Тенденції розвитку технологій штучного інтелекту: інтеграція Web2 та Web3
Протягом останнього місяця розвиток у сфері штучного інтелекту демонструє цікаву тенденцію: Web2 AI переходить від централізованої моделі до дистрибутивної, тоді як Web3 AI переходить від стадії перевірки концепції до стадії практичного застосування. Ці дві сфери прискорено зливаються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими та зручнішими. Поширення локального інтелекту та офлайн-AI-моделей означає, що розгортання AI більше не обмежується великими центрами хмарних послуг, а може бути розширене до мобільних телефонів, периферійних пристроїв та навіть терміналів Інтернету речей. Водночас поява технології діалогу AI-AI свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна викликала нові питання: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивними AI-екземплярами, коли AI широко розгортається? Ця потреба виникає внаслідок змін у способах розгортання, спричинених технологічними досягненнями.
Еволюційний шлях Web3 AI також є дуже цікавим. На початку проекти в основному зосереджувалися на спекуляціях, але останнім часом ринок почав звертати увагу на більш глибоке будівництво AI-інфраструктури. Різні проекти почали спеціалізуватися в таких областях, як обчислювальна потужність, висновки, маркування даних, зберігання тощо. Це відображає логіку розвитку, яка переходить від очищення бульбашки до виявлення потреби в інфраструктурі, а потім до появи спеціалізованого розподілу праці, зрештою формуючи екологічний синергічний ефект.
Шляхи розвитку Web2 AI та Web3 AI поступово перетинаються. Web2 AI технічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація відносно відстала. Їхнє злиття може забезпечити взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція сприяє виникненню нової парадигми штучного інтелекту, яка поєднує ефективні обчислення поза блокчейном та швидку верифікацію в мережі. У цій парадигмі штучний інтелект не лише є інструментом, а й учасником з економічною ідентичністю. Хоча ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування тощо, в основному знаходяться поза блокчейном, також потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація забезпечує високу ефективність і гнучкість оффлайн-обчислень, а також гарантує надійність і прозорість завдяки онлайновій верифікації. Хоча деякі вважають, що Web3 AI є фальшивим поняттям, швидкий розвиток AI розмиває межі між Web2 і Web3. Лише зберігаючи відкритий розум і перспективне бачення, можна справді зрозуміти контекст розвитку AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Web2 та Web3 AI прискорено інтегруються, відкриваючи нову модель дистрибутивного інтелекту.
Тенденції розвитку технологій штучного інтелекту: інтеграція Web2 та Web3
Протягом останнього місяця розвиток у сфері штучного інтелекту демонструє цікаву тенденцію: Web2 AI переходить від централізованої моделі до дистрибутивної, тоді як Web3 AI переходить від стадії перевірки концепції до стадії практичного застосування. Ці дві сфери прискорено зливаються.
Динаміка розвитку Web2 AI показує, що AI-моделі стають легшими та зручнішими. Поширення локального інтелекту та офлайн-AI-моделей означає, що розгортання AI більше не обмежується великими центрами хмарних послуг, а може бути розширене до мобільних телефонів, периферійних пристроїв та навіть терміналів Інтернету речей. Водночас поява технології діалогу AI-AI свідчить про те, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Ця зміна викликала нові питання: як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між дистрибутивними AI-екземплярами, коли AI широко розгортається? Ця потреба виникає внаслідок змін у способах розгортання, спричинених технологічними досягненнями.
Еволюційний шлях Web3 AI також є дуже цікавим. На початку проекти в основному зосереджувалися на спекуляціях, але останнім часом ринок почав звертати увагу на більш глибоке будівництво AI-інфраструктури. Різні проекти почали спеціалізуватися в таких областях, як обчислювальна потужність, висновки, маркування даних, зберігання тощо. Це відображає логіку розвитку, яка переходить від очищення бульбашки до виявлення потреби в інфраструктурі, а потім до появи спеціалізованого розподілу праці, зрештою формуючи екологічний синергічний ефект.
Шляхи розвитку Web2 AI та Web3 AI поступово перетинаються. Web2 AI технічно стає все більш зрілим, але йому бракує економічних стимулів і механізмів управління; Web3 AI має інновації в економічних моделях, але технологічна реалізація відносно відстала. Їхнє злиття може забезпечити взаємодоповнення переваг.
Ця інтеграція сприяє виникненню нової парадигми штучного інтелекту, яка поєднує ефективні обчислення поза блокчейном та швидку верифікацію в мережі. У цій парадигмі штучний інтелект не лише є інструментом, а й учасником з економічною ідентичністю. Хоча ресурси, такі як обчислювальна потужність, дані, міркування тощо, в основному знаходяться поза блокчейном, також потрібна легка верифікаційна мережа.
Ця комбінація забезпечує високу ефективність і гнучкість оффлайн-обчислень, а також гарантує надійність і прозорість завдяки онлайновій верифікації. Хоча деякі вважають, що Web3 AI є фальшивим поняттям, швидкий розвиток AI розмиває межі між Web2 і Web3. Лише зберігаючи відкритий розум і перспективне бачення, можна справді зрозуміти контекст розвитку AI.