Novas tendências no desenvolvimento da IA: O caminho da fusão entre Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da inteligência artificial (IA) geral, foi possível notar uma tendência interessante: a IA Web2 está evoluindo de uma abordagem centralizada para uma abordagem distribuída, enquanto a IA Web3 está passando da fase de validação de conceito para a exploração da sua utilidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente, apresentando um desenvolvimento notável.
A tendência de descentralização da IA Web2
As últimas dinâmicas de desenvolvimento da IA Web2 mostram uma tendência clara de descentralização. O exemplo da popularização da inteligência local e de vários modelos de IA offline lançados pela Apple reflete que os modelos de IA estão evoluindo para direções mais leves e convenientes. Essa tendência indica que os cenários de aplicação da IA não estão mais limitados a grandes centros de serviços em nuvem, mas podem ser implantados de forma flexível em smartphones, dispositivos de borda e até mesmo em terminais de Internet das Coisas.
Ao mesmo tempo, a capacidade de colaboração entre modelos de IA também está em constante melhoria. Certos assistentes de IA implementaram diálogos entre IA através da colaboração de múltiplos modelos (MCP), marcando a transição da IA de agentes isolados para um modo de colaboração em grupo.
No entanto, à medida que a alta distribuição dos portadores de IA avança, garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre as instâncias de IA que operam de forma descentralizada tornou-se um problema urgente a ser resolvido. A lógica de evolução desta necessidade pode ser resumida como: progresso tecnológico (desmaterialização do modelo) → mudança na forma de implantação (portadores distribuídos) → surgimento de novas necessidades (verificação descentralizada).
Exploração da Praticidade do Web3 AI
O caminho de desenvolvimento da Web3 AI também apresenta uma transição de validação de conceito para exploração de utilidade. Os projetos de AI Agent no início focavam mais na promoção de conceitos, mas recentemente o mercado começou a prestar atenção na construção de infraestruturas de AI mais fundamentais, incluindo especializações em vários níveis funcionais como poder de computação, raciocínio, rotulagem de dados e armazenamento.
Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação descentralizada de poder computacional, outros se dedicam à construção de redes de inferência descentralizadas, e ainda há alguns que se esforçam em aprendizado federado e computação de borda. Ao mesmo tempo, também existem projetos que se preocupam com incentivos a dados distribuídos e com a redução de ilusões de IA por meio de mecanismos de consenso distribuído.
Esta tendência de desenvolvimento reflete uma lógica clara de oferta: o resfriamento da especulação de conceitos → a demanda por infraestrutura se torna evidente → a especialização do trabalho aparece → a formação de efeitos de colaboração ecológica.
A tendência de fusão entre Web2 AI e Web3 AI
Com o desenvolvimento do AI Web2 e do AI Web3, os caminhos de evolução de ambos estão gradualmente se cruzando. O AI Web2 está se tornando tecnicamente mais maduro, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; o AI Web3 tem inovações no modelo econômico, mas a implementação técnica é relativamente atrasada. A fusão de ambos promete realizar uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a uma nova paradigma de aplicação de IA, que combina o "computação eficiente" fora da cadeia e a "validação rápida" na cadeia. Neste modelo, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta, passando a ser um participante com identidade económica. O foco dos recursos de computação continua a estar fora da cadeia, mas ao mesmo tempo é necessário uma rede leve de validação na cadeia para garantir credibilidade e transparência.
Este modelo combinado mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência do sistema através da validação on-chain, representando uma direção importante para o desenvolvimento futuro na área da IA.
É importante notar que, embora ainda haja quem questione a viabilidade da Web3 AI, à luz da rápida evolução da IA, a tecnologia em si não fará distinção entre os limites da Web2 e da Web3. O verdadeiro obstáculo pode vir dos preconceitos cognitivos das pessoas. À medida que a tecnologia continua a avançar e se fundir, os limites entre a IA da Web2 e a IA da Web3 se tornarão cada vez mais nebulosos, podendo, eventualmente, formar um ecossistema de IA mais aberto, eficiente e confiável.
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HashBandit
· 15h atrás
bruh os mesmos problemas de escalonamento que a minha antiga rig de mineração... tps vai ser um pesadelo fr
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MissedAirdropAgain
· 15h atrás
Ficou a fazer isso tudo e é apenas um AI marginal.
