Tendances de développement dans le domaine de l'IA : fusion de la centralisation et de la décentralisation

Récemment, le développement dans le domaine de l'IA présente une tendance intéressante : l'IA traditionnelle passe d'une approche centralisée à une approche distribuée, tandis que l'IA basée sur la blockchain évolue de la phase de validation de concept vers une mise en pratique. Ces deux directions convergent rapidement.

Les dernières tendances dans le domaine de l'IA traditionnelle montrent que les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Par exemple, certains modèles d'IA locaux et hors ligne lancés par des entreprises technologiques permettent aux applications d'IA de ne plus être limitées aux grands centres de cloud computing, mais peuvent être déployées sur des smartphones, des appareils en périphérie et même sur des terminaux IoT. De plus, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant ainsi la transition de l'IA d'agents uniques vers une collaboration en groupe.

Cette tendance de développement soulève une question clé : 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 ? Cela reflète une chaîne logique de besoins : les avancées technologiques poussent à une transformation des modes de déploiement, ce qui engendre un nouveau besoin de vérification décentralisée.

Dans le même temps, le chemin de développement de l'IA blockchain évolue rapidement. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers la construction d'infrastructures plus fondamentales. Certains projets commencent à se spécialiser dans des domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se concentrent sur des directions telles que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations de données distribuées.

Cela reflète une chaîne logique d'approvisionnement : après un refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande d'infrastructures se manifeste, favorisant la spécialisation du travail, et finalement formant un effet de synergie écologique.

Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA traditionnelle converge progressivement avec la "force" de l'offre en IA blockchain. L'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA blockchain innove sur le plan du modèle économique, mais son application technique est relativement en retard. La fusion des deux pourrait permettre de réaliser des complémentarités avantageuses.

Cette fusion est en train de donner naissance à un nouveau paradigme de l'IA : combinant un calcul efficace hors chaîne et une validation rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient aussi un participant ayant une identité économique. Bien que le cœur des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à la vérification sur chaîne. Bien que certains considèrent que l'IA blockchain est un faux débat, en réalité, le développement rapide de l'IA est en train de briser les frontières entre le Web2 et le Web3, il ne reste plus qu'à ce que la perception des gens s'ajuste avec le temps.