Observando as várias tendências no campo da inteligência artificial nos últimos 1 mês, descobri uma lógica de evolução muito interessante: web2AI de centralização -> distribuição, web3AI de validação de conceito -> praticidade. Ambos estão se fundindo rapidamente.
1) Primeiro, vamos olhar para a dinâmica de desenvolvimento do web2AI, a inteligência local da Apple, a popularização de vários modelos de IA offline, refletem que os modelos de IA estão se tornando mais leves e convenientes. Isso nos diz que o suporte da IA não está mais limitado a grandes centros de serviços em nuvem, mas pode ser implantado em celulares, dispositivos de borda e até mesmo em terminais IoT.
Além disso, Claude e Gemini realizam diálogos entre IA através do MCP, essa inovação marca que a IA está se movendo de inteligência isolada para colaboração em grupo.
Surge a questão: quando o suporte da IA se torna altamente distribuído, como garantir a consistência dos dados e a confiabilidade das decisões entre essas instâncias de IA descentralizadas?
Aqui há uma lógica de demanda: avanço tecnológico (modelo leve) → mudança na forma de implantação (suporte distribuído) → surgimento de novas demandas (validação descentralizada).
2) Agora, vamos olhar para o caminho de evolução do web3AI, a maioria dos projetos de agentes de IA iniciais tinha como principal atributo o MEME, mas recentemente, o mercado começou a mudar de uma simples especulação de launchpad para uma construção sistemática de infraestrutura de IA layer1 em uma camada mais fundamental.
Começaram a surgir projetos com especialização em vários aspectos funcionais como poder computacional, raciocínio, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, já analisamos anteriormente que @ionet se concentra na agregação de poder computacional descentralizado, Bittensor constrói uma rede de raciocínio descentralizada, @flock_io se destaca em aprendizado federado e computação em borda, @SaharaLabsAI foca em incentivos de dados distribuídos, @Mira_Network reduz ilusões de IA através de mecanismos de consenso distribuído, etc.;
Aqui, há uma lógica de oferta gradualmente clara: esfriamento da especulação MEME (limpeza da bolha) → necessidade de infraestrutura se torna evidente (impulso de necessidade básica) → surgimento de especialização (otimização da eficiência) → efeito de colaboração ecológica (valor de rede).
Veja, a "deficiência" da demanda do web2AI está gradualmente se aproximando da "força" que o web3AI pode fornecer. Os caminhos de evolução do web2AI e do web3AI estão se cruzando gradualmente.
O web2AI está se tornando tecnicamente mais maduro, mas carece de incentivos econômicos e mecanismos de governança; o web3AI tem inovações em modelos econômicos, mas a implementação técnica está atrasada em relação ao web2. A fusão de ambos pode complementar as vantagens um do outro.
De fato, a fusão de ambos está gerando um novo paradigma de combinação de IA com "cálculo eficiente" off-chain e "validação rápida" on-chain.
Nesse paradigma, a IA não é mais apenas uma ferramenta, mas um participante com identidade econômica; recursos como poder computacional, dados e raciocínio estarão off-chain, mas também precisarão de uma rede de validação leve.
Essa combinação é muito astuta: mantém a eficiência e flexibilidade do cálculo off-chain, enquanto garante confiabilidade e transparência através de validação leve on-chain.
Nota: Até agora, sempre há quem considere o web3AI como uma proposição enganosa, mas se você observar cuidadosamente e tiver uma certa visão prospectiva, saberá que, com a rápida velocidade de desenvolvimento da IA, nunca haverá uma distinção clara entre web2 e web3, mas os preconceitos humanos sim.