AI sektöründeki yerelleşme trendleri ve Web3 üzerindeki etkileri
Son zamanlarda AI sektörünün gelişimini gözlemlediğimde, belirgin bir eğilimin şekillendiğini görüyorum: Öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modeller üzerine yoğunlaşan ilgi, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplama üzerinde durulan yeni bir yöne evriliyor.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor, başka bir teknoloji şirketi işletim sistemi için özel olarak 330 milyon parametreli küçük bir model tanıttı, ayrıca tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojileri geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabetin odak noktalarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile kıyaslanırken, finansal güç temel rekabet gücüdür. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerinde daha fazla durmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu fark, genel modellerin belirli alanlarda kullanımı sırasında sıkça karşılaşılan "halüsinasyon" sorunundan kaynaklanmakta ve dikey alanlardaki sızmayı etkilemektedir.
Web3 AI için bu trend yeni fırsatlar sundu. Daha önce, "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri yarışında, geleneksel teknoloji devleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni ortamında, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirginleşmeye başladı.
Kullanıcı cihazında AI model çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl sağlayabiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blockchain teknolojisinin uzmanlık alanına girmektedir.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, bazı şirketler merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirmiştir. Başka projeler ise beyin dalgası cihazları kullanarak gerçek insan verilerini toplamakta ve "insan doğrulama katmanı" inşa etmekte, bu da önemli gelirler elde etmelerini sağlamıştır. Bu çabalar, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye yönelik çabalara katkıda bulunmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI her cihaza gerçekten "daldığında", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha umut verici bir yön olabilir.
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.
13 Likes
Reward
13
3
Share
Comment
0/400
FarmHopper
· 08-06 05:23
Küçük modeller bir fırsat!
View OriginalReply0
GasBankrupter
· 08-06 05:23
Yine de yiyemiyoruz, ne işe yarar ki?
View OriginalReply0
OnchainSniper
· 08-06 05:18
Küçük model gerçekten harika, kim anlıyorsa o kullanır.
Yerli AI Trendinin Yükselişi: Web3 Yeni Fırsatları Nasıl Yakalar
AI sektöründeki yerelleşme trendleri ve Web3 üzerindeki etkileri
Son zamanlarda AI sektörünün gelişimini gözlemlediğimde, belirgin bir eğilimin şekillendiğini görüyorum: Öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modeller üzerine yoğunlaşan ilgi, giderek yerel küçük modeller ve kenar hesaplama üzerinde durulan yeni bir yöne evriliyor.
Bu trend, birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor, başka bir teknoloji şirketi işletim sistemi için özel olarak 330 milyon parametreli küçük bir model tanıttı, ayrıca tanınmış bir AI araştırma kurumu "çevrimdışı" çalışabilen robot teknolojileri geliştiriyor.
Bulut AI ve yerel AI arasında rekabetin odak noktalarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Bulut AI esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile kıyaslanırken, finansal güç temel rekabet gücüdür. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerinde daha fazla durmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu fark, genel modellerin belirli alanlarda kullanımı sırasında sıkça karşılaşılan "halüsinasyon" sorunundan kaynaklanmakta ve dikey alanlardaki sızmayı etkilemektedir.
Web3 AI için bu trend yeni fırsatlar sundu. Daha önce, "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri yarışında, geleneksel teknoloji devleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri bununla rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni ortamında, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirginleşmeye başladı.
Kullanıcı cihazında AI model çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl sağlayabiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blockchain teknolojisinin uzmanlık alanına girmektedir.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmıştır. Örneğin, bazı şirketler merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirmiştir. Başka projeler ise beyin dalgası cihazları kullanarak gerçek insan verilerini toplamakta ve "insan doğrulama katmanı" inşa etmekte, bu da önemli gelirler elde etmelerini sağlamıştır. Bu çabalar, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye yönelik çabalara katkıda bulunmaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI her cihaza gerçekten "daldığında", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel bir alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha umut verici bir yön olabilir.