Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a local
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la búsqueda anterior de gran capacidad de cálculo y modelos masivos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que tiende hacia modelos locales más pequeños y computación en el borde.
Esta transformación se puede observar en múltiples signos: Apple Intelligence ha cubierto 500 millones de dispositivos, Windows 11 ha lanzado un modelo pequeño dedicado de 330 millones de parámetros llamado Mu, y DeepMind también está explorando la capacidad de operación offline de los robots.
En comparación con la IA en la nube, que depende de una gran cantidad de parámetros y datos de entrenamiento, y tiene la fortaleza financiera como su principal ventaja competitiva, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas claras en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos grandes y genéricos afectan gravemente su aplicación en campos específicos.
Para la IA de Web3, este cambio trae nuevas oportunidades. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos, careciendo de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Pero en el nuevo panorama de modelos localizados y computación en la periferia, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse.
¿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 son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos en la industria para abordar estos problemas. Por ejemplo, el protocolo de comunicación de datos Lattica lanzado por Gradient está diseñado para resolver el monopolio de datos y el problema de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, PublicAI, recopila datos humanos reales a través del dispositivo de ondas cerebrales HeadCap, construyendo una "capa de verificación artificial", y ha logrado obtener buenos ingresos. Estos proyectos están tratando de resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a cada dispositivo, la colaboración descentralizada puede pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir en la competencia generalizada, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección más prometedora.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
12 me gusta
Recompensa
12
6
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
FarmToRiches
· hace7h
Jugando nuevamente al juego del capital
Ver originalesResponder0
SingleForYears
· 08-09 20:55
¿Otro truco del capital?
Ver originalesResponder0
VibesOverCharts
· 08-09 20:55
Acumulando potencia computacional... ¡Envío!
Ver originalesResponder0
TooScaredToSell
· 08-09 20:54
¿Los servicios de cobranza también se han trasladado a lo local?
Ver originalesResponder0
CounterIndicator
· 08-09 20:38
La IA offline suena atractiva.
Ver originalesResponder0
GasFeeTears
· 08-09 20:29
Beber, ningún gran modelo puede resistir el costo del petróleo.
Nuevas tendencias de IA: Oportunidades de Web3 emergen al pasar de la nube a lo local
Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a local
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la búsqueda anterior de gran capacidad de cálculo y modelos masivos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que tiende hacia modelos locales más pequeños y computación en el borde.
Esta transformación se puede observar en múltiples signos: Apple Intelligence ha cubierto 500 millones de dispositivos, Windows 11 ha lanzado un modelo pequeño dedicado de 330 millones de parámetros llamado Mu, y DeepMind también está explorando la capacidad de operación offline de los robots.
En comparación con la IA en la nube, que depende de una gran cantidad de parámetros y datos de entrenamiento, y tiene la fortaleza financiera como su principal ventaja competitiva, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas claras en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos grandes y genéricos afectan gravemente su aplicación en campos específicos.
Para la IA de Web3, este cambio trae nuevas oportunidades. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos, careciendo de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Pero en el nuevo panorama de modelos localizados y computación en la periferia, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse.
¿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 son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos en la industria para abordar estos problemas. Por ejemplo, el protocolo de comunicación de datos Lattica lanzado por Gradient está diseñado para resolver el monopolio de datos y el problema de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, PublicAI, recopila datos humanos reales a través del dispositivo de ondas cerebrales HeadCap, construyendo una "capa de verificación artificial", y ha logrado obtener buenos ingresos. Estos proyectos están tratando de resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a cada dispositivo, la colaboración descentralizada puede pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir en la competencia generalizada, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección más prometedora.