Эволюция технологий ИИ: от централизованных к распределённым, от концепции к практике

В прошлом месяце в области ИИ наблюдались интересные тенденции развития. Традиционный ИИ переходит от централизованного к дистрибутивному, в то время как блокчейн-ИИ начинает переходить от стадии проверки концепции к практическому применению, и оба направления ускоренно сливаются.

Динамика развития традиционного ИИ показывает, что модели ИИ становятся легче и удобнее. Повсеместное внедрение локального интеллекта и офлайн-моделей ИИ означает, что область применения ИИ расширяется, и теперь она не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернута на мобильных телефонах, периферийных устройствах и даже на устройствах Интернета вещей.

В то же время реализация функции диалога между AI-системами знаменует собой переход AI от индивидуального интеллекта к коллективному сотрудничеству. Этот переход приносит новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI?

Это изменение отражает цепную реакцию, вызванную технологическим прогрессом: уменьшение веса моделей приводит к изменению способов развертывания, что, в свою очередь, создает новую потребность в децентрализованной верификации.

В области блокчейн ИИ внимание рынка сместилось с ранней спекуляции на концепции к более глубокому построению инфраструктуры. Различные специализированные проекты начали систематическое строительство в таких областях, как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных и хранение. Эта эволюция демонстрирует четкую логику развития: после очищения от пузырей появляется потребность в инфраструктуре, что способствует специализированному разделению труда и в конечном итоге формирует эффект экосистемной координации.

Традиционная ИИ и блокчейн ИИ пересекаются в своем развитии. Традиционный ИИ технически становится все более зрелым, но ему не хватает экономических стимулов и механизмов управления; блокчейн ИИ предлагает инновации в экономических моделях, но техническая реализация относительно отстает. Слияние обоих направлений может привести к взаимному дополнению преимуществ.

Эта интеграция порождает новую парадигму ИИ, которая сочетает в себе эффективные вычисления вне цепочки и быструю верификацию в цепочке. В этой парадигме ИИ больше не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Хотя такие ресурсы, как вычислительная мощность, данные и вывод, в основном находятся вне цепочки, также необходима облегченная сеть верификации в цепочке для обеспечения доверия и прозрачности.

Эта комбинированная модель сохраняет эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, обеспечивая при этом доверие к системе через верификацию в сети. С быстрым развитием ИИ границы между web2 и web3 становятся размытыми, а融合创新 станет основным трендом будущего.