AI領域的融合:Web2與Web3的演進與交匯

近期觀察泛AI領域的發展動向，可以發現一個有趣的演進邏輯：Web2 AI正從集中化向分布式發展，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的發展趨勢

Web2 AI的最新動態顯示，AI模型正變得更輕量、更便捷。例如，某科技巨頭推出的本地智能技術和各種離線AI模型的普及，意味着AI的應用範圍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，一些AI助手通過多重對話協議實現AI之間的對話，標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種發展趨勢引發了一個新的問題：當AI的載體變得高度分布式時，如何確保這些分散運行的AI實例之間的數據一致性和決策可信度？

這一問題反映了技術進步帶來的連鎖反應：模型輕量化導致部署方式改變，進而產生去中心化驗證的新需求。

Web3 AI的演進路徑

Web3 AI的發展軌跡也很有趣。早期的AI Agent項目多以概念炒作爲主，但最近市場開始關注更底層的AI基礎設施建設。

各個項目開始在算力、推理、數據標注、存儲等功能層面進行專業化分工。比如，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。

這反映了一個清晰的供給邏輯：概念炒作降溫後，基礎設施需求顯現，推動專業化分工的出現，最終形成生態協同效應。

Web2 AI和Web3 AI的融合

有趣的是，Web2 AI的需求"短板"正在逐漸靠近Web3 AI可提供的"長處"。兩者的演進路徑正逐步實現交匯。

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，又通過輕量化的鏈上驗證確保了可信度和透明度。

值得注意的是，AI的快速發展不會區分Web2和Web3的界限，但人的認知偏見可能會。因此，我們需要以開放和前瞻的眼光看待AI領域的融合發展。