اتجاهات الدمج في مجال الذكاء الاصطناعي: تقاطع Web2 و Web3
مؤخراً، لاحظت تطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ووجدت اتجاهًا مثيرًا للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتجه نحو التوزيع، بينما يتحرك الذكاء الاصطناعي في Web3 من مرحلة إثبات الفكرة نحو مرحلة الفائدة العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
تشير أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي Web2 إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وقابلية للتنقل. على سبيل المثال، فإن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصرًا على مراكز خدمات السحاب الكبيرة، بل يمكن نشره على الهواتف المحمولة والأجهزة الطرفية وحتى أجهزة إنترنت الأشياء. بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض المساعدين الذكيين يحققون التواصل بين الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكولات الاتصال المتعددة، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي يتجه من الذكاء الفردي نحو التعاون الجماعي.
ومع ذلك، فإن هذا الاتجاه الموزع قد جلب أيضًا تحديات جديدة: كيف يمكن الحفاظ على تناسق البيانات وموثوقية القرارات بين مثيلات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل موزع؟ هذه الحاجة ناتجة عن التغيير في طرق النشر التي أفرزتها التقدمات التكنولوجية، مما أدى إلى ظهور حاجة للتحقق اللامركزي.
في الوقت نفسه، يتطور مسار تطوير Web3 AI. بدأت المشاريع التي كانت تركز في البداية على المضاربة المفاهيمية تتراجع لصالح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تركز بشكل أكبر على البنية التحتية الأساسية. بدأ السوق يولي اهتمامًا للتخصصات الوظيفية المختلفة مثل قوة الحوسبة، والاستدلال، وتسمية البيانات، والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، وهناك أيضًا مشاريع تعمل في مجالات التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والحوافز البيانية الموزعة.
يعكس هذا التطور منطق العرض بوضوح: من انخفاض حماسة المفهوم إلى ظهور طلبات البنية التحتية، ثم إلى ظهور تقسيم العمل المتخصص، وأخيرًا تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
من المثير للاهتمام أن "نقطة الضعف" في طلب Web2 AI تتطابق تدريجياً مع "نقطة القوة" في عرض Web3 AI. لقد نضجت Web2 AI من الناحية التقنية بشكل متزايد، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحكم؛ بينما تتمتع Web3 AI بابتكارات في النموذج الاقتصادي، إلا أن التنفيذ التقني متخلف نسبياً. يمكن أن يؤدي دمج الاثنين إلى تحقيق تكامل المزايا.
هذا الدمج يولد نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، وهو مزيج من "الحساب الفعال" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لا يعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن الموارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال موجودة في الغالب خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال هناك حاجة إلى شبكة تحقق خفيفة.
تجمع هذه التركيبة بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي نفس الوقت تضمن المصداقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في قيمة Web3 AI، إلا أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي لا تميز بين Web2 و Web3. فقط من خلال الحفاظ على عقل مفتوح ورؤية استشرافية يمكننا حقًا فهم اتجاهات وفرص تطور الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دمج الذكاء الاصطناعي في Web2 وWeb3 يولد نموذج حساب جديد
اتجاهات الدمج في مجال الذكاء الاصطناعي: تقاطع Web2 و Web3
مؤخراً، لاحظت تطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ووجدت اتجاهًا مثيرًا للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتجه نحو التوزيع، بينما يتحرك الذكاء الاصطناعي في Web3 من مرحلة إثبات الفكرة نحو مرحلة الفائدة العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
تشير أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي Web2 إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وقابلية للتنقل. على سبيل المثال، فإن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصرًا على مراكز خدمات السحاب الكبيرة، بل يمكن نشره على الهواتف المحمولة والأجهزة الطرفية وحتى أجهزة إنترنت الأشياء. بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض المساعدين الذكيين يحققون التواصل بين الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكولات الاتصال المتعددة، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي يتجه من الذكاء الفردي نحو التعاون الجماعي.
ومع ذلك، فإن هذا الاتجاه الموزع قد جلب أيضًا تحديات جديدة: كيف يمكن الحفاظ على تناسق البيانات وموثوقية القرارات بين مثيلات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل موزع؟ هذه الحاجة ناتجة عن التغيير في طرق النشر التي أفرزتها التقدمات التكنولوجية، مما أدى إلى ظهور حاجة للتحقق اللامركزي.
في الوقت نفسه، يتطور مسار تطوير Web3 AI. بدأت المشاريع التي كانت تركز في البداية على المضاربة المفاهيمية تتراجع لصالح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تركز بشكل أكبر على البنية التحتية الأساسية. بدأ السوق يولي اهتمامًا للتخصصات الوظيفية المختلفة مثل قوة الحوسبة، والاستدلال، وتسمية البيانات، والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، وهناك أيضًا مشاريع تعمل في مجالات التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والحوافز البيانية الموزعة.
يعكس هذا التطور منطق العرض بوضوح: من انخفاض حماسة المفهوم إلى ظهور طلبات البنية التحتية، ثم إلى ظهور تقسيم العمل المتخصص، وأخيرًا تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
من المثير للاهتمام أن "نقطة الضعف" في طلب Web2 AI تتطابق تدريجياً مع "نقطة القوة" في عرض Web3 AI. لقد نضجت Web2 AI من الناحية التقنية بشكل متزايد، لكنها تفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحكم؛ بينما تتمتع Web3 AI بابتكارات في النموذج الاقتصادي، إلا أن التنفيذ التقني متخلف نسبياً. يمكن أن يؤدي دمج الاثنين إلى تحقيق تكامل المزايا.
هذا الدمج يولد نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، وهو مزيج من "الحساب الفعال" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لا يعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن الموارد مثل القوة الحاسوبية والبيانات والاستدلال موجودة في الغالب خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال هناك حاجة إلى شبكة تحقق خفيفة.
تجمع هذه التركيبة بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي نفس الوقت تضمن المصداقية والشفافية من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في قيمة Web3 AI، إلا أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي لا تميز بين Web2 و Web3. فقط من خلال الحفاظ على عقل مفتوح ورؤية استشرافية يمكننا حقًا فهم اتجاهات وفرص تطور الذكاء الاصطناعي.