AI新范式：web2与web3融合催生链下高效计算与链上快速验证

近一个月来，人工智能领域的发展趋势引人注目。web2和web3的AI技术正在呈现出不同的演进路径，但却有融合的迹象。

web2 AI正从集中化向分布式转变。例如，本地智能和离线AI模型的普及表明，AI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-AI对话的实现标志着AI正从单体智能向集群协作转变。

这种技术进步带来了新的需求。当AI高度分布式部署时，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成为一个关键问题。

与此同时，web3 AI正从概念验证阶段向实用性方向发展。市场开始关注底层架构和基础设施的系统性构建，各个功能层面出现了专业化分工。一些项目专注于去中心化算力聚合、去中心化推理网络、联邦学习和边缘计算等领域。

这种发展趋势反映了从泡沫出清到基础设施需求显现，再到专业化分工和生态协同效应的逻辑。

有趣的是，web2 AI的需求短板正在逐渐靠近web3 AI可提供的优势。web2 AI在技术上日趋成熟，但缺乏经济激励和治理机制；web3 AI在经济模型上有创新，但技术实现相对落后。两者的融合可能实现优势互补。

这种融合正在催生一种新的AI范式，即链下"高效计算"和链上"快速验证"的组合。在这种范式下，AI不仅是工具，还是具有经济身份的参与者。算力、数据、推理等资源重心虽然在链下，但同样需要一个轻量化的验证网络。

这种组合既保持了链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的快速发展并不区分web2和web3。抱有前瞻性洞察力的人会发现，web2和web3 AI的融合正在成为一个重要趋势。