AI領域的融合趨勢：Web2與Web3的交匯

近期觀察AI領域動態，發現一個有趣的發展趨勢：Web2 AI正向分布式方向發展，而Web3 AI則從概念驗證階段邁向實用性階段。這兩個領域正在加速融合。

Web2 AI的發展動向顯示，AI模型正變得更加輕量化和便捷。本地智能和離線AI模型的普及意味着AI的載體不再局限於大型雲服務中心，而是可以部署在手機、邊緣設備甚至物聯網終端上。同時，AI-AI對話技術的出現標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種變化引發了新的問題：當AI載體高度分布式時，如何確保分散運行的AI實例之間的數據一致性和決策可信度？這反映了一個需求邏輯鏈：技術進步導致部署方式改變，進而產生新的去中心化驗證需求。

與此同時，Web3 AI的發展路徑也在轉變。市場關注點從單純的炒作轉向更深層次的AI基礎設施建設。各個項目開始在算力、推理、數據標注、存儲等方面進行專業化分工。例如，有項目專注於去中心化算力聚合，有的構建去中心化推理網路，還有一些在聯邦學習、邊緣計算、分布式數據激勵等方向發力。

這反映了一個供給邏輯：炒作降溫後，基礎設施需求顯現，促使專業化分工出現，最終形成生態協同效應。

有趣的是，Web2 AI的需求短板正好與Web3 AI的供給優勢相匹配。Web2 AI技術成熟但缺乏經濟激勵和治理機制，而Web3 AI在經濟模型上有創新，但技術實現相對落後。二者融合可以實現優勢互補。

這種融合正在催生一個新的AI範式：結合鏈下高效計算和鏈上快速驗證。在這個範式下，AI不僅是工具，還是具有經濟身分的參與者。算力、數據、推理等資源主要在鏈下，但同時需要一個輕量化的鏈上驗證網路。

這種組合既保持了鏈下計算的高效性和靈活性，又通過鏈上驗證確保了可信度和透明度。隨着AI的快速發展，Web2和Web3的界限正在逐漸模糊，二者的融合將爲AI領域帶來更多創新和機遇。