AI 领域的融合趋势：Web2 与 Web3 的交汇

近期观察泛 AI 领域的发展动向，发现一个有趣的演进逻辑：Web2 AI 正从集中化向分布式转变，而 Web3 AI 则从概念验证阶段迈向实用性。这两个领域正在加速融合。

Web2 AI 的发展动态显示，AI 模型正变得更轻、更便捷。苹果公司的本地智能技术和各种离线 AI 模型的普及，反映出 AI 的载体不再局限于大型云服务中心，而是可以部署在手机、边缘设备，甚至物联网终端上。同时，AI 系统间的对话功能实现，标志着 AI 正从单体智能向集群协作转变。

这种技术进步带来了新的挑战：当 AI 的载体变得高度分布式时，如何确保这些分散运行的 AI 实例之间的数据一致性和决策可信度？这一需求逻辑展现了从技术进步到部署方式改变，再到新需求产生的演进过程。

Web3 AI 的演进路径也很有趣。早期项目多以概念炒作为主，但最近市场开始转向更底层的 AI 基础设施系统性构建。一些项目开始在算力、推理、数据标注、存储等各个功能层面进行专业化分工。例如，有项目专注于去中心化算力聚合，有的构建去中心化推理网络，还有一些在联邦学习、边缘计算、分布式数据激励等方向发力。

这反映了一个从概念炒作降温到基础设施需求显现，再到专业化分工出现，最终形成生态协同效应的供给逻辑。

有趣的是，Web2 AI 的需求"短板"正逐渐靠近 Web3 AI 可供给的"长处"。Web2 AI 在技术上日益成熟，但缺乏经济激励和治理机制；Web3 AI 在经济模型上有创新，但技术实现却相对落后。二者融合可以实现优势互补。

这种融合正在催生出一个新的 AI 范式：链下"高效计算"和链上"快速验证"的组合。在这个范式下，AI 不再只是工具，而是具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心会在线下，但同时需要一个轻量化的验证网络。

这种组合既保持了线下计算的高效性和灵活性，又通过轻量化的链上验证确保了可信度和透明度。这种模式可能代表了 AI 未来发展的一个重要方向。

值得注意的是，尽管一些人仍认为 Web3 AI 是伪命题，但 AI 的快速发展从未区分 Web2 和 Web3。只有人的偏见才会划分这种界限。实际上，AI 技术的进步正在打破这些界限，推动着整个行业向更加开放、分布式和协作的方向发展。