AI領域的新趨勢：Web2與Web3的融合

近期觀察人工智能領域的發展動向，可以發現一個有趣的演進邏輯：Web2 AI正從集中化向分布式轉變，而Web3 AI則從概念驗證階段邁向實用性階段。這兩個方向正在加速融合。

Web2 AI的發展動態顯示，AI模型正變得更輕量、更便捷。本地智能和離線AI模型的普及意味着AI的載體不再局限於大型雲服務中心，而可以部署在手機、邊緣設備，甚至物聯網終端上。同時，AI-AI對話的實現標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種變化引發了新的問題：當AI載體高度分布式時，如何確保分散運行的AI實例之間的數據一致性和決策可信度？這反映了一個需求邏輯鏈：技術進步（模型輕量化）導致部署方式改變（分布式載體），進而產生新需求（去中心化驗證）。

Web3 AI的演進路徑也很明顯。早期項目多以炒作爲主，但近期市場開始轉向更底層的AI基礎設施系統性構建。各個功能層面如算力、推理、數據標注、存儲等開始出現專業化分工。例如，一些項目專注於去中心化算力聚合，構建去中心化推理網路，發展聯邦學習和邊緣計算，或通過分布式共識機制降低AI幻覺等。

這反映了一個供給邏輯：炒作降溫後，基礎設施需求顯現，專業化分工出現，最終形成生態協同效應。

有趣的是，Web2 AI的需求短板正逐漸靠近Web3 AI可提供的優勢。Web2 AI在技術上日趨成熟，但缺乏經濟激勵和治理機制；Web3 AI在經濟模型上有創新，但技術實現卻相對落後。兩者融合可以實現優勢互補。

這種融合正在催生一個新範式：結合鏈下"高效計算"和鏈上"快速驗證"的AI組合模式。在這個範式下，AI不再只是工具，而是具備經濟身分的參與者。算力、數據、推理等資源重心會在鏈下，但同時需要一個輕量化的驗證網路。

這種組合既保持了鏈下計算的高效性和靈活性，又通過輕量化的鏈上驗證確保了可信度和透明度。

值得注意的是，盡管有人認爲Web3 AI是僞命題，但實際上AI的快速發展並不區分Web2和Web3。只有保持開放的心態和前瞻性的洞察，才能真正把握AI發展的方向。