає логічний ланцюг потреб: технологічний прогрес (зменшення ваги моделей) призводить до зміни способу розгортання (дистрибутивні носії), що, в свою чергу, викликає нові потреби (децентралізована верифікація).
Еволюційний шлях Web3 AI також є дуже очевидним. На ранніх етапах проекти в основному зосереджувалися на спекуляціях, але нещодавно ринок почав переходити до більш системного будівництва AI інфраструктури на базовому рівні. У різних функціональних аспектах, таких як обчислювальна потужність, інференція, маркування даних, зберігання тощо, почали з'являтися спеціалізовані підрозділи. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, створюючи децентралізовану мережу інференції, розвиваючи федеративне навчання та обчислення на краю, або знижуючи AI ілюзії через механізми розподіленого консенсусу.
Це відображає логіку пропозиції: після охолодження спекуляцій з’являється попит на інфраструктуру, виникає спеціалізований розподіл праці, що в кінцевому підсумку формує екологічний синергетичний ефект.
Цікаво, що дефіцит попиту на Web2 AI поступово наближається до переваг, які може запропонувати Web3 AI. Web2 AI технологічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів та механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація залишається відносно відсталою. Їхнє злиття може призвести до взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція сприяє виникненню нового парадигми: комбінаційної моделі ШІ, яка поєднує "ефективні обчислення" поза ланцюгом і "швидку верифікацію" на ланцюгу. У цій парадигмі ШІ більше не є просто інструментом, а стає учасником з економічною ідентичністю. Центри ресурсів, такі як обчислювальна потужність, дані та міркування, будуть поза ланцюгом, але водночас буде потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація зберігає високу ефективність та гнучкість офлайн-обчислень, а також забезпечує довіру та прозорість через легку верифікацію на ланцюгу.
Варто зазначити, що, хоча деякі вважають, що Web3 AI є псевдопроблемою, насправді швидкий розвиток AI не розмежовує Web2 і Web3. Лише зберігаючи відкритий розум і перспективні інсайти, можна дійсно зрозуміти напрямок розвитку AI.