Недавние наблюдения за развитием в области искусственного интеллекта показывают интересную эволюционную логику: Web2 AI переходит от централизованной модели к распределенной, в то время как Web3 AI движется от стадии доказательства концепции к стадии практического применения. Эти два направления стремительно сливаются.
Динамика развития Web2 AI показывает, что модели ИИ становятся все легче и удобнее. Распространение локального интеллекта и оффлайн-моделей ИИ означает, что носители ИИ больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а могут быть развернуты на мобильных устройствах, устройствах на периферии и даже на терминалах Интернета вещей. В то же время реализация диалога ИИ-ИИ знаменует собой переход ИИ от единичного интеллекта к кластерному сотрудничеству.
Это изменение вызвало новые проблемы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между децентрализованными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ сильно распределен? Это отражает логическую цепь потребностей: технологический прогресс (облегчение модели) приводит к изменению способов развертывания (распределенный носитель), что, в свою очередь, создает новые потребности (децентрализованная валидация).
Эволюционный путь Web3 AI также очевиден. Ранние проекты в основном были сосредоточены на спекуляциях, но в последнее время рынок начал смещаться в сторону системного создания более глубоких AI инфраструктур. На различных функциональных уровнях, таких как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и т.д., начали появляться специализированные разделения труда. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, создании децентрализованных сетей вывода, развитии федеративного обучения и вычислений на краю, или снижении иллюзий AI с помощью распределенных механизмов согласия.
Это отражает логику предложения: после охлаждения спекуляций проявляется спрос на инфраструктуру, появляется профессиональная специализация, в конечном итоге формируется экосистемный синергетический эффект.
Интересно, что недостаток спроса на Web2 AI постепенно приближается к преимуществам, которые может предложить Web3 AI. Web2 AI с технической точки зрения становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI имеет инновационные экономические модели, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих может привести к взаимодополняющим преимуществам.
Это слияние порождает новую парадигму: комбинация "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой верификации" в цепи в модели AI. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономическим идентификатором. Основное внимание будет уделено ресурсам, таким как вычислительная мощность, данные и вывод, вне цепи, но при этом необходима легковесная верификационная сеть.
Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффчейн-вычислений, а также обеспечивает надежность и прозрачность благодаря легкой верификации в блокчейне.
Стоит отметить, что, хотя некоторые считают Web3 AI ложной концепцией, на самом деле быстрое развитие ИИ не различает Web2 и Web3. Только сохраняя открытый ум и дальновидные взгляды, можно по-настоящему понять направление развития ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
5
Поделиться
комментарий
0/400
GasWaster
· 08-04 20:06
Разве это не слишком напряжённо? Я уже давно уехал.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenGambler
· 08-04 19:56
Кто это понимает? Снова раздувают концепцию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFTDreamer
· 08-04 19:55
Хаоцзывэйчжоу снова растворился, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ProposalManiac
· 08-04 19:53
Распределённый ИИ? Разве это не старая проблема, связанная с форком Блокчейна? История всегда удивительно похожа.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Observer
· 08-04 19:53
Безопасность и согласованность требуют полноценного доказательства уровня цепочки данных.
Слияние Web2 и Web3 AI: новый парадигма порождает интеллектуальных участников экономической идентификации
Новые тренды в области ИИ: Слияние Web2 и Web3
Недавние наблюдения за развитием в области искусственного интеллекта показывают интересную эволюционную логику: Web2 AI переходит от централизованной модели к распределенной, в то время как Web3 AI движется от стадии доказательства концепции к стадии практического применения. Эти два направления стремительно сливаются.
Динамика развития Web2 AI показывает, что модели ИИ становятся все легче и удобнее. Распространение локального интеллекта и оффлайн-моделей ИИ означает, что носители ИИ больше не ограничиваются крупными облачными сервисными центрами, а могут быть развернуты на мобильных устройствах, устройствах на периферии и даже на терминалах Интернета вещей. В то же время реализация диалога ИИ-ИИ знаменует собой переход ИИ от единичного интеллекта к кластерному сотрудничеству.
Это изменение вызвало новые проблемы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между децентрализованными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ сильно распределен? Это отражает логическую цепь потребностей: технологический прогресс (облегчение модели) приводит к изменению способов развертывания (распределенный носитель), что, в свою очередь, создает новые потребности (децентрализованная валидация).
Эволюционный путь Web3 AI также очевиден. Ранние проекты в основном были сосредоточены на спекуляциях, но в последнее время рынок начал смещаться в сторону системного создания более глубоких AI инфраструктур. На различных функциональных уровнях, таких как вычислительная мощность, вывод, аннотация данных, хранение и т.д., начали появляться специализированные разделения труда. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, создании децентрализованных сетей вывода, развитии федеративного обучения и вычислений на краю, или снижении иллюзий AI с помощью распределенных механизмов согласия.
Это отражает логику предложения: после охлаждения спекуляций проявляется спрос на инфраструктуру, появляется профессиональная специализация, в конечном итоге формируется экосистемный синергетический эффект.
Интересно, что недостаток спроса на Web2 AI постепенно приближается к преимуществам, которые может предложить Web3 AI. Web2 AI с технической точки зрения становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; Web3 AI имеет инновационные экономические модели, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих может привести к взаимодополняющим преимуществам.
Это слияние порождает новую парадигму: комбинация "эффективных вычислений" вне цепи и "быстрой верификации" в цепи в модели AI. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономическим идентификатором. Основное внимание будет уделено ресурсам, таким как вычислительная мощность, данные и вывод, вне цепи, но при этом необходима легковесная верификационная сеть.
Эта комбинация сохраняет высокую эффективность и гибкость оффчейн-вычислений, а также обеспечивает надежность и прозрачность благодаря легкой верификации в блокчейне.
Стоит отметить, что, хотя некоторые считают Web3 AI ложной концепцией, на самом деле быстрое развитие ИИ не различает Web2 и Web3. Только сохраняя открытый ум и дальновидные взгляды, можно по-настоящему понять направление развития ИИ.