Tendências de localização da indústria de IA e oportunidades na Web3
Recentemente, a indústria de IA tem mostrado uma clara tendência de "descentralização". A partir da anterior busca generalizada por grande capacidade de cálculo e modelos massivos, evoluiu gradualmente para uma nova direção que tende a modelos pequenos locais e computação de borda.
Essa mudança pode ser observada de várias maneiras. Por exemplo, um gigante da tecnologia teve seus sistemas inteligentes abrangendo 500 milhões de dispositivos; outra gigante de software lançou um modelo pequeno com 3,3 bilhões de parâmetros para seu sistema operacional; e uma famosa instituição de pesquisa em IA está desenvolvendo tecnologia de robôs que pode operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas nas suas prioridades de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, onde os recursos financeiros são um fator chave de competição. Em contraste, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação a cenários, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema da ilusão dos modelos gerais pode impactar severamente sua aplicação em áreas específicas.
Esta tendência oferece maiores oportunidades para a Web3 AI. No passado, quando as partes competiam pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), os gigantes da tecnologia tradicionais naturalmente dominavam. Nesse ambiente, simplesmente aplicar o conceito de descentralização para competir com os gigantes da indústria não era realista, devido à falta de vantagens em recursos, tecnologia e base de usuários.
No entanto, sob o novo paradigma de modelos de localização e computação de borda, a situação enfrentada pela tecnologia blockchain sofreu mudanças significativas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como provar a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração de modelos enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos de Web3 AI na indústria, tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o monopólio de dados e os problemas de caixa preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação humana" e já alcançou uma receita considerável.
De um modo geral, a descentralização da colaboração só poderá passar de um conceito para uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a entrar em competição no caminho da generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA local. Este pode ser um caminho de desenvolvimento mais promissor.
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FadCatcher
· 08-18 20:04
Não tenho uma boa impressão da inteligência artificial na nuvem
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SmartContractWorker
· 08-16 02:14
Eu sei como fazer O cão local não consegue mudar o seu destino de comer xxx
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MemeTokenGenius
· 08-16 02:12
Está tudo localizado, como fica a eficiência dos fundos?
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SybilSlayer
· 08-16 02:04
Já disse que o poder de computação de borda é o futuro.
A tendência de localização de IA traz novas oportunidades para o Web3
Tendências de localização da indústria de IA e oportunidades na Web3
Recentemente, a indústria de IA tem mostrado uma clara tendência de "descentralização". A partir da anterior busca generalizada por grande capacidade de cálculo e modelos massivos, evoluiu gradualmente para uma nova direção que tende a modelos pequenos locais e computação de borda.
Essa mudança pode ser observada de várias maneiras. Por exemplo, um gigante da tecnologia teve seus sistemas inteligentes abrangendo 500 milhões de dispositivos; outra gigante de software lançou um modelo pequeno com 3,3 bilhões de parâmetros para seu sistema operacional; e uma famosa instituição de pesquisa em IA está desenvolvendo tecnologia de robôs que pode operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas nas suas prioridades de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, onde os recursos financeiros são um fator chave de competição. Em contraste, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação a cenários, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema da ilusão dos modelos gerais pode impactar severamente sua aplicação em áreas específicas.
Esta tendência oferece maiores oportunidades para a Web3 AI. No passado, quando as partes competiam pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), os gigantes da tecnologia tradicionais naturalmente dominavam. Nesse ambiente, simplesmente aplicar o conceito de descentralização para competir com os gigantes da indústria não era realista, devido à falta de vantagens em recursos, tecnologia e base de usuários.
No entanto, sob o novo paradigma de modelos de localização e computação de borda, a situação enfrentada pela tecnologia blockchain sofreu mudanças significativas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como provar a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração de modelos enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos de Web3 AI na indústria, tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o monopólio de dados e os problemas de caixa preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação humana" e já alcançou uma receita considerável.
De um modo geral, a descentralização da colaboração só poderá passar de um conceito para uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a entrar em competição no caminho da generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA local. Este pode ser um caminho de desenvolvimento mais promissor.