Локализация в AI и новые возможности Web3

В последнее время отрасль ИИ демонстрирует тенденцию к локализации и вычислениям на краю, что резко контрастирует с прежним акцентом на крупномасштабные модели и централизованные вычисления. Это изменение можно подтвердить с разных сторон, включая широкое распространение Apple Intelligence на множестве устройств, запуск специализированных маломасштабных моделей в Windows 11 и изучение DeepMind операций с роботами в автономном режиме.

Облачный ИИ и локальный ИИ имеют значительные различия в акцентах конкуренции. Первый в основном полагается на огромные параметры и массовые обучающие данные, финансовая мощь становится ключевой; второй же больше ориентирован на оптимизацию инженерии и адаптацию к сценарию, обладая преимуществами в области защиты конфиденциальности, надежности и практичности. Этот переход создает новые возможности для проектов Web3 AI.

В области универсального ИИ традиционные технологические гиганты занимают абсолютное преимущество, проекты Web3 испытывают трудности с конкуренцией. Однако с ростом локализованных моделей и вычислений на краю, преимущества технологии блокчейн начинают проявляться. Например, в обеспечении подлинности результатов вывода ИИ моделей, реализации совместной работы моделей с защитой конфиденциальности и т.д., технология блокчейн может сыграть важную роль.

Некоторые новые проекты Web3 AI начали исследовать эту область. Например, один из проектов представил протокол передачи данных, целью которого является решение проблем монополии и непрозрачности данных централизованных AI платформ. Другой проект собирает реальные человеческие данные с помощью устройства для считывания мозговых волн, создавая "уровень искусственной проверки" и уже достиг значительных доходов. Эти проекты пытаются решить проблему доверия местного AI.

В целом, децентрализованное сотрудничество сможет стать необходимостью только тогда, когда технологии ИИ действительно проникнут в каждое устройство. Что касается проектов Web3 AI, вместо того чтобы изо всех сил бороться на высококонкурентной арене универсальных решений, лучше сосредоточиться на предоставлении инфраструктурной поддержки для локализованного ИИ-движения, что может стать более многообещающим направлением развития.