Tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et opportunités de Web3
Récemment, l'industrie de l'IA montre une tendance évidente à la "descente". De la quête généralisée de puissance de calcul à grande échelle et de modèles massifs, elle évolue progressivement vers une nouvelle direction axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie.
Ce changement peut être observé sous plusieurs angles. Par exemple, le système intelligent d'un géant technologique couvre 500 millions d'appareils ; un autre géant du logiciel a lancé un modèle miniature de 3,3 milliards de paramètres pour son système d'exploitation ; et un institut de recherche en IA de renom développe une technologie de robot capable de fonctionner "hors ligne".
L'IA cloud et l'IA locale présentent des différences significatives dans leurs priorités concurrentielles. L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et la quantité de données d'entraînement, où les ressources financières sont un facteur clé de concurrence. En revanche, l'IA locale accorde plus d'importance à l'optimisation technique et à l'adaptation au contexte, offrant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que les problèmes d'illusion des modèles généraux peuvent sérieusement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Cette tendance offre de plus grandes opportunités pour l'IA Web3. Dans le passé, lorsque les parties prenantes rivalisaient pour la capacité de "généralisation" (calcul, données, algorithmes), les géants technologiques traditionnels occupaient naturellement une position dominante. Dans un tel environnement, il n'est pas réaliste de vouloir rivaliser avec les géants de l'industrie simplement en appliquant le concept de décentralisation, en raison d'un manque d'avantages en termes de ressources, de technologie et de base d'utilisateurs.
Cependant, dans le nouveau paysage des modèles de localisation et de l'informatique en périphérie, la situation à laquelle la technologie blockchain fait face a considérablement changé. Comment prouver l'authenticité des résultats lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément les points forts de la technologie blockchain.
De nouveaux projets Web3 AI émergent dans l'industrie, essayant de résoudre le problème de la "fiabilité" de l'IA locale. Par exemple, un protocole de communication de données vise à résoudre le problème de la monopolisation des données et de la boîte noire des plateformes d'IA centralisées ; un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils EEG pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà généré des revenus considérables.
Dans l'ensemble, ce n'est que lorsque l'IA sera réellement "décentralisée" sur chaque appareil que la collaboration décentralisée pourra passer du concept à un besoin réel. Pour les projets Web3 AI, plutôt que de continuer à s'engager dans une course à l'universalité, il serait plus judicieux de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.
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FadCatcher
· 08-18 20:04
Je ne suis pas optimiste quant à l'IA cloud.
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SmartContractWorker
· 08-16 02:14
Je sais comment faire Un chien local ne peut pas changer son destin de manger xxx.
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MemeTokenGenius
· 08-16 02:12
Tout est localisé, comment faire pour l'efficacité des fonds ?
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SybilSlayer
· 08-16 02:04
J'ai déjà dit que la Puissance de calcul de périphérie est l'avenir.
La tendance de la localisation de l'IA apporte de nouvelles opportunités au Web3.
Tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et opportunités de Web3
Récemment, l'industrie de l'IA montre une tendance évidente à la "descente". De la quête généralisée de puissance de calcul à grande échelle et de modèles massifs, elle évolue progressivement vers une nouvelle direction axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie.
Ce changement peut être observé sous plusieurs angles. Par exemple, le système intelligent d'un géant technologique couvre 500 millions d'appareils ; un autre géant du logiciel a lancé un modèle miniature de 3,3 milliards de paramètres pour son système d'exploitation ; et un institut de recherche en IA de renom développe une technologie de robot capable de fonctionner "hors ligne".
L'IA cloud et l'IA locale présentent des différences significatives dans leurs priorités concurrentielles. L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et la quantité de données d'entraînement, où les ressources financières sont un facteur clé de concurrence. En revanche, l'IA locale accorde plus d'importance à l'optimisation technique et à l'adaptation au contexte, offrant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que les problèmes d'illusion des modèles généraux peuvent sérieusement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Cette tendance offre de plus grandes opportunités pour l'IA Web3. Dans le passé, lorsque les parties prenantes rivalisaient pour la capacité de "généralisation" (calcul, données, algorithmes), les géants technologiques traditionnels occupaient naturellement une position dominante. Dans un tel environnement, il n'est pas réaliste de vouloir rivaliser avec les géants de l'industrie simplement en appliquant le concept de décentralisation, en raison d'un manque d'avantages en termes de ressources, de technologie et de base d'utilisateurs.
Cependant, dans le nouveau paysage des modèles de localisation et de l'informatique en périphérie, la situation à laquelle la technologie blockchain fait face a considérablement changé. Comment prouver l'authenticité des résultats lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément les points forts de la technologie blockchain.
De nouveaux projets Web3 AI émergent dans l'industrie, essayant de résoudre le problème de la "fiabilité" de l'IA locale. Par exemple, un protocole de communication de données vise à résoudre le problème de la monopolisation des données et de la boîte noire des plateformes d'IA centralisées ; un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils EEG pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà généré des revenus considérables.
Dans l'ensemble, ce n'est que lorsque l'IA sera réellement "décentralisée" sur chaque appareil que la collaboration décentralisée pourra passer du concept à un besoin réel. Pour les projets Web3 AI, plutôt que de continuer à s'engager dans une course à l'universalité, il serait plus judicieux de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.