この1ヶ月間、汎AI分野のさまざまなトレンドを観察した結果、web2AIが中央集権型から>分散型へ、web3AIが概念実証から>実用性へと変化するという、非常に興味深い進化ロジックが見つかりました。 両者の収束は加速しています。

1）まずはweb2AIの発展動向を見てみましょう。AppleのローカルインテリジェンスやさまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIモデルがより軽く、より便利になっていることを反映しています。これは、AIの媒体がもはや大規模なクラウドサービスセンターに限られず、スマートフォン、エッジデバイス、さらにはIoT端末に展開できることを示しています。

問題が発生しました。AIのプラットフォームが高度に分散化された場合、これらの分散して運用されるAIインスタンス間でデータの一貫性と意思決定の信頼性をどのように確保しますか？

ここには一つの需要ロジックがあります：技術の進歩（モデルの軽量化）→ デプロイ方法の変更（分散型キャリア）→ 新たな需要の発生（分散型検証）。

2）次に、web3AIの進化の道筋を見てみましょう。初期のAIエージェントプロジェクトは主にMEME属性に基づいていましたが、最近の間に市場は単なるローンチパッドの投機から、より基盤的なAI layer1インフラの体系的な構築へと移行しました。

ここにまた徐々に明らかになってきた供給ロジックがあります：MEMEの投機熱が冷却（バブルの清算）→ インフラ需要の顕在化（必需品の駆動）→ 専門化の分業の出現（効率の最適化）→ エコシステムの協同効果（ネットワークの価値）。

見てください、web2AIの需要の「短所」が徐々にweb3AIの提供する「長所」に近づいています。web2AIとweb3AIの進化の道筋は徐々に交差を実現しています。

web2AIは技術的にますます成熟していますが、経済的なインセンティブとガバナンスメカニズムが不足しています。 Web3AIは経済モデルに革新性がありますが、技術的な実装はweb2に遅れをとっています。 この2つの統合は、互いの利点を補完することができます。

実際、この2つの融合により、オフチェーンの「効率的なコンピューティング」とオンチェーンの「高速検証」を組み合わせたAIの新しいパラダイムが生まれています。

このパラダイムの下では、AIはもはや単なるツールではなく、経済的なアイデンティティを持つ参加者です。 コンピューティング能力、データ、推論などのリソースの焦点はオフラインになりますが、軽量の検証ネットワークも必要です。

この組み合わせは巧妙です：オフライン計算の効率性と柔軟性を維持しつつ、軽量のオンチェーン検証によって信頼性と透明性を確保しています。

注意：今でもウェブ3AIについて話すと、偽の命題だと感じる人がいますが、注意深く感じ、ある程度の先見の明を持っていれば、AIの急速な発展の速度はウェブ2とウェブ3を区別しないことがわかります。しかし、人間の偏見は区別します。