Tendências de localização na indústria de IA e seu impacto no Web3
Recentemente, ao observar o desenvolvimento da indústria de IA, uma tendência significativa está se formando: a partir de uma atenção geral anteriormente voltada para a concentração de grande poder computacional e grandes modelos, está gradualmente evoluindo para uma nova direção que se concentra em modelos pequenos e locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em várias áreas. Por exemplo, um gigante da tecnologia tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outra empresa de tecnologia lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para o seu sistema operativo, e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a desenvolver tecnologia robótica capaz de operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas em seus focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, sendo a capacidade financeira a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e à adaptação a cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa diferença decorre principalmente do problema de "ilusão" que modelos gerais frequentemente enfrentam ao serem aplicados em áreas específicas, afetando sua penetração em setores verticais.
Para a Web3 AI, essa tendência traz novas oportunidades. Anteriormente, na competição pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), as gigantes da tecnologia tradicional mantinham uma vantagem absoluta, dificultando a concorrência para os projetos Web3. Mas, em um novo ambiente de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados produzidos? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns projetos inovadores na indústria para abordar essas questões. Por exemplo, uma empresa lançou um protocolo de comunicação de dados, com o objetivo de resolver o problema do monopólio e da falta de transparência dos dados em plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial", e já obteve receitas consideráveis. Essas tentativas estão contribuindo para resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
Em geral, a descentralização da colaboração só pode se tornar uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada, o que pode ser uma direção mais promissora.
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FarmHopper
· 21h atrás
Pequenos modelos são oportunidades!
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GasBankrupter
· 21h atrás
Não se pode comer, de que serve isso?
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OnchainSniper
· 21h atrás
Modelos pequenos são realmente bons, quem entende, usa.
A ascensão da tendência de localização de IA: como o Web3 pode aproveitar novas oportunidades
Tendências de localização na indústria de IA e seu impacto no Web3
Recentemente, ao observar o desenvolvimento da indústria de IA, uma tendência significativa está se formando: a partir de uma atenção geral anteriormente voltada para a concentração de grande poder computacional e grandes modelos, está gradualmente evoluindo para uma nova direção que se concentra em modelos pequenos e locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em várias áreas. Por exemplo, um gigante da tecnologia tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outra empresa de tecnologia lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para o seu sistema operativo, e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a desenvolver tecnologia robótica capaz de operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas em seus focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, sendo a capacidade financeira a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e à adaptação a cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa diferença decorre principalmente do problema de "ilusão" que modelos gerais frequentemente enfrentam ao serem aplicados em áreas específicas, afetando sua penetração em setores verticais.
Para a Web3 AI, essa tendência traz novas oportunidades. Anteriormente, na competição pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), as gigantes da tecnologia tradicional mantinham uma vantagem absoluta, dificultando a concorrência para os projetos Web3. Mas, em um novo ambiente de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados produzidos? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns projetos inovadores na indústria para abordar essas questões. Por exemplo, uma empresa lançou um protocolo de comunicação de dados, com o objetivo de resolver o problema do monopólio e da falta de transparência dos dados em plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial", e já obteve receitas consideráveis. Essas tentativas estão contribuindo para resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
Em geral, a descentralização da colaboração só pode se tornar uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada, o que pode ser uma direção mais promissora.