Tendance de fusion dans le domaine de l'IA : intersection de Web2 et Web3

Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'intelligence artificielle, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation à une décentralisation, tandis que l'IA Web3 évolue de la phase de validation conceptuelle vers la praticité. Ces deux directions fusionnent rapidement.

Les dernières évolutions de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Par exemple, la popularité de divers modèles d'IA hors ligne indique que les supports de l'IA ne se limitent plus aux grands centres de services cloud, mais peuvent être déployés sur des téléphones mobiles, des appareils en périphérie, et même sur des terminaux IoT. En même temps, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.

Cette tendance de développement soulève une nouvelle question : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA fonctionnant de manière hautement distribuée ? Cette chaîne de besoins peut être résumée comme suit : avancées technologiques (allègement des modèles) → changement de mode de déploiement (supports distribués) → émergence de nouveaux besoins (vérification décentralisée).

En parallèle, le chemin d'évolution de l'IA Web3 est également en train de changer. Les projets d'agents IA des premières années étaient principalement axés sur des attributs MEME, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers une construction systématique d'infrastructures AI plus fondamentales. Divers projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisés, et certains se concentrent sur l'apprentissage fédéré et le calcul en périphérie.

Cette logique d'offre peut être résumée comme suit : refroidissement de la spéculation sur les MEME (épuration de la bulle) → apparition de la demande en infrastructures (conduite par des besoins essentiels) → émergence de la spécialisation (optimisation de l'efficacité) → effet de synergie écologique (valeur du réseau).

Il convient de noter que la "lacune" de la demande en IA Web2 se rapproche progressivement des "forces" offertes par 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 mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux peut parfaitement permettre de combler les avantages mutuels.

Cette fusion engendre un nouveau paradigme combiné d'IA basé sur "le calcul efficace hors chaîne" et "la vérification rapide sur chaîne". Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement 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 également un réseau de vérification léger.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en assurant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne. Ce nouveau paradigme pourrait devenir une direction importante pour le développement de l'IA à l'avenir.