AI領域的融合趨勢：Web2與Web3的交匯

近期觀察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發展，而Web3 AI則從概念驗證階段逐漸步入實用性階段。這兩個領域正在加速融合。

Web2 AI的發展動態顯示，AI模型正變得更輕、更便捷。本地智能和離線AI模型的普及說明，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對話的實現標志着AI正從單體智能向集羣協作轉變。

這種變化帶來了新的挑戰：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？這一需求源於技術進步帶來的部署方式改變，進而產生了去中心化驗證的新需求。

Web3 AI的演進路徑也呈現出明顯變化。早期項目多以MEME屬性爲主，但最近市場開始轉向更底層的AI基礎設施系統性構建。各個功能層面如算力、推理、數據標注、存儲等都出現了專業化分工的項目。

這反映出一個清晰的供給邏輯：炒作降溫後，基礎設施需求顯現，專業化分工出現，最終形成生態協同效應。

Web2 AI和Web3 AI的演進路徑正逐步交匯。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，但技術實現落後於Web2。二者融合可以實現優勢互補。

這種融合正催生出一個新範式：鏈下"高效計算"和鏈上"快速驗證"的AI組合模式。在這個範式下，AI不僅是工具，還成爲具備經濟身分的參與者。算力、數據、推理等資源重心雖在鏈下，但同樣需要輕量化的驗證網路。

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的快速發展速度本身並不區分Web2和Web3，但人的認知偏見可能會影響對這一融合趨勢的判斷。因此，保持開放和前瞻性的思維對於理解AI領域的發展至關重要。