A fusão de IA entre Web2 e Web3: tendências distribuídas e exploração da praticidade
Novas tendências no desenvolvimento da IA: O caminho da fusão entre Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da inteligência artificial (IA) geral, foi possível notar uma tendência interessante: a IA Web2 está evoluindo de uma abordagem centralizada para uma abordagem distribuída, enquanto a IA Web3 está passando da fase de validação de conceito para a exploração da sua utilidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente, apresentando um desenvolvimento notável.
A tendência de descentralização da IA Web2
As últimas dinâmicas de desenvolvimento da IA Web2 mostram uma tendência clara de descentralização. O exemplo da popularização da inteligência local e de vários modelos de IA offline lançados pela Apple reflete que os modelos de IA estão evoluindo para direções mais leves e convenientes. Essa tendência indica que os cenários de aplicação da IA não estão mais limitados a grandes centros de serviços em nuvem, mas podem ser implantados de forma flexível em smartphones, dispositivos de borda e até mesmo em terminais de Internet das Coisas.
Ao mesmo tempo, a capacidade de colaboração entre modelos de IA também está em constante melhoria. Certos assistentes de IA implementaram diálogos entre IA através da colaboração de múltiplos modelos (MCP), marcando a transição da IA de agentes isolados para um modo de colaboração em grupo.
No entanto, à medida que a alta distribuição dos portadores de IA avança, garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre as instâncias de IA que operam de forma descentralizada tornou-se um problema urgente a ser resolvido. A lógica de evolução desta necessidade pode ser resumida como: progresso tecnológico (desmaterialização do modelo) → mudança na forma de implantação (portadores distribuídos) → surgimento de novas necessidades (verificação descentralizada).
Exploração da Praticidade do Web3 AI
O caminho de desenvolvimento da Web3 AI também apresenta uma transição de validação de conceito para exploração de utilidade. Os projetos de AI Agent no início focavam mais na promoção de conceitos, mas recentemente o mercado começou a prestar atenção na construção de infraestruturas de AI mais fundamentais, incluindo especializações em vários níveis funcionais como poder de computação, raciocínio, rotulagem de dados e armazenamento.
Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação descentralizada de poder computacional, outros se dedicam à construção de redes de inferência descentralizadas, e ainda há alguns que se esforçam em aprendizado federado e computação de borda. Ao mesmo tempo, também existem projetos que se preocupam com incentivos a dados distribuídos e com a redução de ilusões de IA por meio de mecanismos de consenso distribuído.
Esta tendência de desenvolvimento reflete uma lógica clara de oferta: o resfriamento da especulação de conceitos → a demanda por infraestrutura se torna evidente → a especialização do trabalho aparece → a formação de efeitos de colaboração ecológica.
A tendência de fusão entre Web2 AI e Web3 AI
Com o desenvolvimento do AI Web2 e do AI Web3, os caminhos de evolução de ambos estão gradualmente se cruzando. O AI Web2 está se tornando tecnicamente mais maduro, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; o AI Web3 tem inovações no modelo econômico, mas a implementação técnica é relativamente atrasada. A fusão de ambos promete realizar uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a uma nova paradigma de aplicação de IA, que combina o "computação eficiente" fora da cadeia e a "validação rápida" na cadeia. Neste modelo, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta, passando a ser um participante com identidade económica. O foco dos recursos de computação continua a estar fora da cadeia, mas ao mesmo tempo é necessário uma rede leve de validação na cadeia para garantir credibilidade e transparência.
Este modelo combinado mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência do sistema através da validação on-chain, representando uma direção importante para o desenvolvimento futuro na área da IA.
É importante notar que, embora ainda haja quem questione a viabilidade da Web3 AI, à luz da rápida evolução da IA, a tecnologia em si não fará distinção entre os limites da Web2 e da Web3. O verdadeiro obstáculo pode vir dos preconceitos cognitivos das pessoas. À medida que a tecnologia continua a avançar e se fundir, os limites entre a IA da Web2 e a IA da Web3 se tornarão cada vez mais nebulosos, podendo, eventualmente, formar um ecossistema de IA mais aberto, eficiente e confiável.