Tren Lokalisasi di Industri AI dan Dampaknya terhadap Web3
Baru-baru ini mengamati perkembangan industri AI, sebuah tren yang mencolok sedang terbentuk: dari sebelumnya yang umumnya fokus pada konsentrasi daya komputasi besar dan model besar, secara bertahap berevolusi menjadi arah baru yang menekankan pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Tren ini tercermin di berbagai bidang. Misalnya, sistem cerdas dari salah satu raksasa teknologi telah mencakup 500 juta perangkat, perusahaan teknologi lain telah meluncurkan model kecil dengan 3,3 miliar parameter untuk sistem operasinya, dan lembaga penelitian AI terkemuka sedang mengembangkan teknologi robot yang dapat beroperasi "offline".
AI cloud dan AI lokal memiliki perbedaan yang jelas dalam fokus kompetisi. AI cloud terutama bersaing dalam ukuran parameter dan jumlah data pelatihan, di mana kekuatan finansial adalah kompetensi inti. Sebaliknya, AI lokal lebih menekankan pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kegunaan. Perbedaan ini terutama berasal dari masalah "ilusi" yang sering terjadi ketika model umum diterapkan di bidang tertentu, yang mempengaruhi penetrasi mereka di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Sebelumnya, dalam kompetisi untuk mengejar kemampuan "generalisasi" (komputasi, data, algoritma), raksasa teknologi tradisional memiliki keunggulan mutlak, proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, di bawah lingkungan baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Bagaimana cara memastikan keaslian hasil keluaran ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna? Bagaimana cara mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini tepatnya adalah keahlian teknologi blockchain.
Sudah muncul beberapa proyek inovatif di industri ini untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. Misalnya, ada perusahaan yang meluncurkan protokol komunikasi data yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan ketidaktransparanan dari platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak untuk membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah memperoleh pendapatan yang signifikan. Semua upaya ini sedang berusaha untuk menyelesaikan masalah "keandalan" AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "turun" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur yang umum, lebih baik mempertimbangkan dengan serius bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, yang mungkin merupakan arah yang lebih menjanjikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
3
Bagikan
Komentar
0/400
FarmHopper
· 4jam yang lalu
Model kecil adalah kesempatan!
Lihat AsliBalas0
GasBankrupter
· 4jam yang lalu
Lagi pula tidak bisa dimakan, ada gunanya?
Lihat AsliBalas0
OnchainSniper
· 4jam yang lalu
Model kecil sangat menarik, siapa yang mengerti siapa yang menggunakan.
Tren lokalitas AI bangkit: Bagaimana Web3 menangkap peluang baru
Tren Lokalisasi di Industri AI dan Dampaknya terhadap Web3
Baru-baru ini mengamati perkembangan industri AI, sebuah tren yang mencolok sedang terbentuk: dari sebelumnya yang umumnya fokus pada konsentrasi daya komputasi besar dan model besar, secara bertahap berevolusi menjadi arah baru yang menekankan pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Tren ini tercermin di berbagai bidang. Misalnya, sistem cerdas dari salah satu raksasa teknologi telah mencakup 500 juta perangkat, perusahaan teknologi lain telah meluncurkan model kecil dengan 3,3 miliar parameter untuk sistem operasinya, dan lembaga penelitian AI terkemuka sedang mengembangkan teknologi robot yang dapat beroperasi "offline".
AI cloud dan AI lokal memiliki perbedaan yang jelas dalam fokus kompetisi. AI cloud terutama bersaing dalam ukuran parameter dan jumlah data pelatihan, di mana kekuatan finansial adalah kompetensi inti. Sebaliknya, AI lokal lebih menekankan pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kegunaan. Perbedaan ini terutama berasal dari masalah "ilusi" yang sering terjadi ketika model umum diterapkan di bidang tertentu, yang mempengaruhi penetrasi mereka di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Sebelumnya, dalam kompetisi untuk mengejar kemampuan "generalisasi" (komputasi, data, algoritma), raksasa teknologi tradisional memiliki keunggulan mutlak, proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, di bawah lingkungan baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Bagaimana cara memastikan keaslian hasil keluaran ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna? Bagaimana cara mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini tepatnya adalah keahlian teknologi blockchain.
Sudah muncul beberapa proyek inovatif di industri ini untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. Misalnya, ada perusahaan yang meluncurkan protokol komunikasi data yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan ketidaktransparanan dari platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak untuk membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah memperoleh pendapatan yang signifikan. Semua upaya ini sedang berusaha untuk menyelesaikan masalah "keandalan" AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "turun" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur yang umum, lebih baik mempertimbangkan dengan serius bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, yang mungkin merupakan arah yang lebih menjanjikan.