Tendances de convergence dans le domaine de l'IA : intersection de web2 et web3

En observant récemment les tendances de développement dans le domaine de l'IA générale, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA web2 passe d'une centralisation à une décentralisation, tandis que l'IA web3 évolue de la phase de preuve de concept vers l'utilité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.

Le développement de l'IA Web2 présente une tendance manifeste vers la décentralisation. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne indique que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, et même sur des terminaux de l'Internet des objets. Parallèlement, les avancées dans la technologie de dialogue IA-AI marquent la transition de l'IA d'une intelligence individuelle à une collaboration en groupe.

Cette tendance distribuée apporte de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre des instances d'IA hautement décentralisées ? Ce besoin découle de la transformation des modes de déploiement apportée par les avancées technologiques, ce qui a conduit à une demande de validation décentralisée.

En même temps, le chemin de développement de l'IA web3 est également en évolution. Les projets initialement axés sur les attributs MEME cèdent progressivement la place à une construction systématique des infrastructures AI qui mettent l'accent sur l'architecture sous-jacente. Le marché commence à se concentrer sur la spécialisation des différentes couches fonctionnelles telles que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, la construction de réseaux d'inférence décentralisés, ou mettent l'accent sur l'apprentissage fédéré et le calcul en périphérie.

Cette évolution reflète une logique d'offre claire : du nettoyage de la bulle à l'émergence de la demande d'infrastructure, puis à l'apparition de la division du travail spécialisée, et enfin à la formation d'effets de synergie écologiques.

Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA web2 se rapproche progressivement de la "force" de l'offre en IA web3. L'IA web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA web3 innove en termes de modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut parfaitement permettre de combler les avantages de chacun.

Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : une combinaison de "calcul efficace" hors chaîne et de "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant avec une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors ligne, mais nécessiteront en même temps un réseau de validation léger.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors ligne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification en chaîne allégée.

Il est important de noter que, bien que certains pensent que l'IA web3 est un faux problème, en réalité, le développement rapide de l'IA n'a jamais fait de distinction entre web2 et web3. Seuls les préjugés humains peuvent créer cette distinction. Avec les progrès technologiques continus, les frontières entre l'IA web2 et l'IA web3 deviendront de plus en plus floues, et elles pourraient finalement fusionner en un écosystème d'IA plus puissant et efficace.