Tendances de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai constaté une tendance intéressante : l'IA Web2 évolue vers une direction décentralisée, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation de concept à une phase de praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Les dernières avancées de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Par exemple, la popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne signifie que l'IA n'est plus limitée aux grands centres de services cloud, mais peut être déployée sur des téléphones, des appareils de périphérie et même des terminaux IoT. De plus, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant la transition de l'IA d'un agent unique vers une collaboration en groupe.
Cependant, cette tendance décentralisée a également entraîné de nouveaux défis : comment maintenir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre des instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée ? Ce besoin découle de la transformation des méthodes de déploiement apportée par les avancées technologiques, engendrant ainsi une demande de validation décentralisée.
En même temps, le chemin de développement de l'IA Web3 évolue également. Les projets, qui étaient au départ principalement axés sur la spéculation conceptuelle, cèdent progressivement la place à des constructions d'infrastructure AI qui se concentrent davantage sur l'architecture de base. Le marché commence à se concentrer sur la spécialisation fonctionnelle dans divers domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se concentrent sur des directions telles que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cette évolution reflète une logique d'offre claire : du refroidissement de la spéculation conceptuelle à l'émergence de la demande d'infrastructure, puis à l'apparition d'une spécialisation du travail, pour finalement former un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de noter que la "brèche" de la demande de l'IA Web2 correspond progressivement aux "forces" de l'offre de l'IA Web3. L'IA Web2 devient 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 plan des modèles économiques, mais sa réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre un complémentarité des avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA, combinant "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient un participant ayant une identité économique. Bien que les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se trouvent principalement hors chaîne, un réseau de validation léger est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne.
Il est à noter que, bien que certaines personnes continuent de remettre en question la valeur de l'IA Web3, la vitesse de développement de l'IA ne fait jamais de distinction entre Web2 et Web3. Seule une mentalité ouverte et une vision prospective permettent de saisir véritablement les tendances et les opportunités du développement de l'IA.
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WenMoon42
· Il y a 12h
On parle encore du concept de web3, n'est-ce pas ?
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SellTheBounce
· 08-08 01:53
Une autre machine à prendre les gens pour des idiots est lancée.
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WhaleSurfer
· 08-08 01:52
Je n'ai pas compris, mais ça a l'air très impressionnant.
La fusion de Web2 et Web3 AI engendre un nouveau paradigme de calcul
Tendances de convergence dans le domaine de l'IA : Intersection de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA, j'ai constaté une tendance intéressante : l'IA Web2 évolue vers une direction décentralisée, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation de concept à une phase de praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Les dernières avancées de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Par exemple, la popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne signifie que l'IA n'est plus limitée aux grands centres de services cloud, mais peut être déployée sur des téléphones, des appareils de périphérie et même des terminaux IoT. De plus, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant la transition de l'IA d'un agent unique vers une collaboration en groupe.
Cependant, cette tendance décentralisée a également entraîné de nouveaux défis : comment maintenir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre des instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée ? Ce besoin découle de la transformation des méthodes de déploiement apportée par les avancées technologiques, engendrant ainsi une demande de validation décentralisée.
En même temps, le chemin de développement de l'IA Web3 évolue également. Les projets, qui étaient au départ principalement axés sur la spéculation conceptuelle, cèdent progressivement la place à des constructions d'infrastructure AI qui se concentrent davantage sur l'architecture de base. Le marché commence à se concentrer sur la spécialisation fonctionnelle dans divers domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se concentrent sur des directions telles que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cette évolution reflète une logique d'offre claire : du refroidissement de la spéculation conceptuelle à l'émergence de la demande d'infrastructure, puis à l'apparition d'une spécialisation du travail, pour finalement former un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de noter que la "brèche" de la demande de l'IA Web2 correspond progressivement aux "forces" de l'offre de l'IA Web3. L'IA Web2 devient 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 plan des modèles économiques, mais sa réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre un complémentarité des avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA, combinant "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient un participant ayant une identité économique. Bien que les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se trouvent principalement hors chaîne, un réseau de validation léger est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne.
Il est à noter que, bien que certaines personnes continuent de remettre en question la valeur de l'IA Web3, la vitesse de développement de l'IA ne fait jamais de distinction entre Web2 et Web3. Seule une mentalité ouverte et une vision prospective permettent de saisir véritablement les tendances et les opportunités du développement de l'IA.