Tendance de fusion dans le domaine de l'IA : de centralisé à distribué, du concept à l'utile

Récemment, les tendances de développement dans le domaine de l'IA présentent une logique d'évolution intéressante : l'IA traditionnelle passe d'une orientation centralisée à une orientation distribuée, tandis que l'IA basée sur la blockchain évolue de la phase de validation conceptuelle vers la phase d'utilité. Ces deux domaines fusionnent de plus en plus rapidement.

Tout d'abord, les dynamiques de développement de l'IA traditionnelle montrent une tendance clairement distribuée. La popularité des divers modèles d'IA hors ligne et des technologies intelligentes locales reflète que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. Cela signifie que le champ d'application de l'IA n'est plus limité aux grands centres de calcul en nuage, mais peut être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, voire des terminaux IoT.

En même temps, certains systèmes d'IA réalisent des dialogues entre IA via des protocoles de communication multi-agents, marquant ainsi la transition de l'IA d'une intelligence unitaire à une collaboration en essaim. Cette transition apporte de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée ?

Cette série de changements reflète une logique de demande claire : les progrès technologiques (allègement des modèles) entraînent un changement de mode de déploiement (supports distribués), ce qui génère de nouveaux besoins (validation décentralisée).

D'une part, le chemin de développement de l'IA blockchain est également en train de changer. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation des concepts, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures AI plus fondamentales. Plusieurs projets se spécialisent dans des domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation des données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se concentrent sur l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.

Cela reflète une logique d'offre qui devient progressivement claire : après le refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande en infrastructure se manifeste, entraînant l'émergence d'une spécialisation, et finalement la formation d'effets de synergie écologique.

Il convient de noter que l'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; tandis que l'IA basée sur la blockchain présente des innovations dans ses modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut parfaitement permettre de se compléter mutuellement.

Cette fusion engendre un nouveau paradigme de l'IA, combinant un calcul efficace hors chaîne et une vérification rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais devient également un participant doté d'une identité économique. Bien que les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement restent principalement hors chaîne, un réseau de validation léger est également nécessaire.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur chaîne. Ce modèle d'intégration pourrait devenir une direction importante pour le développement futur de l'IA.