AI领域的融合趋势：Web2与Web3的交汇

近期观察AI领域的发展动向，发现一个有趣的演进逻辑：Web2 AI正从集中化向分布式发展，而Web3 AI则从概念验证阶段逐渐步入实用性阶段。这两个领域正在加速融合。

Web2 AI的发展动态显示，AI模型正变得更轻、更便捷。本地智能和离线AI模型的普及说明，AI的载体不再局限于大型云服务中心，而是可以部署在手机、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。

这种变化带来了新的挑战：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？这一需求源于技术进步带来的部署方式改变，进而产生了去中心化验证的新需求。

Web3 AI的演进路径也呈现出明显变化。早期项目多以MEME属性为主，但最近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、存储等都出现了专业化分工的项目。

这反映出一个清晰的供给逻辑：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。

Web2 AI和Web3 AI的演进路径正逐步交汇。Web2 AI在技术上日益成熟，但缺乏经济激励和治理机制；Web3 AI在经济模型上有创新，但技术实现落后于Web2。二者融合可以实现优势互补。

这种融合正催生出一个新范式：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不仅是工具，还成为具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心虽在链下，但同样需要轻量化的验证网络。

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，AI的快速发展速度本身并不区分Web2和Web3，但人的认知偏见可能会影响对这一融合趋势的判断。因此，保持开放和前瞻性的思维对于理解AI领域的发展至关重要。