Tendances de développement de la technologie AI : la fusion de web2 et web3

Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'IA généralisée, j'ai découvert une logique d'évolution intéressante : l'IA web2 passe d'une centralisation à une distribution, tandis que l'IA web3 passe de la phase de validation de concept à une phase de praticité. Ces deux domaines fusionnent à toute vitesse.

Dynamique de développement de l'IA web2

La popularité des modèles d'IA locaux et hors ligne reflète le fait 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, des dispositifs de périphérie, et même sur des terminaux IoT.

En même temps, l'innovation technologique permettant le dialogue AI-AI via MCP marque la transition de l'intelligence artificielle d'une intelligence individuelle à une coopération en réseau.

Cette tendance de développement soulève une nouvelle question : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée lorsque le support d'IA est hautement distribué ?

Cette logique de demande peut être résumée comme suit : progrès technologique (allègement du modèle) → changement de méthode de déploiement (support distribué) → émergence de nouvelles demandes (validation décentralisée).

L'évolution de l'IA web3

Les projets web3 AI initiaux se concentraient principalement sur les attributs MEME, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers la construction systématique d'infrastructures AI plus fondamentales. Divers projets commencent à se spécialiser dans des domaines fonctionnels tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage.

Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains projets se concentrent sur l'apprentissage fédéré et le calcul en périphérie. Certains projets s'attachent à l'incitation des données distribuées, tandis que d'autres réduisent les hallucinations de l'IA grâce à des mécanismes de consensus distribués.

Cette évolution peut être résumée comme suit : refroidissement de la spéculation (purge de la bulle) → apparition de la demande d'infrastructure (conduite par des besoins fondamentaux) → émergence de la spécialisation (optimisation de l'efficacité) → effets de synergie écologique (valeur réseau).

La fusion de l'IA web2 et de l'IA web3

Le chemin d'évolution de l'IA web2 et de l'IA web3 converge progressivement. L'IA web2 devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais elle manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA web3 innove sur le plan du modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est en retard par rapport à celle du web2. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.

Cette fusion engendre un nouveau paradigme : la combinaison de "calculs efficaces" hors chaîne et de "vérifications rapides" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant possédant une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement seront principalement hors ligne, mais nécessiteront également 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 légère sur la chaîne.

Il est à noter qu'avec le développement rapide de l'IA, les frontières entre le web2 et le web3 deviennent floues. La technologie elle-même ne fait pas de distinction entre le web2 et le web3, seule la perception humaine peut établir cette distinction. Par conséquent, nous devrions adopter une attitude ouverte et prospective face au développement et à l'intégration des technologies de l'IA.