الذكاء الاصطناعي Web2 ينتقل من المركزية إلى التوزيع، والذكاء الاصطناعي Web3 ينتقل من إثبات المفهوم إلى التطبيق، حيث يحقق الاثنان التكامل المتبادل من خلال نموذج "حساب فعال خارج السلسلة + تحقق موثوق داخل السلسلة".
كتابة: هاوتيان
بعد مراقبة الاتجاهات المختلفة في مجال عموم الذكاء الاصطناعي في الشهر الماضي ، وجدنا منطقا تطوريا مثيرا للاهتمام للغاية: لقد تغير web2AI من مركزي إلى > موزع ، وتغير web3AI من إثبات المفهوم إلى التطبيق العملي >. التقارب بين الاثنين يتسارع.
1）أولاً، انظر إلى تطورات web2AI، ذكاء Apple المحلي، وانتشار نماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة، وهذا يعكس أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أخف وزناً وأكثر ملاءمة. هذا يخبرنا أن وسيلة الذكاء الاصطناعي لم تعد محصورة في مراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف المحمولة، والأجهزة الطرفية، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
يستخدم كلود وجيميني MCP لتمكين المحادثات الذكاء الاصطناعي-الذكاء الاصطناعي ، وهو ابتكار يمثل التحول من الذكاء المتجانس إلى التعاون العنقودي.
السؤال هنا هو، عندما يصبح حامل الذكاء الاصطناعي موزعاً بشكل كبير، كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين هذه النماذج الموزعة من الذكاء الاصطناعي؟
هنا يوجد منطق需求: التقدم التكنولوجي (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (وسائط موزعة) → ظهور طلب جديد (التحقق اللامركزي).
دعونا نلقي نظرة على مسار تطور web3AI، كانت المشاريع المبكرة لوكيل الذكاء الاصطناعي تركز في الغالب على خصائص MEME، ولكن في الآونة الأخيرة، بدأ السوق في التحول من الضجة البسيطة حول launchpad إلى بناء منهجية للنظام الأساسي للذكاء الاصطناعي layer1.
بدأت بعض المشاريع في تنفيذ التقسيم المهني للعمل على مستويات وظيفية مختلفة مثل قوة الحوسبة والاستدلال والتعليق التوضيحي للبيانات والتخزين. على سبيل المثال ، قمنا سابقا بتحليل @ionet التركيز على تجميع طاقة الحوسبة اللامركزية ، وقيام Bittensor ببناء شبكة استدلال لامركزية ، @flock \ _io في التعلم الموحد والحوسبة المتطورة ، @SaharaLabsAI في اتجاه حوافز البيانات الموزعة ، @Mira \ _Network تقليل الأوهام الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة ، إلخ.
هنا يوجد منطق عرض يتضح تدريجياً: تباطؤ الضوضاء حول ال MEME (تصفية الفقاعة) → تزايد الطلب على البنية التحتية (دفع الحاجة الأساسية) → ظهور تقسيم العمل المتخصص (تحسين الكفاءة) → تأثيرات التعاون البيئي (قيمة الشبكة).
ترى، أن "نقاط الضعف" في طلبات web2AI تقترب تدريجياً من "نقاط القوة" التي يمكن أن توفرها web3AI. إن مسار تطور web2AI و web3AI يحقق تدريجياً تداخلاً.
أصبحت web2AI أكثر نضجا من الناحية التكنولوجية ، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة. Web3AI مبتكر في النماذج الاقتصادية ، لكن تنفيذه الفني يتخلف عن web2. يمكن أن يكمل تكامل الاثنين مزايا بعضهما البعض.
في الواقع، إن دمج الجانبين يولد نموذجًا جديدًا يجمع بين "الحساب الفعال خارج السلسلة" و"التحقق السريع داخل السلسلة".
في هذا النموذج، لم تعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية؛ سوف تكون الموارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال مركزة خارج السلسلة، ولكنها تحتاج أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة.
هذا التركيب ذكي: فهو يحافظ على كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي الوقت نفسه يضمن الموثوقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف داخل السلسلة.
