AI领域演进：Web2与Web3的加速融合

近期观察AI领域发展动向，发现一个有趣的演进逻辑：Web2 AI正向分布式方向发展，而Web3 AI则从概念验证阶段迈向实用性阶段。这两个领域正在加速融合。

Web2 AI的发展动态显示，AI模型正变得更轻量化、更便捷。本地智能和离线AI模型的普及意味着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IoT终端上。同时，AI-AI对话的实现标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种发展趋势引发了新的需求：当AI载体高度分布式时，如何确保分散运行的AI实例之间的数据一致性和决策可信度？这反映了一个需求逻辑链：技术进步（模型轻量化）导致部署方式改变（分布式载体），进而产生新需求（去中心化验证）。

另一方面，Web3 AI的演进路径也很明显。早期项目多以MEME属性为主，但近期市场开始转向更底层的AI基础设施系统性构建。各个功能层面如算力、推理、数据标注、存储等都出现了专业化分工的项目。

这反映了一个供给逻辑链：MEME炒作降温后，基础设施需求显现，促使专业化分工出现，最终形成生态协同效应。

有趣的是，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。两者的融合正好可以优势互补。

这种融合正在催生一个新范式：链下"高效计算"和链上"快速验证"的AI组合。在这个范式下，AI不仅是工具，还成为具备经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心虽在线下，但同样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。

值得注意的是，AI的快速发展不会区分Web2和Web3，但人的偏见可能会。因此，我们需要以开放和前瞻的视角看待AI领域的发展和融合趋势。