AI领域的新趋势：Web2与Web3的融合

近期观察人工智能领域的发展动向，可以发现一个有趣的演进逻辑：Web2 AI正从集中化向分布式转变，而Web3 AI则从概念验证阶段迈向实用性阶段。这两个方向正在加速融合。

Web2 AI的发展动态显示，AI模型正变得更轻量、更便捷。本地智能和离线AI模型的普及意味着AI的载体不再局限于大型云服务中心，而可以部署在手机、边缘设备，甚至物联网终端上。同时，AI-AI对话的实现标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种变化引发了新的问题：当AI载体高度分布式时，如何确保分散运行的AI实例之间的数据一致性和决策可信度？这反映了一个需求逻辑链：技术进步（模型轻量化）导致部署方式改变（分布式载体），进而产生新需求（去中心化验证）。

Web3 AI的演进路径也很明显。早期项目多以炒作为主，但近期市场开始转向更底层的AI基础设施系统性构建。各个功能层面如算力、推理、数据标注、存储等开始出现专业化分工。例如，一些项目专注于去中心化算力聚合，构建去中心化推理网络，发展联邦学习和边缘计算，或通过分布式共识机制降低AI幻觉等。

这反映了一个供给逻辑：炒作降温后，基础设施需求显现，专业化分工出现，最终形成生态协同效应。

有趣的是，Web2 AI的需求短板正逐渐靠近Web3 AI可提供的优势。Web2 AI在技术上日趋成熟，但缺乏经济激励和治理机制；Web3 AI在经济模型上有创新，但技术实现却相对落后。两者融合可以实现优势互补。

这种融合正在催生一个新范式：结合链下"高效计算"和链上"快速验证"的AI组合模式。在这个范式下，AI不再只是工具，而是具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心会在链下，但同时需要一个轻量化的验证网络。

这种组合既保持了链下计算的高效性和灵活性，又通过轻量化的链上验证确保了可信度和透明度。

值得注意的是，尽管有人认为Web3 AI是伪命题，但实际上AI的快速发展并不区分Web2和Web3。只有保持开放的心态和前瞻性的洞察，才能真正把握AI发展的方向。