AI領域演進：Web2與Web3的加速融合

近期觀察AI領域發展動向，發現一個有趣的演進邏輯：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的發展動態顯示，AI模型正變得更輕量化、更便捷。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IoT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。

這種發展趨勢引發了新的需求：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（模型輕量化）導致部署方式改變（分布式載體），進而產生新需求（去中心化驗證）。

另一方面，Web3 AI的演進路徑也很明顯。早期項目多以MEME屬性爲主，但近期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。

這反映了一個供給邏輯鏈：MEME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範式：鏈下"高效計算"和鏈上"快速驗證"的AI組合。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線下，但同樣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，AI的快速發展不會區分Web2和Web3，但人的偏見可能會。因此，我們需要以開放和前瞻的視角看待AI領域的發展和融合趨勢。