Tendencias de fusión en el campo de la IA: La intersección de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias en el desarrollo del campo de la IA, he descubierto una tendencia interesante: la IA de Web2 está avanzando hacia una dirección distribuida, mientras que la IA de Web3 está pasando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estos dos campos se están fusionando a un ritmo acelerado.
Los últimos avances en la IA de Web2 indican que los modelos de IA se están volviendo más livianos y portátiles. Por ejemplo, la proliferación de modelos de IA locales y fuera de línea significa que la IA ya no está limitada a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser desplegada en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas. Además, ciertos asistentes de IA están logrando diálogos entre IA a través de protocolos de comunicación de múltiples agentes, lo que marca una transición de la IA de agentes individuales a la colaboración en grupos.
Sin embargo, esta tendencia distribuida también ha traído nuevos desafíos: ¿cómo mantener la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que funcionan de manera descentralizada? Esta necesidad surge de los cambios en los métodos de implementación provocados por los avances tecnológicos, lo que a su vez genera la demanda de validación descentralizada.
Al mismo tiempo, la trayectoria de desarrollo de Web3 AI también está evolucionando. Los proyectos que antes se centraban en la especulación conceptual están dando paso a una construcción de infraestructura de IA que pone más énfasis en la arquitectura subyacente. El mercado comienza a prestar atención a la especialización en diferentes niveles funcionales como la potencia de cálculo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos que están trabajando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esta evolución refleja una lógica de oferta clara: desde la disminución del bombo conceptual hasta la aparición de la demanda de infraestructura, luego la especialización en la división del trabajo, y finalmente la formación de efectos de colaboración ecológica.
Es interesante que la "debilidad" de la demanda de IA de Web2 esté gradualmente coincidiendo con la "fortaleza" de la oferta de IA de Web3. La IA de Web2 es cada vez más madura técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero la implementación técnica está relativamente rezagada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA no solo es una herramienta, sino que también se convierte en un participante con identidad económica. Aunque los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se encuentran principalmente fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que garantiza la credibilidad y transparencia a través de una verificación en la cadena más ligera.
Es importante señalar que, aunque todavía hay quienes cuestionan el valor de la Web3 AI, la velocidad de desarrollo de la IA nunca distingue entre Web2 y Web3. Solo manteniendo una mentalidad abierta y una visión prospectiva se puede realmente captar las tendencias y oportunidades del desarrollo de la IA.
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SellTheBounce
· hace12h
Otra ola de máquinas que toman a la gente por tonta ha comenzado.
La fusión de Web2 y Web3 AI da lugar a un nuevo paradigma de computación
Tendencias de fusión en el campo de la IA: La intersección de Web2 y Web3
Recientemente, al observar las tendencias en el desarrollo del campo de la IA, he descubierto una tendencia interesante: la IA de Web2 está avanzando hacia una dirección distribuida, mientras que la IA de Web3 está pasando de la fase de validación de conceptos a la fase de utilidad. Estos dos campos se están fusionando a un ritmo acelerado.
Los últimos avances en la IA de Web2 indican que los modelos de IA se están volviendo más livianos y portátiles. Por ejemplo, la proliferación de modelos de IA locales y fuera de línea significa que la IA ya no está limitada a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser desplegada en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas. Además, ciertos asistentes de IA están logrando diálogos entre IA a través de protocolos de comunicación de múltiples agentes, lo que marca una transición de la IA de agentes individuales a la colaboración en grupos.
Sin embargo, esta tendencia distribuida también ha traído nuevos desafíos: ¿cómo mantener la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA que funcionan de manera descentralizada? Esta necesidad surge de los cambios en los métodos de implementación provocados por los avances tecnológicos, lo que a su vez genera la demanda de validación descentralizada.
Al mismo tiempo, la trayectoria de desarrollo de Web3 AI también está evolucionando. Los proyectos que antes se centraban en la especulación conceptual están dando paso a una construcción de infraestructura de IA que pone más énfasis en la arquitectura subyacente. El mercado comienza a prestar atención a la especialización en diferentes niveles funcionales como la potencia de cálculo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos que están trabajando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esta evolución refleja una lógica de oferta clara: desde la disminución del bombo conceptual hasta la aparición de la demanda de infraestructura, luego la especialización en la división del trabajo, y finalmente la formación de efectos de colaboración ecológica.
Es interesante que la "debilidad" de la demanda de IA de Web2 esté gradualmente coincidiendo con la "fortaleza" de la oferta de IA de Web3. La IA de Web2 es cada vez más madura técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de Web3 tiene innovaciones en el modelo económico, pero la implementación técnica está relativamente rezagada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA no solo es una herramienta, sino que también se convierte en un participante con identidad económica. Aunque los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se encuentran principalmente fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que garantiza la credibilidad y transparencia a través de una verificación en la cadena más ligera.
Es importante señalar que, aunque todavía hay quienes cuestionan el valor de la Web3 AI, la velocidad de desarrollo de la IA nunca distingue entre Web2 y Web3. Solo manteniendo una mentalidad abierta y una visión prospectiva se puede realmente captar las tendencias y oportunidades del desarrollo de la IA.