Tendências de fusão no campo da IA: A interseção entre Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da IA, notei uma tendência interessante: a IA Web2 está se movendo em direção à descentralização, enquanto a IA Web3 está saindo da fase de validação de conceito em direção à fase de praticidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente.
Os mais recentes avanços da IA no Web2 indicam que os modelos de IA estão a tornar-se mais leves e portáteis. Por exemplo, a popularidade da inteligência local e dos modelos de IA offline significa que a IA já não está limitada a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implementada em telemóveis, dispositivos de borda e até em terminais de Internet das Coisas. Além disso, certos assistentes de IA estão a realizar diálogos entre si através de protocolos de comunicação multiagente, marcando a transição da IA de agentes únicos para a colaboração em grupo.
No entanto, essa tendência distribuída também trouxe novos desafios: como manter a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre as instâncias de IA que operam de forma descentralizada? Essa necessidade surge da transformação nas formas de implantação trazida pelos avanços tecnológicos, gerando assim a demanda por validação descentralizada.
Simultaneamente, o caminho de desenvolvimento da Web3 AI também está em evolução. Projetos que antes eram predominantemente focados na especulação de conceitos estão gradualmente cedendo lugar à construção de infraestrutura de IA que se concentra mais na arquitetura subjacente. O mercado começou a prestar atenção à especialização em várias camadas funcionais, como poder computacional, inferência, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação descentralizada de poder computacional, outros que constroem redes de inferência descentralizadas, e ainda alguns que estão investindo em aprendizado federado, computação de borda e incentivos para dados distribuídos.
Esta evolução reflete uma lógica clara de oferta: desde a diminuição da especulação de conceitos até a manifestação da demanda por infraestruturas, passando pela especialização do trabalho, até finalmente formar um efeito de colaboração ecológica.
Curiosamente, a "limitação" da demanda de IA Web2 está gradualmente se alinhando com a "força" da oferta de IA Web3. A IA Web2 está se tornando tecnologicamente mais madura, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; a IA Web3 tem inovações em modelos econômicos, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode realizar uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de IA, que combina "computação eficiente" fora da cadeia com "validação rápida" na cadeia. Neste paradigma, a IA não é apenas uma ferramenta, mas torna-se um participante com identidade económica. Embora recursos como poder computacional, dados e raciocínio estejam principalmente fora da cadeia, também é necessária uma rede de validação leve.
Esta combinação mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através de validação on-chain leve.
É importante notar que, embora ainda haja quem questione o valor da Web3 AI, a velocidade de desenvolvimento da IA nunca faz distinção entre Web2 e Web3. Somente mantendo uma mentalidade aberta e uma visão proativa, podemos realmente entender as tendências e oportunidades do desenvolvimento da IA.
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SellTheBounce
· 12h atrás
Outra onda de máquinas de fazer as pessoas de parvas foi ativada
A fusão de Web2 e Web3 AI gera um novo paradigma computacional
Tendências de fusão no campo da IA: A interseção entre Web2 e Web3
Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da IA, notei uma tendência interessante: a IA Web2 está se movendo em direção à descentralização, enquanto a IA Web3 está saindo da fase de validação de conceito em direção à fase de praticidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente.
Os mais recentes avanços da IA no Web2 indicam que os modelos de IA estão a tornar-se mais leves e portáteis. Por exemplo, a popularidade da inteligência local e dos modelos de IA offline significa que a IA já não está limitada a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implementada em telemóveis, dispositivos de borda e até em terminais de Internet das Coisas. Além disso, certos assistentes de IA estão a realizar diálogos entre si através de protocolos de comunicação multiagente, marcando a transição da IA de agentes únicos para a colaboração em grupo.
No entanto, essa tendência distribuída também trouxe novos desafios: como manter a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre as instâncias de IA que operam de forma descentralizada? Essa necessidade surge da transformação nas formas de implantação trazida pelos avanços tecnológicos, gerando assim a demanda por validação descentralizada.
Simultaneamente, o caminho de desenvolvimento da Web3 AI também está em evolução. Projetos que antes eram predominantemente focados na especulação de conceitos estão gradualmente cedendo lugar à construção de infraestrutura de IA que se concentra mais na arquitetura subjacente. O mercado começou a prestar atenção à especialização em várias camadas funcionais, como poder computacional, inferência, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, há projetos que se concentram na agregação descentralizada de poder computacional, outros que constroem redes de inferência descentralizadas, e ainda alguns que estão investindo em aprendizado federado, computação de borda e incentivos para dados distribuídos.
Esta evolução reflete uma lógica clara de oferta: desde a diminuição da especulação de conceitos até a manifestação da demanda por infraestruturas, passando pela especialização do trabalho, até finalmente formar um efeito de colaboração ecológica.
Curiosamente, a "limitação" da demanda de IA Web2 está gradualmente se alinhando com a "força" da oferta de IA Web3. A IA Web2 está se tornando tecnologicamente mais madura, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; a IA Web3 tem inovações em modelos econômicos, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode realizar uma complementaridade de vantagens.
Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de IA, que combina "computação eficiente" fora da cadeia com "validação rápida" na cadeia. Neste paradigma, a IA não é apenas uma ferramenta, mas torna-se um participante com identidade económica. Embora recursos como poder computacional, dados e raciocínio estejam principalmente fora da cadeia, também é necessária uma rede de validação leve.
Esta combinação mantém a eficiência e flexibilidade da computação off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através de validação on-chain leve.
É importante notar que, embora ainda haja quem questione o valor da Web3 AI, a velocidade de desenvolvimento da IA nunca faz distinção entre Web2 e Web3. Somente mantendo uma mentalidade aberta e uma visão proativa, podemos realmente entender as tendências e oportunidades do desenvolvimento da IA.