AI领域的新趋势:Web2与Web3的融合

近期观察AI领域的发展动向,发现一个有趣的演进逻辑:Web2 AI正从集中化向分布式转变,而Web3 AI则从概念验证阶段迈向实用性。这两个领域正在加速融合。

Web2 AI的发展呈现出明显的分散化趋势。本地智能和离线AI模型的普及意味着AI不再局限于大型云服务中心,而是可以部署在手机、边缘设备甚至物联网终端上。同时,AI-AI对话技术的突破标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种分布式趋势带来了新的挑战:如何确保分散运行的AI实例之间的数据一致性和决策可信度?这一需求源于技术进步带来的部署方式变革,进而催生了去中心化验证的需求。

与此同时,Web3 AI的发展路径也在转变。早期以炒作为主的项目逐渐让位于更为系统化的基础设施建设。市场开始关注算力、推理、数据标注、存储等各个功能层面的专业化分工。这一转变反映了从泡沫出清到刚需驱动,再到专业化分工和生态协同的演进过程。

有趣的是,Web2 AI的需求短板正好对应Web3 AI的供给优势。Web2 AI在技术上日趋成熟,但缺乏经济激励和治理机制;Web3 AI在经济模型上有创新,但技术实现相对落后。两者的融合可以实现优势互补。

这种融合正在催生一种新的AI范式:结合链下高效计算和链上快速验证。在这个范式下,AI不仅是工具,更是具有经济身份的参与者。虽然算力、数据、推理等资源主要在链下,但同样需要一个轻量化的链上验证网络。

这种组合既保持了链下计算的效率和灵活性,又通过链上验证确保了可信度和透明度。尽管有人认为Web3 AI是伪命题,但实际上AI的发展并不区分Web2和Web3,只是人的认知存在偏见。随着技术的迅速发展,这种融合趋势将越来越明显。