Nouvelles tendances du développement de l'IA : La voie de la fusion entre Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA généralisée, j'ai découvert une tendance intéressante : l'IA Web2 évolue d'une centralisation vers une distribution, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation de concept à l'exploration de son utilité. Ces deux domaines fusionnent rapidement, présentant une dynamique de développement remarquable.
La tendance à la distribution de l'IA Web2
Les dernières évolutions de l'IA Web2 montrent une tendance claire vers la décentralisation. Prenons par exemple la popularité des intelligences locales et des divers modèles d'IA hors ligne lancés par Apple, qui reflète le fait que les modèles d'IA évoluent vers des solutions plus légères et plus pratiques. Cette tendance indique que les scénarios d'application de l'IA ne se limitent plus aux grands centres de services cloud, mais peuvent être déployés de manière flexible sur des smartphones, des appareils en périphérie, voire des terminaux IoT.
En même temps, la capacité de collaboration entre les modèles d'IA continue de s'améliorer. Certains assistants AI réalisent des dialogues entre IA grâce à la collaboration multi-modèles (MCP), marquant la transition de l'IA d'un agent unique vers un mode de collaboration en groupe.
Cependant, avec la haute distribution des supports d'IA, comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée est devenu un problème urgent à résoudre. La logique d'évolution de ce besoin peut être résumée comme suit : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de mode de déploiement (supports distribués) → apparition de nouveaux besoins (validation décentralisée).
Exploration de la praticité de Web3 AI
Le chemin de développement de l'IA Web3 montre également une transition de la validation conceptuelle vers l'exploration de la praticité. Les projets d'agents IA dans les premières étapes étaient principalement axés sur la spéculation des concepts, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures d'IA plus fondamentales, y compris la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données, le stockage et d'autres aspects de la spécialisation fonctionnelle.
Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres s'efforcent de construire des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se penchent également sur l'apprentissage fédéré et l'informatique en périphérie. Parallèlement, il existe des projets qui se préoccupent de l'incitation des données distribuées et de la réduction des illusions de l'IA grâce à des mécanismes de consensus distribués.
Cette tendance de développement reflète une logique d'approvisionnement claire : refroidissement de la spéculation sur les concepts → apparition de la demande d'infrastructure → spécialisation du travail → formation d'effets de synergie écologique.
Tendance de la fusion entre l'IA Web2 et l'IA Web3
Avec le développement respectif de l'IA Web2 et de l'IA Web3, les chemins d'évolution des deux commencent à se croiser. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux devrait permettre de réaliser des synergies.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme d'application de l'IA, qui combine un mode de "calcul efficace" hors chaîne et une "validation rapide" sur chaîne. Dans ce mode, l'IA n'est plus seulement un simple outil, mais un participant doté d'une identité économique. Le poids des ressources de calcul reste hors chaîne, mais il faut en même temps un réseau de validation léger sur chaîne pour garantir la crédibilité et la transparence.
Ce modèle combiné maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la fiabilité et la transparence du système grâce à la vérification sur chaîne, représentant une direction importante pour le développement futur dans le domaine de l'IA.
Il convient de noter que, bien que certaines personnes remettent encore en question la faisabilité de l'IA Web3, la rapidité de développement de l'IA montre que la technologie elle-même ne fera pas de distinction entre les frontières de Web2 et Web3. Le véritable obstacle pourrait provenir des biais cognitifs des gens. Avec les progrès constants et l'intégration de la technologie, les frontières entre l'IA Web2 et l'IA Web3 deviendront de plus en plus floues, et pourrait finalement former un écosystème d'IA plus ouvert, efficace et fiable.
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HashBandit
· Il y a 15h
bruh mêmes problèmes d'échelle que ma vieille plateforme de minage... les tps vont être un cauchemar fr
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MissedAirdropAgain
· Il y a 15h
C'est juste un AI marginal après tout.
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MaticHoleFiller
· Il y a 15h
On est en train de réchauffer de vieux plats.
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DegenMcsleepless
· Il y a 15h
On a l'impression que c'est juste une spéculation sur des concepts ?
