Web2 AI переходить від централізованої до розподіленої моделі, Web3 AI переходить від перевірки концепції до практичного використання, обидва реалізують взаємодоповнювальні переваги за допомогою моделі «поза блокчейном високоефективних обчислень + у блокчейні надійної верифікації».
Автор: Haotian
Спостерігаючи за різними тенденціями в галузі загального штучного інтелекту за останній місяць, я виявив дуже цікаву еволюційну логіку: web2AI від централізованості —> дистрибутивності, web3AI від перевірки концепції —> практичності. Обидва процеси прискорено інтегруються.
Спочатку розглянемо динаміку розвитку web2AI, локальний штучний інтелект Apple, поширення різних офлайн AI моделей, що відображає те, що AI моделі стають легшими і зручнішими. Це говорить нам про те, що носій AI більше не обмежується великими хмарними сервісами, а може бути розгорнутий на мобільних телефонах, крайових пристроях або навіть IoT терміналах.
Але Claude та Gemini реалізують AI-AI діалог через MCP, ця інновація означає, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Питання виникає, коли носій ШІ стає високо розподіленим, як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між цими розподіленими екземплярами ШІ?
Тут є рівень логіки попиту: технічний прогрес (зменшення ваги моделей) → зміна способу розгортання (розподілена база) → виникнення нового попиту (децентралізована верифікація).
Якщо розглядати шлях еволюції web3AI, то в більшості ранніх проєктів AI Agent домінували атрибути MEME, але останнім часом ринок перейшов від ажіотажу навколо простих launchpads до систематичного будівництва інфраструктури AI layer1 з нижчою архітектурою.
У деяких проектах почався професійний розподіл праці на різних функціональних рівнях, таких як обчислювальна потужність, висновок, анотація даних і зберігання. Наприклад, ми раніше аналізували @ionet зосередження уваги на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, побудові Bittensor децентралізованої мережі логічного висновку, @flock_io у федеративному навчанні та периферійних обчисленнях, @SaharaLabsAI у напрямку стимулювання розподілених даних, @Mira_Network зменшення ілюзій ШІ за допомогою механізмів розподіленого консенсусу тощо.
Тут простежується логіка пропозиції, яка поступово стає зрозумілішою: хайп навколо MEME охолоджується (bubble clear→ing), з'являється попит на інфраструктуру (жорсткий попит), → виникає спеціалізований розподіл праці (оптимізація ефективності), → ефект екологічної синергії (вартість мережі).
Ви бачите, що «слабкі місця» попиту web2AI поступово наближаються до «сильних сторін» пропозиції web3AI. Шляхи еволюції web2AI та web3AI поступово перетинаються.
web2AI стає все більш технологічно зрілим, але йому не вистачає економічних стимулів та механізмів управління; Web3AI є інноваційним в економічних моделях, але його технічна реалізація відстає від web2. Інтеграція цих двох методів може доповнювати переваги один одного.
Фактично, зближення цих двох факторів породжує нову парадигму штучного інтелекту, що поєднує «ефективні обчислення» поза ланцюгом і «швидку верифікацію» в ланцюжку.
Згідно з цією парадигмою, ШІ – це вже не просто інструмент, а учасник з економічною ідентичністю; Фокус таких ресурсів, як обчислювальна потужність, дані та висновки, буде в автономному режимі, але також потрібна легка мережа верифікації.
Ця комбінація дуже вдалa: вона зберігає ефективність і гнучкість поза блокчейном, одночасно забезпечуючи надійність і прозорість завдяки легкій верифікації у блокчейні.
Примітка: Досі деякі люди завжди думали, що web3AI — це хибне твердження, але якщо ви уважно відчуєте це та маєте певне далекоглядне розуміння, ви знатимете, що зі швидким розвитком штучного інтелекту він ніколи не відрізнить web2 від web3, але людська упередженість зможе.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Коли дистрибутивний розвиток зустрічається з практичним застосуванням, Web2 та Web3 AI рухаються в обох напрямках.
Автор: Haotian
Спостерігаючи за різними тенденціями в галузі загального штучного інтелекту за останній місяць, я виявив дуже цікаву еволюційну логіку: web2AI від централізованості —> дистрибутивності, web3AI від перевірки концепції —> практичності. Обидва процеси прискорено інтегруються.
Але Claude та Gemini реалізують AI-AI діалог через MCP, ця інновація означає, що AI переходить від одиничного інтелекту до колективної співпраці.
Питання виникає, коли носій ШІ стає високо розподіленим, як забезпечити узгодженість даних і надійність рішень між цими розподіленими екземплярами ШІ?
Тут є рівень логіки попиту: технічний прогрес (зменшення ваги моделей) → зміна способу розгортання (розподілена база) → виникнення нового попиту (децентралізована верифікація).
У деяких проектах почався професійний розподіл праці на різних функціональних рівнях, таких як обчислювальна потужність, висновок, анотація даних і зберігання. Наприклад, ми раніше аналізували @ionet зосередження уваги на децентралізованій агрегації обчислювальної потужності, побудові Bittensor децентралізованої мережі логічного висновку, @flock_io у федеративному навчанні та периферійних обчисленнях, @SaharaLabsAI у напрямку стимулювання розподілених даних, @Mira_Network зменшення ілюзій ШІ за допомогою механізмів розподіленого консенсусу тощо.
Тут простежується логіка пропозиції, яка поступово стає зрозумілішою: хайп навколо MEME охолоджується (bubble clear→ing), з'являється попит на інфраструктуру (жорсткий попит), → виникає спеціалізований розподіл праці (оптимізація ефективності), → ефект екологічної синергії (вартість мережі).
Ви бачите, що «слабкі місця» попиту web2AI поступово наближаються до «сильних сторін» пропозиції web3AI. Шляхи еволюції web2AI та web3AI поступово перетинаються.
web2AI стає все більш технологічно зрілим, але йому не вистачає економічних стимулів та механізмів управління; Web3AI є інноваційним в економічних моделях, але його технічна реалізація відстає від web2. Інтеграція цих двох методів може доповнювати переваги один одного.
Фактично, зближення цих двох факторів породжує нову парадигму штучного інтелекту, що поєднує «ефективні обчислення» поза ланцюгом і «швидку верифікацію» в ланцюжку.
Згідно з цією парадигмою, ШІ – це вже не просто інструмент, а учасник з економічною ідентичністю; Фокус таких ресурсів, як обчислювальна потужність, дані та висновки, буде в автономному режимі, але також потрібна легка мережа верифікації.
Ця комбінація дуже вдалa: вона зберігає ефективність і гнучкість поза блокчейном, одночасно забезпечуючи надійність і прозорість завдяки легкій верифікації у блокчейні.
Примітка: Досі деякі люди завжди думали, що web3AI — це хибне твердження, але якщо ви уважно відчуєте це та маєте певне далекоглядне розуміння, ви знатимете, що зі швидким розвитком штучного інтелекту він ніколи не відрізнить web2 від web3, але людська упередженість зможе.