AI技術發展趨勢：Web2與Web3的融合

過去一個月，人工智能領域的發展呈現出一個有趣的趨勢：Web2 AI正從集中化向分布式演進，而Web3 AI則從概念驗證階段邁向實用性階段。這兩個領域正在加速融合。

Web2 AI的發展動態顯示，AI模型正變得更輕量、更便捷。本地智能和離線AI模型的普及意味着AI的部署不再局限於大型雲服務中心，而是可以擴展到手機、邊緣設備，甚至物聯網終端。同時，AI-AI對話技術的出現標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種變化引發了新的問題：當AI高度分布式部署時，如何確保分散運行的AI實例之間的數據一致性和決策可信度？這一需求源於技術進步帶來的部署方式改變。

Web3 AI的演進路徑也很有趣。早期項目多以炒作爲主，但最近市場開始關注更深層次的AI基礎設施建設。各個項目開始在算力、推理、數據標注、存儲等方面進行專業化分工。這反映了從泡沫出清到基礎設施需求顯現，再到專業化分工出現，最終形成生態協同效應的發展邏輯。

Web2 AI和Web3 AI的發展路徑正在逐步交匯。Web2 AI在技術上日益成熟，但缺乏經濟激勵和治理機制；Web3 AI在經濟模型上有創新，但技術實現相對落後。兩者融合可以實現優勢互補。

這種融合正在催生一種新的AI範式，即結合鏈下高效計算和鏈上快速驗證。在這種範式下，AI不僅是工具，還是具有經濟身分的參與者。雖然算力、數據、推理等資源主要在鏈下，但同樣需要一個輕量化的驗證網路。

這種組合既保持了鏈下計算的高效性和靈活性，又通過鏈上驗證確保了可信度和透明度。盡管有人認爲Web3 AI是僞命題，但AI的快速發展正在模糊Web2和Web3的界限。只有保持開放的心態和前瞻性的洞察，才能真正把握AI發展的脈絡。