AI新範式：web2與web3融合催生鏈下高效計算與鏈上快速驗證

近一個月來，人工智能領域的發展趨勢引人注目。web2和web3的AI技術正在呈現出不同的演進路徑，但卻有融合的跡象。

web2 AI正從集中化向分布式轉變。例如，本地智能和離線AI模型的普及表明，AI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-AI對話的實現標志着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需求。當AI高度分布式部署時，如何確保分散運行的AI實例之間的數據一致性和決策可信度成爲一個關鍵問題。

與此同時，web3 AI正從概念驗證階段向實用性方向發展。市場開始關注底層架構和基礎設施的系統性構建，各個功能層面出現了專業化分工。一些項目專注於去中心化算力聚合、去中心化推理網路、聯邦學習和邊緣計算等領域。

這種發展趨勢反映了從泡沫出清到基礎設施需求顯現，再到專業化分工和生態協同效應的邏輯。

有趣的是，web2 AI的需求短板正在逐漸靠近web3 AI可提供的優勢。web2 AI在技術上日趨成熟，但缺乏經濟激勵和治理機制；web3 AI在經濟模型上有創新，但技術實現相對落後。兩者的融合可能實現優勢互補。

這種融合正在催生一種新的AI範式，即鏈下"高效計算"和鏈上"快速驗證"的組合。在這種範式下，AI不僅是工具，還是具有經濟身分的參與者。算力、數據、推理等資源重心雖然在鏈下，但同樣需要一個輕量化的驗證網路。

這種組合既保持了鏈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。

值得注意的是，AI的快速發展並不區分web2和web3。抱有前瞻性洞察力的人會發現，web2和web3 AI的融合正在成爲一個重要趨勢。