AI领域的融合:Web2与Web3的演进与交汇

近期观察泛AI领域的发展动向，可以发现一个有趣的演进逻辑：Web2 AI正从集中化向分布式发展，而Web3 AI则从概念验证阶段迈向实用性阶段。这两个领域正在加速融合。

Web2 AI的发展趋势

Web2 AI的最新动态显示，AI模型正变得更轻量、更便捷。例如，某科技巨头推出的本地智能技术和各种离线AI模型的普及，意味着AI的应用范围不再局限于大型云服务中心，而是可以部署在手机、边缘设备，甚至物联网终端上。

同时，一些AI助手通过多重对话协议实现AI之间的对话，标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种发展趋势引发了一个新的问题：当AI的载体变得高度分布式时，如何确保这些分散运行的AI实例之间的数据一致性和决策可信度？

这一问题反映了技术进步带来的连锁反应：模型轻量化导致部署方式改变，进而产生去中心化验证的新需求。

Web3 AI的演进路径

Web3 AI的发展轨迹也很有趣。早期的AI Agent项目多以概念炒作为主，但最近市场开始关注更底层的AI基础设施建设。

各个项目开始在算力、推理、数据标注、存储等功能层面进行专业化分工。比如，有项目专注于去中心化算力聚合，有的构建去中心化推理网络，还有一些在联邦学习、边缘计算、分布式数据激励等方向发力。

这反映了一个清晰的供给逻辑：概念炒作降温后，基础设施需求显现，推动专业化分工的出现，最终形成生态协同效应。

Web2 AI和Web3 AI的融合

有趣的是，Web2 AI的需求"短板"正在逐渐靠近Web3 AI可提供的"长处"。两者的演进路径正逐步实现交汇。

Web2 AI在技术上日益成熟，但缺乏经济激励和治理机制；Web3 AI在经济模型上有创新，但技术实现却相对落后。两者融合可以实现优势互补。

这种融合正在催生一个新的AI范式：结合链下"高效计算"和链上"快速验证"。在这个范式下，AI不再只是工具，而是具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心会在链下，但同时需要一个轻量化的链上验证网络。

这种组合既保持了链下计算的高效性和灵活性，又通过轻量化的链上验证确保了可信度和透明度。

值得注意的是，AI的快速发展不会区分Web2和Web3的界限，但人的认知偏见可能会。因此，我们需要以开放和前瞻的眼光看待AI领域的融合发展。