Nuevas tendencias en el desarrollo de la IA: El camino de la fusión entre Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial general, he encontrado una tendencia interesante: la IA Web2 está evolucionando de la centralización a la distribución, mientras que la IA Web3 está pasando de la fase de prueba de concepto a la exploración de la utilidad. Estos dos campos están fusionándose rápidamente, mostrando una notable tendencia de desarrollo.
La tendencia de distribución de la IA en Web2
Los últimos desarrollos en la inteligencia artificial de Web2 muestran una clara tendencia hacia la descentralización. Tomando como ejemplo la popularización de la inteligencia local y varios modelos de IA offline lanzados por Apple, se refleja que los modelos de IA están evolucionando hacia direcciones más ligeras y convenientes. Esta tendencia indica que los escenarios de aplicación de la IA ya no están limitados a grandes centros de servicios en la nube, sino que pueden desplegarse de manera flexible en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas.
Al mismo tiempo, la capacidad de colaboración entre modelos de IA también está mejorando constantemente. Algunos asistentes de IA han logrado el diálogo entre IA a través de la colaboración mult modelo (MCP), lo que marca la transición de la IA de agentes individuales a un modo de colaboración en grupo.
Sin embargo, con la alta distribución de los portadores de IA, cómo asegurar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que operan de manera descentralizada se ha convertido en un problema urgente que necesita ser resuelto. La lógica de evolución de esta necesidad se puede resumir como: avance tecnológico (ligereza del modelo) → cambio en el método de implementación (portadores distribuidos) → generación de nuevas necesidades (validación descentralizada).
Exploración de la utilidad de Web3 AI
El camino de desarrollo de la IA Web3 también muestra una transición de la validación de conceptos hacia la exploración de la utilidad. Los proyectos de Agentes de IA en sus primeras etapas se centraban principalmente en la especulación de conceptos, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de IA más fundamentales, incluyendo la capacidad de cómputo, el razonamiento, la anotación de datos, el almacenamiento y la especialización en diversas capas funcionales.
Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, algunos se dedican a construir redes de inferencia descentralizadas, y otros están trabajando en aprendizaje federado y computación en el borde. Al mismo tiempo, también hay proyectos que se enfocan en incentivos de datos distribuidos y en abordar problemas como las ilusiones de IA mediante mecanismos de consenso distribuidos.
Esta tendencia de desarrollo refleja una lógica de suministro clara: enfriamiento de la especulación de conceptos → aparición de la demanda de infraestructura → aparición de la división del trabajo especializada → formación de efectos de colaboración ecológica.
La tendencia de fusión entre Web2 AI y Web3 AI
Con el desarrollo de la IA Web2 y la IA Web3, sus trayectorias de evolución están comenzando a converger. La IA Web2 se está volviendo tecnológicamente más madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente deficiente. La fusión de ambas promete lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de aplicaciones de IA, que combina un modo de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este modo, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. El enfoque de los recursos de cálculo sigue estando fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesita una red de verificación en la cadena ligera para garantizar la credibilidad y la transparencia.
Este modo de combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, y a través de la verificación en la cadena asegura la credibilidad y transparencia del sistema, representando una dirección importante para el desarrollo futuro en el campo de la IA.
Es importante notar que, aunque todavía hay quienes cuestionan la viabilidad de la IA en Web3, la rápida velocidad de desarrollo de la IA indica que la tecnología en sí no distinguirá los límites entre Web2 y Web3. El verdadero obstáculo puede provenir de los sesgos cognitivos de las personas. A medida que la tecnología continúa avanzando e integrándose, los límites entre la IA de Web2 y la IA de Web3 se volverán cada vez más difusos, y en última instancia, podrían formar un ecosistema de IA más abierto, eficiente y confiable.
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HashBandit
· hace15h
bruh los mismos problemas de escalado que mi viejo equipo de minería... el tps va a ser una pesadilla fr
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MissedAirdropAgain
· hace15h
Al final, solo es una IA marginal.
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MaticHoleFiller
· hace15h
Está cocinando arroz frío.
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DegenMcsleepless
· hace15h
¿La sensación es solo especulación de conceptos?
