Когда распределенная разработка встречается с практичностью, Web2 и Web3 AI движутся в обоих направлениях

Автор: Хаотянь

Наблюдая за различными тенденциями в области пан-ИИ за последний месяц, я обнаружил очень интересную эволюционную логику: web2AI эволюционировал от централизации к распределению, а web3AI эволюционировал от доказательства концепции к практичности. Эти два направления объединяются ускоренными темпами.

1) Давайте сначала рассмотрим развитие web2AI. Популярность локального интеллекта Apple и различных офлайн-моделей ИИ отражает то, что модели ИИ становятся легче и удобнее. Это говорит нам о том, что носитель ИИ больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернут на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже терминалах IoT.

Claude и Gemini достигают диалога AI-AI через MCP. Это нововведение знаменует собой трансформацию ИИ из одиночного интеллекта в кластерное сотрудничество.

Вопрос в том, как обеспечить согласованность данных и достоверность решений между этими децентрализованными экземплярами ИИ, когда носитель ИИ становится сильно распределенным?

Здесь присутствует слой логики спроса: технический прогресс (облегченная модель) → изменение метода развертывания (распределенный носитель) → возникновение новых требований (децентрализованная проверка).

2) Давайте рассмотрим путь эволюции web3AI. Ранние проекты AI Agent в основном основывались на атрибутах MEME, но в последнее время рынок начал переходить от чистой шумихи на стартовой площадке к систематическому построению инфраструктуры AI layer1 с более базовой архитектурой.

Проекты начинают специализироваться на вычислительной мощности, рассуждениях, аннотации данных, хранении и других функциональных аспектах. Например, ранее мы анализировали @ionet, фокусирующийся на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, Bittensor, создающий децентрализованную сеть рассуждений, @flock_io, фокусирующийся на федеративном обучении и периферийных вычислениях, @SaharaLabsAI в направлении стимулов распределенных данных, @Mira_Network, уменьшающий иллюзии ИИ с помощью распределенного механизма консенсуса и т. д.

Здесь также постепенно прослеживается логика предложения: шумиха вокруг мема спадает (пузырь сдувается) → возникает спрос на инфраструктуру (обусловленный жестким спросом) → возникает специализированное разделение труда (оптимизация эффективности) → эффект экологической синергии (сетевая стоимость).

Видите ли, «недостатки» web2AI постепенно приближаются к «сильным сторонам», которые может предоставить web3AI. Пути эволюции web2AI и web3AI постепенно сходятся.

Web2AI становится все более зрелым в технологии, но не имеет экономических стимулов и механизмов управления; web3AI имеет инновации в экономических моделях, но его техническая реализация отстает от web2. Интеграция этих двух может дополнять сильные стороны друг друга.

Фактически, слияние этих двух подходов порождает новую парадигму ИИ, которая сочетает в себе «эффективные вычисления» вне сети и «быструю проверку» внутри сети.

В рамках этой парадигмы ИИ уже не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью; такие ресурсы, как вычислительная мощность, данные и рассуждения, будут сосредоточены в автономном режиме, но также потребуется легкая сеть проверки.

Эта комбинация гениальна: она сохраняет эффективность и гибкость офлайн-вычислений, обеспечивая при этом надежность и прозрачность за счет легкой проверки в цепочке.

Примечание: до сих пор некоторые люди всегда считали, что web3AI — ложное утверждение, но если вы внимательно его прочувствуете и будете иметь определенную дальновидность, вы поймете, что с быстрым развитием ИИ он никогда не сможет отличить web2 от web3, но человеческие предрассудки смогут.