A IA Web2 está passando de uma abordagem centralizada para uma distribuída, enquanto a IA Web3 está avançando de uma prova de conceito para a aplicação prática, ambos estão alcançando uma complementaridade vantajosa através do modelo de "cálculo eficiente fora da cadeia + verificação confiável na cadeia".
Escrito por: Haotian
Observando as várias tendências no campo da IA nos últimos 1 mês, descobri uma lógica de evolução muito interessante: web2AI de centralização ——> distribuição, web3AI de validação de conceito ——> utilidade. Ambos estão a fundir-se rapidamente.
Primeiro, observe a dinâmica de desenvolvimento do web2AI, a inteligência local da Apple e a popularização de vários modelos de IA offline, que refletem que os modelos de IA estão se tornando mais leves e convenientes. Isso nos diz que o suporte para IA não está mais restrito a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implantado em telefones celulares, dispositivos de borda e até mesmo em terminais IoT.
E, Claude e Gemini realizam diálogos AI-AI através do MCP, essa inovação marca a transição da inteligência artificial de individual para colaboração em grupo.
A questão é: quando o veículo de IA se torna altamente distribuído, como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre esses instâncias de IA que operam de forma descentralizada?
Aqui está uma lógica de demanda: avanço tecnológico (leveza do modelo) → mudança no método de implementação (suporte distribuído) → surgimento de novas demandas (validação descentralizada).
2）Agora vamos olhar para o caminho de evolução do web3AI. Nos primeiros projetos de AI Agent, a maioria tinha como principal atributo o MEME, mas recentemente, o mercado começou a mudar de uma simples especulação de launchpad para a construção sistemática de uma infraestrutura de AI layer1 mais fundamental.
Começam a surgir projetos a realizar especialização em diferentes camadas funcionais, como capacidade de computação, inferência, anotação de dados e armazenamento. Por exemplo, analisámos anteriormente que @ionet se concentra na agregação de capacidade de computação descentralizada, Bittensor constrói uma rede de inferência descentralizada, @flock_io foca em aprendizagem federada e computação de borda, @SaharaLabsAI trabalha na direção de incentivos de dados distribuídos, e @Mira_Network reduz a ilusão de IA através de um mecanismo de consenso distribuído, etc.;
Aqui há uma lógica de fornecimento que se torna gradualmente mais clara: arrefecimento da especulação de MEME (limpeza da bolha) → surgimento da demanda por infraestrutura (impulso de necessidade básica) → aparecimento da especialização (otimização da eficiência) → efeito de colaboração ecológica (valor da rede).
Você vê, a "falta" da demanda por web2AI está gradualmente se aproximando da "força" que o web3AI pode fornecer. O caminho de evolução do web2AI e do web3AI está gradualmente se cruzando.
A web2AI está a tornar-se cada vez mais madura do ponto de vista tecnológico, mas carece de incentivos económicos e de mecanismos de governação; A Web3AI é inovadora em modelos económicos, mas a sua implementação técnica está atrasada em relação à web2. A integração dos dois pode complementar as vantagens um do outro.
Na verdade, a fusão de ambos está a gerar um novo paradigma de combinação de IA com "computação eficiente" fora da cadeia e "validação rápida" na cadeia.
Neste paradigma, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e torna-se um participante com identidade económica; o foco dos recursos como poder computacional, dados e raciocínio estará fora da cadeia, mas ainda precisa de uma rede de validação leve.
É uma combinação inteligente: mantém a eficiência e a flexibilidade da computação offline, ao mesmo tempo que garante credibilidade e transparência através de uma verificação on-chain leve.
Nota: Até agora, ainda há quem considere a web3AI um falso dilema, mas se observarmos com atenção e tivermos uma certa visão de futuro, perceberemos que, com a rápida evolução da IA, nunca há uma distinção entre web2 e web3, mas os preconceitos humanos sim.
Ver original
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Quando o desenvolvimento distribuído encontra a aplicação prática, Web2 e Web3 AI avançam em ambas as direções.
Escrito por: Haotian
Observando as várias tendências no campo da IA nos últimos 1 mês, descobri uma lógica de evolução muito interessante: web2AI de centralização ——> distribuição, web3AI de validação de conceito ——> utilidade. Ambos estão a fundir-se rapidamente.
E, Claude e Gemini realizam diálogos AI-AI através do MCP, essa inovação marca a transição da inteligência artificial de individual para colaboração em grupo.
A questão é: quando o veículo de IA se torna altamente distribuído, como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre esses instâncias de IA que operam de forma descentralizada?
Aqui está uma lógica de demanda: avanço tecnológico (leveza do modelo) → mudança no método de implementação (suporte distribuído) → surgimento de novas demandas (validação descentralizada).
2）Agora vamos olhar para o caminho de evolução do web3AI. Nos primeiros projetos de AI Agent, a maioria tinha como principal atributo o MEME, mas recentemente, o mercado começou a mudar de uma simples especulação de launchpad para a construção sistemática de uma infraestrutura de AI layer1 mais fundamental.
Começam a surgir projetos a realizar especialização em diferentes camadas funcionais, como capacidade de computação, inferência, anotação de dados e armazenamento. Por exemplo, analisámos anteriormente que @ionet se concentra na agregação de capacidade de computação descentralizada, Bittensor constrói uma rede de inferência descentralizada, @flock_io foca em aprendizagem federada e computação de borda, @SaharaLabsAI trabalha na direção de incentivos de dados distribuídos, e @Mira_Network reduz a ilusão de IA através de um mecanismo de consenso distribuído, etc.;
Aqui há uma lógica de fornecimento que se torna gradualmente mais clara: arrefecimento da especulação de MEME (limpeza da bolha) → surgimento da demanda por infraestrutura (impulso de necessidade básica) → aparecimento da especialização (otimização da eficiência) → efeito de colaboração ecológica (valor da rede).
Você vê, a "falta" da demanda por web2AI está gradualmente se aproximando da "força" que o web3AI pode fornecer. O caminho de evolução do web2AI e do web3AI está gradualmente se cruzando.
A web2AI está a tornar-se cada vez mais madura do ponto de vista tecnológico, mas carece de incentivos económicos e de mecanismos de governação; A Web3AI é inovadora em modelos económicos, mas a sua implementação técnica está atrasada em relação à web2. A integração dos dois pode complementar as vantagens um do outro.
Na verdade, a fusão de ambos está a gerar um novo paradigma de combinação de IA com "computação eficiente" fora da cadeia e "validação rápida" na cadeia.
Neste paradigma, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e torna-se um participante com identidade económica; o foco dos recursos como poder computacional, dados e raciocínio estará fora da cadeia, mas ainda precisa de uma rede de validação leve.
É uma combinação inteligente: mantém a eficiência e a flexibilidade da computação offline, ao mesmo tempo que garante credibilidade e transparência através de uma verificação on-chain leve.
Nota: Até agora, ainda há quem considere a web3AI um falso dilema, mas se observarmos com atenção e tivermos uma certa visão de futuro, perceberemos que, com a rápida evolução da IA, nunca há uma distinção entre web2 e web3, mas os preconceitos humanos sim.