Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de enfocarse originalmente en la potencia de cálculo a gran escala y modelos grandes, ha comenzado a cambiar gradualmente hacia modelos pequeños locales y computación en el borde. Esta tendencia se puede ver en las acciones de varias grandes empresas tecnológicas.
Por ejemplo, un sistema inteligente lanzado por un gigante tecnológico ya ha cubierto 500 millones de dispositivos. Otro gigante de los sistemas operativos también ha desarrollado un modelo pequeño dedicado con solo 330 millones de parámetros para su última versión. Además, una conocida institución de investigación en IA está explorando la posibilidad de que los robots trabajen "sin conexión".
Esta transformación ha traído un nuevo panorama competitivo. La IA en la nube depende principalmente de la escala del modelo y de enormes datos de entrenamiento, y la solidez financiera se ha convertido en una competencia clave. Por otro lado, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, lo que le confiere ventajas en términos de protección de la privacidad, fiabilidad y utilidad. Especialmente en aplicaciones de campos específicos, la IA local puede evitar eficazmente los problemas comunes de "ilusión" de los grandes modelos generales.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. Anteriormente, en la carrera por la capacidad de generalización, los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales, ya que estos últimos tienen una ventaja absoluta en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en el nuevo campo de los modelos locales y la computación en el borde, las ventajas de la tecnología Web3 comienzan a hacerse evidentes.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas cuestiones son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar esta dirección. Por ejemplo, hay proyectos que han lanzado protocolos de comunicación de datos, destinados a abordar el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otros proyectos están recopilando datos humanos reales a través de dispositivos de electroencefalografía, construyendo una "capa de verificación humana", y ya han obtenido ingresos considerables. Estos intentos están tratando de resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de competir en la abarrotada pista de la generalización, sería mejor pensar en cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección más prometedora.
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IA de la nube a la localización: nuevas oportunidades para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de enfocarse originalmente en la potencia de cálculo a gran escala y modelos grandes, ha comenzado a cambiar gradualmente hacia modelos pequeños locales y computación en el borde. Esta tendencia se puede ver en las acciones de varias grandes empresas tecnológicas.
Por ejemplo, un sistema inteligente lanzado por un gigante tecnológico ya ha cubierto 500 millones de dispositivos. Otro gigante de los sistemas operativos también ha desarrollado un modelo pequeño dedicado con solo 330 millones de parámetros para su última versión. Además, una conocida institución de investigación en IA está explorando la posibilidad de que los robots trabajen "sin conexión".
Esta transformación ha traído un nuevo panorama competitivo. La IA en la nube depende principalmente de la escala del modelo y de enormes datos de entrenamiento, y la solidez financiera se ha convertido en una competencia clave. Por otro lado, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, lo que le confiere ventajas en términos de protección de la privacidad, fiabilidad y utilidad. Especialmente en aplicaciones de campos específicos, la IA local puede evitar eficazmente los problemas comunes de "ilusión" de los grandes modelos generales.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. Anteriormente, en la carrera por la capacidad de generalización, los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales, ya que estos últimos tienen una ventaja absoluta en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en el nuevo campo de los modelos locales y la computación en el borde, las ventajas de la tecnología Web3 comienzan a hacerse evidentes.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas cuestiones son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar esta dirección. Por ejemplo, hay proyectos que han lanzado protocolos de comunicación de datos, destinados a abordar el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otros proyectos están recopilando datos humanos reales a través de dispositivos de electroencefalografía, construyendo una "capa de verificación humana", y ya han obtenido ingresos considerables. Estos intentos están tratando de resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de competir en la abarrotada pista de la generalización, sería mejor pensar en cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección más prometedora.