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FOMOSapien
· hace15h
Ya lo dije, esta ronda.
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GasFeeCrier
· hace15h
No será otra vez un concepto exagerado, ¿verdad?
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WalletAnxietyPatient
· hace15h
Distribuido, todo se hace distribuido, es un desorden.
Fusión de AI entre Web2 y Web3: tendencias distribuidas y exploración de la aplicación práctica
Nuevas tendencias en el desarrollo de la IA: El camino de la fusión entre Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial general, he encontrado una tendencia interesante: la IA Web2 está evolucionando de la centralización a la distribución, mientras que la IA Web3 está pasando de la fase de prueba de concepto a la exploración de la utilidad. Estos dos campos están fusionándose rápidamente, mostrando una notable tendencia de desarrollo.
La tendencia de distribución de la IA en Web2
Los últimos desarrollos en la inteligencia artificial de Web2 muestran una clara tendencia hacia la descentralización. Tomando como ejemplo la popularización de la inteligencia local y varios modelos de IA offline lanzados por Apple, se refleja que los modelos de IA están evolucionando hacia direcciones más ligeras y convenientes. Esta tendencia indica que los escenarios de aplicación de la IA ya no están limitados a grandes centros de servicios en la nube, sino que pueden desplegarse de manera flexible en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas.
Al mismo tiempo, la capacidad de colaboración entre modelos de IA también está mejorando constantemente. Algunos asistentes de IA han logrado el diálogo entre IA a través de la colaboración mult modelo (MCP), lo que marca la transición de la IA de agentes individuales a un modo de colaboración en grupo.
Sin embargo, con la alta distribución de los portadores de IA, cómo asegurar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que operan de manera descentralizada se ha convertido en un problema urgente que necesita ser resuelto. La lógica de evolución de esta necesidad se puede resumir como: avance tecnológico (ligereza del modelo) → cambio en el método de implementación (portadores distribuidos) → generación de nuevas necesidades (validación descentralizada).
Exploración de la utilidad de Web3 AI
El camino de desarrollo de la IA Web3 también muestra una transición de la validación de conceptos hacia la exploración de la utilidad. Los proyectos de Agentes de IA en sus primeras etapas se centraban principalmente en la especulación de conceptos, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de IA más fundamentales, incluyendo la capacidad de cómputo, el razonamiento, la anotación de datos, el almacenamiento y la especialización en diversas capas funcionales.
Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, algunos se dedican a construir redes de inferencia descentralizadas, y otros están trabajando en aprendizaje federado y computación en el borde. Al mismo tiempo, también hay proyectos que se enfocan en incentivos de datos distribuidos y en abordar problemas como las ilusiones de IA mediante mecanismos de consenso distribuidos.
Esta tendencia de desarrollo refleja una lógica de suministro clara: enfriamiento de la especulación de conceptos → aparición de la demanda de infraestructura → aparición de la división del trabajo especializada → formación de efectos de colaboración ecológica.
La tendencia de fusión entre Web2 AI y Web3 AI
Con el desarrollo de la IA Web2 y la IA Web3, sus trayectorias de evolución están comenzando a converger. La IA Web2 se está volviendo tecnológicamente más madura, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA Web3 tiene innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente deficiente. La fusión de ambas promete lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de aplicaciones de IA, que combina un modo de "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este modo, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. El enfoque de los recursos de cálculo sigue estando fuera de la cadena, pero al mismo tiempo se necesita una red de verificación en la cadena ligera para garantizar la credibilidad y la transparencia.
Este modo de combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, y a través de la verificación en la cadena asegura la credibilidad y transparencia del sistema, representando una dirección importante para el desarrollo futuro en el campo de la IA.
Es importante notar que, aunque todavía hay quienes cuestionan la viabilidad de la IA en Web3, la rápida velocidad de desarrollo de la IA indica que la tecnología en sí no distinguirá los límites entre Web2 y Web3. El verdadero obstáculo puede provenir de los sesgos cognitivos de las personas. A medida que la tecnología continúa avanzando e integrándose, los límites entre la IA de Web2 y la IA de Web3 se volverán cada vez más difusos, y en última instancia, podrían formar un ecosistema de IA más abierto, eficiente y confiable.