AI領域的融合趨勢：web2與web3的交匯

近期觀察泛AI領域的發展動向，發現一個有趣的演進邏輯：web2 AI正從集中化向分布式轉變，而web3 AI則從概念驗證階段邁向實用性。這兩個領域正在加速融合。

web2 AI的發展呈現出明顯的分散化趨勢。本地智能和離線AI模型的普及表明，AI模型正變得更輕量、更便捷。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對話技術的突破標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種分布式趨勢帶來了新的挑戰：如何在高度分散的AI實例之間保證數據一致性和決策可信度？這一需求源於技術進步帶來的部署方式變革，進而產生了對去中心化驗證的需求。

與此同時，web3 AI的發展路徑也在evolving。早期以MEME屬性爲主的項目逐漸讓位於更注重底層架構的AI基礎設施系統性構建。市場開始關注算力、推理、數據標注、存儲等各個功能層面的專業化分工。例如，一些項目專注於去中心化算力聚合，構建去中心化推理網路，或在聯邦學習和邊緣計算方面發力。

這種演進反映了一個清晰的供給邏輯：從泡沫出清到基礎設施需求顯現，再到專業化分工出現，最終形成生態協同效應。

有趣的是，web2 AI的需求"短板"正逐漸與web3 AI的供給"長處"接近。web2 AI在技術上日益成熟，但缺乏經濟激勵和治理機制；web3 AI在經濟模型上有創新，但技術實現卻相對落後。兩者的融合正好可以優勢互補。

這種融合正在催生一個新的AI範式：鏈下"高效計算"與鏈上"快速驗證"的組合。在這個範式下，AI不再只是工具，而是具備經濟身分的參與者。算力、數據、推理等資源重心會在線下，但同時需要一個輕量化的驗證網路。

這種組合既保持了線下計算的高效性和靈活性，又通過輕量化的鏈上驗證確保了可信度和透明度。

值得注意的是，盡管有人認爲web3 AI是僞命題，但實際上，AI的快速發展從未區分web2和web3。只有人的偏見才會制造這種區分。隨着技術的不斷進步，web2 AI和web3 AI的界限將越來越模糊，最終可能融合成一個更加強大和高效的AI生態系統。