AI 領域的融合趨勢：Web2 與 Web3 的交匯

近期觀察泛 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轉變，而 Web3 AI 則從概念驗證階段邁向實用性。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。蘋果公司的本地智能技術和各種離線 AI 模型的普及，反映出 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 系統間的對話功能實現，標志着 AI 正從單體智能向集羣協作轉變。

這種技術進步帶來了新的挑戰：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？這一需求邏輯展現了從技術進步到部署方式改變，再到新需求產生的演進過程。

Web3 AI 的演進路徑也很有趣。早期項目多以概念炒作爲主，但最近市場開始轉向更底層的 AI 基礎設施系統性構建。一些項目開始在算力、推理、數據標注、存儲等各個功能層面進行專業化分工。例如，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。

這反映了一個從概念炒作降溫到基礎設施需求顯現，再到專業化分工出現，最終形成生態協同效應的供給邏輯。

有趣的是，Web2 AI 的需求"短板"正逐漸靠近 Web3 AI 可供給的"長處"。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。二者融合可以實現優勢互補。

這種融合正在催生出一個新的 AI 範式：鏈下"高效計算"和鏈上"快速驗證"的組合。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線下，但同時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。這種模式可能代表了 AI 未來發展的一個重要方向。

值得注意的是，盡管一些人仍認爲 Web3 AI 是僞命題，但 AI 的快速發展從未區分 Web2 和 Web3。只有人的偏見才會劃分這種界限。實際上，AI 技術的進步正在打破這些界限，推動着整個行業向更加開放、分布式和協作的方向發展。