Tren Integrasi di Bidang AI: Persimpangan Web2 dan Web3

Belakangan ini, mengamati perkembangan di bidang kecerdasan buatan, saya menemukan logika evolusi yang menarik: Web2 AI sedang beralih dari sentralisasi ke desentralisasi, sementara Web3 AI bergerak dari tahap pembuktian konsep menuju kepraktisan. Kedua arah ini sedang mempercepat penggabungan.

Perkembangan terbaru Web2 AI menunjukkan bahwa model AI menjadi lebih ringan dan lebih praktis. Misalnya, penyebaran berbagai model AI offline menunjukkan bahwa media AI tidak lagi terbatas pada pusat layanan cloud besar, tetapi dapat diterapkan di ponsel, perangkat tepi, bahkan terminal Internet of Things. Sementara itu, beberapa asisten AI mewujudkan dialog antar AI melalui protokol komunikasi multi-agen, menandakan bahwa AI sedang beralih dari kecerdasan tunggal ke kolaborasi kelompok.

Tren perkembangan ini menimbulkan sebuah pertanyaan baru: bagaimana memastikan konsistensi data dan kepercayaan keputusan antara instance AI yang berjalan secara terdistribusi ketika wadah AI menjadi sangat terdistribusi? Rantai permintaan ini dapat dirangkum sebagai: kemajuan teknologi (ringan model) → perubahan cara penyebaran (wadah terdistribusi) → munculnya permintaan baru (verifikasi terdesentralisasi).

Sementara itu, jalur evolusi Web3 AI juga sedang berubah. Proyek AI Agent awal lebih berfokus pada atribut MEME, tetapi baru-baru ini pasar mulai beralih ke pembangunan sistem infrastruktur AI yang lebih mendasar. Berbagai proyek mulai melakukan pembagian kerja spesialisasi di bidang fungsi seperti daya komputasi, inferensi, pelabelan data, penyimpanan, dan lainnya. Misalnya, beberapa proyek fokus pada penggabungan daya komputasi terdesentralisasi, ada yang membangun jaringan inferensi terdesentralisasi, dan beberapa lainnya berfokus pada pembelajaran federasi dan komputasi tepi.

Logika pasokan ini dapat dirangkum sebagai: Pemanasan kembali MEME (pembersihan gelembung) → Permintaan infrastruktur muncul (didorong oleh kebutuhan dasar) → Munculnya pembagian kerja yang profesional (optimasi efisiensi) → Efek kolaborasi ekosistem (nilai jaringan).

Perlu dicatat bahwa "kekurangan" permintaan Web2 AI semakin mendekati "kelebihan" yang ditawarkan oleh Web3 AI. Web2 AI semakin matang secara teknis, namun kekurangan insentif ekonomi dan mekanisme tata kelola; Web3 AI memiliki inovasi dalam model ekonomi, tetapi implementasi teknisnya relatif tertinggal. Penggabungan keduanya dapat saling melengkapi keunggulan.

Penggabungan ini sedang melahirkan paradigma baru kombinasi AI dengan "komputasi efisien" di luar rantai dan "verifikasi cepat" di dalam rantai. Dalam paradigma ini, AI tidak lagi sekadar alat, tetapi menjadi peserta dengan identitas ekonomi. Fokus sumber daya seperti daya komputasi, data, dan penalaran akan berada di luar rantai, tetapi juga memerlukan jaringan verifikasi yang ringan.

Kombinasi ini tidak hanya mempertahankan efisiensi dan fleksibilitas komputasi off-chain, tetapi juga memastikan kepercayaan dan transparansi melalui verifikasi on-chain yang ringan. Paradigma baru ini berpotensi menjadi arah penting untuk perkembangan AI di masa depan.