1) Vamos dar uma olhada no desenvolvimento da web2AI, a inteligência local da Apple e a popularidade de vários modelos de IA offline refletem que os modelos de IA estão se tornando mais leves e convenientes. Isso nos diz que a operadora de IA não está mais limitada a centros de serviços em nuvem de grande escala, mas pode ser implantada em telefones celulares, dispositivos de borda e até terminais IoT.
A questão surge: quando o suporte da IA se torna altamente distribuído, como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre essas instâncias de IA que operam de forma descentralizada?
Aqui há uma lógica de demanda: progresso tecnológico (redução de peso do modelo) → mudança na forma de implantação (suporte distribuído) → surgimento de novas demandas (verificação descentralizada).
2) Olhando para o caminho de evolução da web3AI, a maioria dos primeiros projetos do AI Agent foram dominados por atributos MEME, mas nos últimos tempos, o mercado mudou do hype de simples plataformas de lançamento para a construção sistemática de infraestrutura de camada de IA 1 com uma arquitetura mais baixa.
Aqui, há uma lógica de oferta gradualmente clara: o hype do MEME esfria (bubble clearing→), a demanda de infraestrutura emerge (rígida orientada pela demanda→ a divisão especializada do trabalho emerge (otimização da eficiência→) e a sinergia ecológica (valor da rede).
Você vê, as "limitações" da demanda por web2AI estão gradualmente se aproximando das "forças" que o web3AI pode oferecer. O caminho de evolução do web2AI e do web3AI está gradualmente se cruzando.
A web2AI está tecnicamente cada vez mais madura, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; a web3AI apresenta inovações no modelo econômico, mas a implementação técnica está atrasada em relação à web2. A fusão de ambos pode complementar as vantagens.
Na verdade, a fusão de ambos está a gerar um novo paradigma de combinação de IA com "cálculo eficiente" fora da cadeia e "validação rápida" na cadeia.
Neste paradigma, a IA não é mais apenas uma ferramenta, mas sim um participante com identidade econômica; os recursos como poder computacional, dados e raciocínio estarão principalmente offline, mas ainda será necessário uma rede de validação leve.
Esta combinação é engenhosa: mantém a eficiência e flexibilidade da computação offline, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através da verificação leve em cadeia.
Nota: Até agora, ainda há quem considere a web3AI como um falso dilema, mas se você observar atentamente e tiver uma certa percepção de futuro, saberá que, com a rápida evolução da IA, nunca houve uma distinção entre web2 e web3, mas os preconceitos humanos sim.
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distribuído, web3AI de validação de conceito
1) Vamos dar uma olhada no desenvolvimento da web2AI, a inteligência local da Apple e a popularidade de vários modelos de IA offline refletem que os modelos de IA estão se tornando mais leves e convenientes. Isso nos diz que a operadora de IA não está mais limitada a centros de serviços em nuvem de grande escala, mas pode ser implantada em telefones celulares, dispositivos de borda e até terminais IoT.
A questão surge: quando o suporte da IA se torna altamente distribuído, como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre essas instâncias de IA que operam de forma descentralizada?
Aqui há uma lógica de demanda: progresso tecnológico (redução de peso do modelo) → mudança na forma de implantação (suporte distribuído) → surgimento de novas demandas (verificação descentralizada).
2) Olhando para o caminho de evolução da web3AI, a maioria dos primeiros projetos do AI Agent foram dominados por atributos MEME, mas nos últimos tempos, o mercado mudou do hype de simples plataformas de lançamento para a construção sistemática de infraestrutura de camada de IA 1 com uma arquitetura mais baixa.
Aqui, há uma lógica de oferta gradualmente clara: o hype do MEME esfria (bubble clearing→), a demanda de infraestrutura emerge (rígida orientada pela demanda→ a divisão especializada do trabalho emerge (otimização da eficiência→) e a sinergia ecológica (valor da rede).
Você vê, as "limitações" da demanda por web2AI estão gradualmente se aproximando das "forças" que o web3AI pode oferecer. O caminho de evolução do web2AI e do web3AI está gradualmente se cruzando.
A web2AI está tecnicamente cada vez mais madura, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; a web3AI apresenta inovações no modelo econômico, mas a implementação técnica está atrasada em relação à web2. A fusão de ambos pode complementar as vantagens.
Na verdade, a fusão de ambos está a gerar um novo paradigma de combinação de IA com "cálculo eficiente" fora da cadeia e "validação rápida" na cadeia.
Neste paradigma, a IA não é mais apenas uma ferramenta, mas sim um participante com identidade econômica; os recursos como poder computacional, dados e raciocínio estarão principalmente offline, mas ainda será necessário uma rede de validação leve.
Esta combinação é engenhosa: mantém a eficiência e flexibilidade da computação offline, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência através da verificação leve em cadeia.
Nota: Até agora, ainda há quem considere a web3AI como um falso dilema, mas se você observar atentamente e tiver uma certa percepção de futuro, saberá que, com a rápida evolução da IA, nunca houve uma distinção entre web2 e web3, mas os preconceitos humanos sim.