L'IA Web2 passe d'une centralisation à une distribution, l'IA Web3 passe de la validation de concept à l'application pratique, les deux réalisent une complémentarité des avantages grâce au modèle « calcul efficace off-chain + validation fiable on-chain ».
Rédaction : Haotian
Après avoir observé les différentes tendances dans le domaine de l'IA générative au cours du dernier mois, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : web2AI passe de la centralisation à la distribution, tandis que web3AI évolue de la validation de concept à la praticité. Les deux sont en train de fusionner rapidement.
Regardons d’abord le développement de web2AI, l’intelligence locale d’Apple, la popularité de divers modèles d’IA hors ligne, derrière lesquels se reflète le fait que les modèles d’IA deviennent plus légers et plus pratiques. Cela nous indique que le vecteur de l’IA ne se limite plus aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur les téléphones mobiles, les appareils de périphérie et même les terminaux IoT.
Et, Claude et Gemini réalisent des dialogues AI-AI via MCP, cette innovation marque la transition de l'intelligence individuelle vers la collaboration en groupe de l'IA.
La question se pose : lorsque le support de l'IA devient hautement distribué, comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée ?
Il y a une logique de demande ici : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de mode de déploiement (support distribué) → nouvelle demande générée (validation décentralisée).
Regardons maintenant l'évolution de web3AI. Les projets d'AI Agent des débuts étaient principalement axés sur les attributs MEME, mais récemment, le marché est passé d'une simple spéculation sur des launchpads à la construction systématique d'infrastructures AI layer1 plus fondamentales.
Certains projets ont commencé à effectuer une division professionnelle du travail à différents niveaux fonctionnels tels que la puissance de calcul, l’inférence, l’annotation des données et le stockage. Par exemple, nous avons précédemment analysé @ionet en nous concentrant sur l’agrégation décentralisée de la puissance de calcul, Bittensor construisant un réseau d’inférence décentralisé, @flock_io dans l’apprentissage fédéré et l’edge computing, @SaharaLabsAI dans le sens des incitations aux données distribuées, @Mira_Network réduisant les illusions d’IA grâce à des mécanismes de consensus distribués, etc.
Il y a ici une logique d'offre qui devient progressivement claire : le refroidissement de la spéculation sur les MEME (élimination de la bulle) → l'émergence de la demande d'infrastructure (poussée par les besoins fondamentaux) → l'apparition de la spécialisation (optimisation de l'efficacité) → les effets de synergie écologique (valeur du réseau).
Tu vois, le « point faible » de la demande en web2AI se rapproche progressivement de la « force » que peut offrir le web3AI. Les chemins d'évolution du web2AI et du web3AI convergent progressivement.
web2AI devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; web3AI innove sur le plan du modèle économique, mais la réalisation technologique est en retard par rapport à web2. La fusion des deux peut parfaitement complémenter leurs avantages.
En fait, la fusion des deux donne naissance à un nouveau paradigme combinant l'« efficacité de calcul » off-chain et la « validation rapide » on-chain de l'IA.
Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique ; les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se concentreront hors ligne, mais auront également besoin d'un réseau de validation léger.
Cette combinaison est astucieuse : elle maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors ligne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur la chaîne.
Note : Jusqu'à présent, il y a toujours des gens qui considèrent que le web3AI est un faux débat. Cependant, si l'on fait preuve d'attention et d'une certaine vision prospective, on saura que, avec la rapidité du développement de l'IA, il n'y a jamais de distinction entre web2 et web3, mais les préjugés des gens, eux, le seront.
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Lorsque le développement distribué rencontre la mise en pratique, Web2 et Web3 AI avancent ensemble.
Rédaction : Haotian
Après avoir observé les différentes tendances dans le domaine de l'IA générative au cours du dernier mois, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : web2AI passe de la centralisation à la distribution, tandis que web3AI évolue de la validation de concept à la praticité. Les deux sont en train de fusionner rapidement.
Et, Claude et Gemini réalisent des dialogues AI-AI via MCP, cette innovation marque la transition de l'intelligence individuelle vers la collaboration en groupe de l'IA.
La question se pose : lorsque le support de l'IA devient hautement distribué, comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée ?
Il y a une logique de demande ici : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de mode de déploiement (support distribué) → nouvelle demande générée (validation décentralisée).
Certains projets ont commencé à effectuer une division professionnelle du travail à différents niveaux fonctionnels tels que la puissance de calcul, l’inférence, l’annotation des données et le stockage. Par exemple, nous avons précédemment analysé @ionet en nous concentrant sur l’agrégation décentralisée de la puissance de calcul, Bittensor construisant un réseau d’inférence décentralisé, @flock_io dans l’apprentissage fédéré et l’edge computing, @SaharaLabsAI dans le sens des incitations aux données distribuées, @Mira_Network réduisant les illusions d’IA grâce à des mécanismes de consensus distribués, etc.
Il y a ici une logique d'offre qui devient progressivement claire : le refroidissement de la spéculation sur les MEME (élimination de la bulle) → l'émergence de la demande d'infrastructure (poussée par les besoins fondamentaux) → l'apparition de la spécialisation (optimisation de l'efficacité) → les effets de synergie écologique (valeur du réseau).
Tu vois, le « point faible » de la demande en web2AI se rapproche progressivement de la « force » que peut offrir le web3AI. Les chemins d'évolution du web2AI et du web3AI convergent progressivement.
web2AI devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; web3AI innove sur le plan du modèle économique, mais la réalisation technologique est en retard par rapport à web2. La fusion des deux peut parfaitement complémenter leurs avantages.
En fait, la fusion des deux donne naissance à un nouveau paradigme combinant l'« efficacité de calcul » off-chain et la « validation rapide » on-chain de l'IA.
Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique ; les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se concentreront hors ligne, mais auront également besoin d'un réseau de validation léger.
Cette combinaison est astucieuse : elle maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors ligne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur la chaîne.
Note : Jusqu'à présent, il y a toujours des gens qui considèrent que le web3AI est un faux débat. Cependant, si l'on fait preuve d'attention et d'une certaine vision prospective, on saura que, avec la rapidité du développement de l'IA, il n'y a jamais de distinction entre web2 et web3, mais les préjugés des gens, eux, le seront.