Fusion des technologies AI : Évolution de Web2 à Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA généralisée, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation à une distribution, tandis que l'IA Web3 progresse de la phase de validation de concept à une phase d'utilité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Tout d'abord, les tendances de développement de l'IA Web2 montrent une tendance clairement distribuée. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Les cas d'utilisation de l'IA ne se limitent plus aux grands centres de services cloud, mais s'étendent aux téléphones, aux dispositifs périphériques et même aux terminaux IoT. En même temps, la réalisation des dialogues IA-IA marque la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.
Cette avancée technologique a entraîné de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA déployées de manière hautement distribuée ? Ce besoin s'aligne parfaitement avec les principaux avantages du Web3.
D'autre part, le chemin de développement de l'IA Web3 est également en train de changer. Les projets d'agent IA principalement basés sur les attributs MEME cèdent progressivement la place à une construction d'infrastructure IA plus spécialisée. Le marché commence à se concentrer sur la spécialisation des différentes couches fonctionnelles telles que le 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, tandis que d'autres s'efforcent de construire un réseau de raisonnement décentralisé ou de développer l'apprentissage fédéré et l'informatique en périphérie.
Cette évolution reflète une logique d'offre claire : de l'effritement de la spéculation précoce, à l'émergence de la demande d'infrastructure, puis à l'apparition de la spécialisation, pour finalement former un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA Web2 converge progressivement avec la "force" de l'offre en IA Web3. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan du modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.
Cette fusion est en train de donner 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 plus seulement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors chaîne, mais nécessiteront en même temps un réseau de validation léger sur chaîne. 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 la validation sur chaîne.
Bien que certains considèrent que l'IA Web3 est une fausse question, en réalité, le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre Web2 et Web3. Avec les progrès et la fusion des technologies, ces limites artificielles pourraient progressivement s'estomper, formant finalement un écosystème d'IA plus ouvert, efficace et fiable.
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RugpullTherapist
· 07-19 04:46
Ce truc peut vraiment être manipulé ?
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LeekCutter
· 07-19 01:04
Les pigeons doivent se révolter.
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rekt_but_not_broke
· 07-17 05:41
Tout le monde parle de l'IA et du Web3, mais qui comprend vraiment ?
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DaoResearcher
· 07-17 04:15
Selon la section 3.2.1 de la preuve de disponibilité des données, ce consensus d'IA distribué présente de sérieux problèmes d'incompatibilité des incitations.
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ValidatorVibes
· 07-17 04:11
franchement, c'est exactement ce pour quoi la gouvernance web3 a été créée... le consensus d'IA décentralisé est la prochaine grande chose.
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ServantOfSatoshi
· 07-17 04:09
On a l'impression de voir le printemps du web3?
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MetaLord420
· 07-17 04:03
Ce n'est pas juste un groupe p, c'est assez simple.
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RektButSmiling
· 07-17 03:57
Des paroles inutiles tout au long de l'article, c'est juste pour faire frémir les pigeons, hein.
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SelfRugger
· 07-17 03:54
Disperser, c'est parti !
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MetaMaximalist
· 07-17 03:54
hmm... un autre article sur l'espoir du web3 x ia. pour être honnête, la vraie question est qui valide les validateurs ?
Tendances de la fusion de l'IA Web2 et Web3 : un nouveau paradigme de calcul distribué et de vérification off-chain.
Fusion des technologies AI : Évolution de Web2 à Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA généralisée, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation à une distribution, tandis que l'IA Web3 progresse de la phase de validation de concept à une phase d'utilité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.
Tout d'abord, les tendances de développement de l'IA Web2 montrent une tendance clairement distribuée. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Les cas d'utilisation de l'IA ne se limitent plus aux grands centres de services cloud, mais s'étendent aux téléphones, aux dispositifs périphériques et même aux terminaux IoT. En même temps, la réalisation des dialogues IA-IA marque la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.
Cette avancée technologique a entraîné de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA déployées de manière hautement distribuée ? Ce besoin s'aligne parfaitement avec les principaux avantages du Web3.
D'autre part, le chemin de développement de l'IA Web3 est également en train de changer. Les projets d'agent IA principalement basés sur les attributs MEME cèdent progressivement la place à une construction d'infrastructure IA plus spécialisée. Le marché commence à se concentrer sur la spécialisation des différentes couches fonctionnelles telles que le 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, tandis que d'autres s'efforcent de construire un réseau de raisonnement décentralisé ou de développer l'apprentissage fédéré et l'informatique en périphérie.
Cette évolution reflète une logique d'offre claire : de l'effritement de la spéculation précoce, à l'émergence de la demande d'infrastructure, puis à l'apparition de la spécialisation, pour finalement former un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA Web2 converge progressivement avec la "force" de l'offre en IA Web3. L'IA Web2 est de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan du modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.
Cette fusion est en train de donner 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 plus seulement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors chaîne, mais nécessiteront en même temps un réseau de validation léger sur chaîne. 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 la validation sur chaîne.
Bien que certains considèrent que l'IA Web3 est une fausse question, en réalité, le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre Web2 et Web3. Avec les progrès et la fusion des technologies, ces limites artificielles pourraient progressivement s'estomper, formant finalement un écosystème d'IA plus ouvert, efficace et fiable.