Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation vers une distribution, tandis que l'IA Web3 passe progressivement de la phase de validation de concept à une phase d'applicabilité. Ces deux domaines fusionnent rapidement.
Les tendances du développement de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des téléphones, des dispositifs périphériques, voire des terminaux IoT. Parallèlement, la réalisation du dialogue entre IA marque la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.
Ce changement a entraîné de nouveaux défis : comment assurer la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée lorsque le support d'IA est hautement distribué ? Ce besoin découle d'un changement dans les méthodes de déploiement induit par les progrès technologiques, ce qui a généré une nouvelle demande de validation décentralisée.
L'évolution du Web3 AI montre également des changements évidents. Les projets précoces étaient principalement axés sur les attributs MEME, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers une construction systématique des infrastructures AI plus fondamentales. Des projets spécialisés dans divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données, le stockage, etc. ont vu le jour.
Cela reflète une logique d'offre claire : après le refroidissement de la spéculation, la demande d'infrastructure se manifeste, une spécialisation du travail apparaît, et finalement, un effet de synergie écologique se forme.
Le chemin d'évolution de l'IA Web2 et de l'IA Web3 converge progressivement. L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove dans son modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est en retard par rapport au Web2. La fusion des deux peut réaliser des complémentarités.
Cette fusion engendre un nouveau paradigme : un modèle combiné d'IA avec "calcul efficace" hors chaîne et "vérification rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient également un participant avec une identité économique. Bien que le cœur des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de vérification léger est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en assurant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur chaîne.
Il est important de noter que la rapidité du développement de l'IA ne fait pas en soi la distinction entre Web2 et Web3, mais les biais cognitifs humains peuvent influencer le jugement sur cette tendance à la fusion. Par conséquent, maintenir une pensée ouverte et prospective est essentiel pour comprendre le développement dans le domaine de l'IA.
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OPsychology
· Il y a 16h
Maintenant, tout le monde se tourne vers l'IA ? L'humanité est foutue.
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GhostAddressHunter
· Il y a 16h
La chair de poule me monte, l'IA veut aussi s'impliquer dans le Web3, n'est-ce pas ?
La fusion accélérée de l'IA Web2 et Web3 : le calcul efficace off-chain et la validation rapide on-chain deviennent un nouveau paradigme.
Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation vers une distribution, tandis que l'IA Web3 passe progressivement de la phase de validation de concept à une phase d'applicabilité. Ces deux domaines fusionnent rapidement.
Les tendances du développement de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des téléphones, des dispositifs périphériques, voire des terminaux IoT. Parallèlement, la réalisation du dialogue entre IA marque la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.
Ce changement a entraîné de nouveaux défis : comment assurer la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée lorsque le support d'IA est hautement distribué ? Ce besoin découle d'un changement dans les méthodes de déploiement induit par les progrès technologiques, ce qui a généré une nouvelle demande de validation décentralisée.
L'évolution du Web3 AI montre également des changements évidents. Les projets précoces étaient principalement axés sur les attributs MEME, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers une construction systématique des infrastructures AI plus fondamentales. Des projets spécialisés dans divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données, le stockage, etc. ont vu le jour.
Cela reflète une logique d'offre claire : après le refroidissement de la spéculation, la demande d'infrastructure se manifeste, une spécialisation du travail apparaît, et finalement, un effet de synergie écologique se forme.
Le chemin d'évolution de l'IA Web2 et de l'IA Web3 converge progressivement. L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove dans son modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est en retard par rapport au Web2. La fusion des deux peut réaliser des complémentarités.
Cette fusion engendre un nouveau paradigme : un modèle combiné d'IA avec "calcul efficace" hors chaîne et "vérification rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient également un participant avec une identité économique. Bien que le cœur des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de vérification léger est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en assurant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur chaîne.
Il est important de noter que la rapidité du développement de l'IA ne fait pas en soi la distinction entre Web2 et Web3, mais les biais cognitifs humains peuvent influencer le jugement sur cette tendance à la fusion. Par conséquent, maintenir une pensée ouverte et prospective est essentiel pour comprendre le développement dans le domaine de l'IA.