Tendencias de localización en la industria de la IA y oportunidades en Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una clara tendencia de "descenso". De un consenso que anteriormente buscaba en gran medida el poder de cálculo a gran escala y modelos enormes, ha evolucionado gradualmente hacia una nueva dirección que tiende a modelos pequeños locales y computación en el borde.
Este cambio se puede observar desde múltiples aspectos. Por ejemplo, el sistema inteligente de un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos; otro gigante del software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una conocida institución de investigación en IA está desarrollando tecnologías robóticas que pueden operar "fuera de línea".
La IA en la nube y la IA local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La IA en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo los recursos financieros un factor clave de competencia. En contraste, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que el problema de la ilusión en los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ofrece mayores oportunidades para la IA en Web3. En el pasado, cuando las partes competían por la capacidad de "generalización" (computación, datos, algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales naturalmente dominaban. En ese entorno, simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con los gigantes de la industria no es realista, debido a la falta de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, bajo el nuevo patrón de modelos de localización y computación en el borde, la situación que enfrenta la tecnología blockchain ha cambiado significativamente. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios, ¿cómo demostrar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos de Web3 AI en la industria que intentan abordar el problema de la "confiabilidad" de la IA local. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el monopolio de datos y los problemas de caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recoge datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación humana", y ya ha logrado ingresos significativos.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad práctica. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la carrera de la generalización, sería más sensato reflexionar sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
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FadCatcher
· 08-18 20:04
No tengo buenas expectativas sobre la inteligencia artificial en la nube.
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SmartContractWorker
· 08-16 02:14
Sé cómo hacerlo. Un perro local no puede cambiar su destino de comer xxx.
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MemeTokenGenius
· 08-16 02:12
¿Cómo se manejará la eficiencia del capital si ya está todo localizado?
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SybilSlayer
· 08-16 02:04
Ya lo dije, la potencia computacional marginal es el futuro.
Las tendencias de localización de IA traen nuevas oportunidades para Web3
Tendencias de localización en la industria de la IA y oportunidades en Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una clara tendencia de "descenso". De un consenso que anteriormente buscaba en gran medida el poder de cálculo a gran escala y modelos enormes, ha evolucionado gradualmente hacia una nueva dirección que tiende a modelos pequeños locales y computación en el borde.
Este cambio se puede observar desde múltiples aspectos. Por ejemplo, el sistema inteligente de un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos; otro gigante del software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una conocida institución de investigación en IA está desarrollando tecnologías robóticas que pueden operar "fuera de línea".
La IA en la nube y la IA local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La IA en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo los recursos financieros un factor clave de competencia. En contraste, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que el problema de la ilusión en los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ofrece mayores oportunidades para la IA en Web3. En el pasado, cuando las partes competían por la capacidad de "generalización" (computación, datos, algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales naturalmente dominaban. En ese entorno, simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con los gigantes de la industria no es realista, debido a la falta de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, bajo el nuevo patrón de modelos de localización y computación en el borde, la situación que enfrenta la tecnología blockchain ha cambiado significativamente. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios, ¿cómo demostrar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos de Web3 AI en la industria que intentan abordar el problema de la "confiabilidad" de la IA local. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el monopolio de datos y los problemas de caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recoge datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación humana", y ya ha logrado ingresos significativos.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad práctica. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la carrera de la generalización, sería más sensato reflexionar sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.