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FOMOSapien
· Il y a 15h
J'aurais dû le dire plus tôt.
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GasFeeCrier
· Il y a 15h
Ce ne sera pas encore un coup de marketing, n'est-ce pas ?
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WalletAnxietyPatient
· Il y a 15h
Tout est distribué, c'est n'importe quoi, ça n'a pas de sens.
Fusion de l'IA entre Web2 et Web3 : tendances distribuées et exploration pratique
Nouvelles tendances du développement de l'IA : La voie de la fusion entre Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA généralisée, j'ai découvert une tendance intéressante : l'IA Web2 évolue d'une centralisation vers une distribution, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation de concept à l'exploration de son utilité. Ces deux domaines fusionnent rapidement, présentant une dynamique de développement remarquable.
La tendance à la distribution de l'IA Web2
Les dernières évolutions de l'IA Web2 montrent une tendance claire vers la décentralisation. Prenons par exemple la popularité des intelligences locales et des divers modèles d'IA hors ligne lancés par Apple, qui reflète le fait que les modèles d'IA évoluent vers des solutions plus légères et plus pratiques. Cette tendance indique que les scénarios d'application de l'IA ne se limitent plus aux grands centres de services cloud, mais peuvent être déployés de manière flexible sur des smartphones, des appareils en périphérie, voire des terminaux IoT.
En même temps, la capacité de collaboration entre les modèles d'IA continue de s'améliorer. Certains assistants AI réalisent des dialogues entre IA grâce à la collaboration multi-modèles (MCP), marquant la transition de l'IA d'un agent unique vers un mode de collaboration en groupe.
Cependant, avec la haute distribution des supports d'IA, comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée est devenu un problème urgent à résoudre. La logique d'évolution de ce besoin peut être résumée comme suit : progrès technologique (allègement des modèles) → changement de mode de déploiement (supports distribués) → apparition de nouveaux besoins (validation décentralisée).
Exploration de la praticité de Web3 AI
Le chemin de développement de l'IA Web3 montre également une transition de la validation conceptuelle vers l'exploration de la praticité. Les projets d'agents IA dans les premières étapes étaient principalement axés sur la spéculation des concepts, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures d'IA plus fondamentales, y compris la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données, le stockage et d'autres aspects de la spécialisation fonctionnelle.
Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres s'efforcent de construire des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se penchent également sur l'apprentissage fédéré et l'informatique en périphérie. Parallèlement, il existe des projets qui se préoccupent de l'incitation des données distribuées et de la réduction des illusions de l'IA grâce à des mécanismes de consensus distribués.
Cette tendance de développement reflète une logique d'approvisionnement claire : refroidissement de la spéculation sur les concepts → apparition de la demande d'infrastructure → spécialisation du travail → formation d'effets de synergie écologique.
Tendance de la fusion entre l'IA Web2 et l'IA Web3
Avec le développement respectif de l'IA Web2 et de l'IA Web3, les chemins d'évolution des deux commencent à se croiser. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux devrait permettre de réaliser des synergies.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme d'application de l'IA, qui combine un mode de "calcul efficace" hors chaîne et une "validation rapide" sur chaîne. Dans ce mode, l'IA n'est plus seulement un simple outil, mais un participant doté d'une identité économique. Le poids des ressources de calcul reste hors chaîne, mais il faut en même temps un réseau de validation léger sur chaîne pour garantir la crédibilité et la transparence.
Ce modèle combiné maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la fiabilité et la transparence du système grâce à la vérification sur chaîne, représentant une direction importante pour le développement futur dans le domaine de l'IA.
Il convient de noter que, bien que certaines personnes remettent encore en question la faisabilité de l'IA Web3, la rapidité de développement de l'IA montre que la technologie elle-même ne fera pas de distinction entre les frontières de Web2 et Web3. Le véritable obstacle pourrait provenir des biais cognitifs des gens. Avec les progrès constants et l'intégration de la technologie, les frontières entre l'IA Web2 et l'IA Web3 deviendront de plus en plus floues, et pourrait finalement former un écosystème d'IA plus ouvert, efficace et fiable.