AI sektörünün yerelleşme trendleri ve Web3 fırsatları
Son zamanlarda AI endüstrisi belirgin bir "düşme" eğilimi göstermektedir. Önceki büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellerin peşinden koşma anlayışından, yerel küçük modeller ve kenar hesaplama yönüne doğru evrilen yeni bir yön ortaya çıkmıştır.
Bu değişiklik birçok açıdan gözlemlenebilir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor; başka bir yazılım devi işletim sistemi için özel 3.3 milyar parametreli küçük bir model sundu; ayrıca tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojisi geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odakları açısından belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarıyla rekabet ederken, finansal kaynaklar kritik bir rekabet faktörüdür. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahiptir. Bu, genel modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesi nedeniyle ortaya çıkmaktadır.
Bu trend, Web3 AI için daha büyük fırsatlar sunuyor. Geçmişte, taraflar "genelleştirilmiş" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekler konusunda rekabet ederken, geleneksel teknoloji devleri doğal olarak baskın bir konumda bulunuyordu. O tür bir ortamda, yalnızca merkeziyetsizleşme kavramını uygulayarak sektör devleriyle rekabet etmek gerçekçi değildi, çünkü kaynak avantajı, teknik avantaj ve kullanıcı tabanı eksikti.
Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimin yeni düzeninde, blok zinciri teknolojisinin karşılaştığı durum önemli ölçüde değişti. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktıların doğruluğunu nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği korurken modeli işbirliği yaparken nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Sektörde, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışan bazı yeni Web3 AI projeleri ortaya çıktı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve kara kutu problemini çözmeyi amaçlıyor; başka bir proje ise beyin dalgaları cihazları kullanarak gerçek insan verilerini topluyor, "yapay doğrulama katmanı" oluşturuyor ve dikkate değer gelir elde etmeyi başardı.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "dalmaya" başladığında, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamayı düşünmek daha mantıklı olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönüdür.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
6
Repost
Share
Comment
0/400
FadCatcher
· 08-18 20:04
Bulut yapay zekasına güvenmiyorum
View OriginalReply0
SmartContractWorker
· 08-16 02:14
Bunu nasıl yapacağımı biliyorum. Yerel köpek, xxx yeme alışkanlığını değiştiremez.
View OriginalReply0
MemeTokenGenius
· 08-16 02:12
Tamamen yerelleştirildi, fon verimliliği ne olacak?
View OriginalReply0
SybilSlayer
· 08-16 02:04
Erken söyledim, kenar bilgi işlem gücü gelecektir.
AI yerelleştirme trendi Web3'e yeni fırsatlar getiriyor
AI sektörünün yerelleşme trendleri ve Web3 fırsatları
Son zamanlarda AI endüstrisi belirgin bir "düşme" eğilimi göstermektedir. Önceki büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modellerin peşinden koşma anlayışından, yerel küçük modeller ve kenar hesaplama yönüne doğru evrilen yeni bir yön ortaya çıkmıştır.
Bu değişiklik birçok açıdan gözlemlenebilir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor; başka bir yazılım devi işletim sistemi için özel 3.3 milyar parametreli küçük bir model sundu; ayrıca tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojisi geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabet odakları açısından belirgin farklılıklar vardır. Bulut AI, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarıyla rekabet ederken, finansal kaynaklar kritik bir rekabet faktörüdür. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahiptir. Bu, genel modellerin yanılsama sorunlarının belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesi nedeniyle ortaya çıkmaktadır.
Bu trend, Web3 AI için daha büyük fırsatlar sunuyor. Geçmişte, taraflar "genelleştirilmiş" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekler konusunda rekabet ederken, geleneksel teknoloji devleri doğal olarak baskın bir konumda bulunuyordu. O tür bir ortamda, yalnızca merkeziyetsizleşme kavramını uygulayarak sektör devleriyle rekabet etmek gerçekçi değildi, çünkü kaynak avantajı, teknik avantaj ve kullanıcı tabanı eksikti.
Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimin yeni düzeninde, blok zinciri teknolojisinin karşılaştığı durum önemli ölçüde değişti. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktıların doğruluğunu nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği korurken modeli işbirliği yaparken nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Sektörde, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışan bazı yeni Web3 AI projeleri ortaya çıktı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve kara kutu problemini çözmeyi amaçlıyor; başka bir proje ise beyin dalgaları cihazları kullanarak gerçek insan verilerini topluyor, "yapay doğrulama katmanı" oluşturuyor ve dikkate değer gelir elde etmeyi başardı.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "dalmaya" başladığında, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamayı düşünmek daha mantıklı olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönüdür.