اتجاهات التوطين في صناعة الذكاء الاصطناعي والفرص الجديدة في Web3

تظهر صناعة الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة اتجاهًا نحو المحلية والحوسبة الطرفية، مما يشكل تباينًا واضحًا مع الاتجاه السابق الذي كان يركز على النماذج واسعة النطاق وقدرات الحوسبة المركزية. يمكن تأكيد هذا التحول من جوانب متعددة، بما في ذلك تغطية Apple Intelligence للعديد من الأجهزة، وإطلاق Windows 11 لنماذج صغيرة مخصصة، واستكشاف DeepMind لعمليات الروبوتات غير المتصلة بالإنترنت.

توجد اختلافات ملحوظة في نقاط المنافسة بين الذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي. يعتمد الأول بشكل أساسي على حجم المعلمات الكبير وكمية هائلة من بيانات التدريب، حيث تصبح القوة المالية أمرًا حاسمًا؛ بينما يركز الثاني أكثر على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما يمنحه مزايا في حماية الخصوصية والموثوقية والجدوى. توفر هذه التحولات فرصًا جديدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3.

في مجال الذكاء الاصطناعي العام، تهيمن شركات التكنولوجيا التقليدية بشكل مطلق، مما يجعل مشاريع Web3 تواجه صعوبة في المنافسة. ومع ذلك، مع ظهور النماذج المحلية والحوسبة الطرفية، بدأت مزايا تكنولوجيا blockchain في الظهور. على سبيل المثال، يمكن أن تلعب تكنولوجيا blockchain دورًا مهمًا في ضمان صحة نتائج مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحقيق التعاون بين النماذج مع الحفاظ على الخصوصية.

بعض المشاريع الناشئة في مجال Web3 AI بدأت في استكشاف هذا المجال. على سبيل المثال، أطلقت بعض المشاريع بروتوكول اتصالات البيانات، والذي يهدف إلى معالجة احتكار البيانات وعدم الشفافية في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية. مشروع آخر يجمع البيانات البشرية الحقيقية من خلال أجهزة موجات الدماغ، ويقوم ببناء "طبقة تحقق مصطنعة"، وقد حقق بالفعل عائدات ملحوظة. تسعى هذه المشاريع جميعًا إلى معالجة مشكلة موثوقية الذكاء الاصطناعي المحلي.

بشكل عام، فقط عندما تصبح تقنية الذكاء الاصطناعي شائعة حقًا في كل جهاز، يمكن أن تتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى ضرورة. بالنسبة لمشاريع Web3 AI، بدلاً من النضال في حلبة المنافسة الشديدة، من الأفضل التركيز على تقديم دعم البنية التحتية لثورة الذكاء الاصطناعي المحلية، حيث قد تكون هذه اتجاهًا أكثر وعدًا للتطوير.