ملاحظة: حتى الآن لا يزال هناك من يعتبر أن web3AI هو مجرد فكرة زائفة، ولكن إذا كان لديك إحساس دقيق ورؤية استشرافية معينة، فستعرف أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي لن تميز بين web2 و web3، ولكن تحيزات البشر ستفعل.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
عندما يلتقي التطور الموزع مع التطبيق العملي، تتجه Web2 و Web3 AI نحو بعضهما البعض.
كتابة: هاوتيان
بعد مراقبة الاتجاهات المختلفة في مجال عموم الذكاء الاصطناعي في الشهر الماضي ، وجدنا منطقا تطوريا مثيرا للاهتمام للغاية: لقد تغير web2AI من مركزي إلى > موزع ، وتغير web3AI من إثبات المفهوم إلى التطبيق العملي >. التقارب بين الاثنين يتسارع.
1）أولاً، انظر إلى تطورات web2AI، ذكاء Apple المحلي، وانتشار نماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة، وهذا يعكس أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أخف وزناً وأكثر ملاءمة. هذا يخبرنا أن وسيلة الذكاء الاصطناعي لم تعد محصورة في مراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف المحمولة، والأجهزة الطرفية، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
يستخدم كلود وجيميني MCP لتمكين المحادثات الذكاء الاصطناعي-الذكاء الاصطناعي ، وهو ابتكار يمثل التحول من الذكاء المتجانس إلى التعاون العنقودي.
السؤال هنا هو، عندما يصبح حامل الذكاء الاصطناعي موزعاً بشكل كبير، كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين هذه النماذج الموزعة من الذكاء الاصطناعي؟
هنا يوجد منطق需求: التقدم التكنولوجي (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (وسائط موزعة) → ظهور طلب جديد (التحقق اللامركزي).
بدأت بعض المشاريع في تنفيذ التقسيم المهني للعمل على مستويات وظيفية مختلفة مثل قوة الحوسبة والاستدلال والتعليق التوضيحي للبيانات والتخزين. على سبيل المثال ، قمنا سابقا بتحليل @ionet التركيز على تجميع طاقة الحوسبة اللامركزية ، وقيام Bittensor ببناء شبكة استدلال لامركزية ، @flock \ _io في التعلم الموحد والحوسبة المتطورة ، @SaharaLabsAI في اتجاه حوافز البيانات الموزعة ، @Mira \ _Network تقليل الأوهام الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة ، إلخ.
هنا يوجد منطق عرض يتضح تدريجياً: تباطؤ الضوضاء حول ال MEME (تصفية الفقاعة) → تزايد الطلب على البنية التحتية (دفع الحاجة الأساسية) → ظهور تقسيم العمل المتخصص (تحسين الكفاءة) → تأثيرات التعاون البيئي (قيمة الشبكة).
ترى، أن "نقاط الضعف" في طلبات web2AI تقترب تدريجياً من "نقاط القوة" التي يمكن أن توفرها web3AI. إن مسار تطور web2AI و web3AI يحقق تدريجياً تداخلاً.
أصبحت web2AI أكثر نضجا من الناحية التكنولوجية ، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة. Web3AI مبتكر في النماذج الاقتصادية ، لكن تنفيذه الفني يتخلف عن web2. يمكن أن يكمل تكامل الاثنين مزايا بعضهما البعض.
في الواقع، إن دمج الجانبين يولد نموذجًا جديدًا يجمع بين "الحساب الفعال خارج السلسلة" و"التحقق السريع داخل السلسلة".
في هذا النموذج، لم تعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية؛ سوف تكون الموارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال مركزة خارج السلسلة، ولكنها تحتاج أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة.
هذا التركيب ذكي: فهو يحافظ على كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي الوقت نفسه يضمن الموثوقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف داخل السلسلة.
ملاحظة: حتى الآن لا يزال هناك من يعتبر أن web3AI هو مجرد فكرة زائفة، ولكن إذا كان لديك إحساس دقيق ورؤية استشرافية معينة، فستعرف أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي لن تميز بين web2 و web3، ولكن تحيزات البشر ستفعل.