Tren Baru di Industri AI: Peralihan dari Cloud ke Lokal
Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: dari pendekatan utama yang sebelumnya mengejar daya komputasi besar dan model besar, perlahan-lahan muncul arah baru yang cenderung pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Perubahan ini dapat dilihat dari beberapa tanda: Apple Intelligence telah mencakup 500 juta perangkat, Windows 11 telah meluncurkan model kecil khusus dengan 330 juta parameter, dan DeepMind juga sedang mengeksplorasi kemampuan operasi offline untuk robot.
Dibandingkan dengan AI berbasis cloud yang bergantung pada parameter dan data pelatihan yang sangat besar serta memiliki kekuatan finansial sebagai daya saing inti, AI lokal lebih menekankan pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, serta memiliki keunggulan yang jelas dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kepraktisan. Hal ini terutama disebabkan oleh masalah ilusi pada model besar umum yang dapat berdampak serius pada penerapannya di bidang tertentu.
Untuk Web3 AI, perubahan ini membawa peluang baru. Di masa lalu, dalam persaingan kemampuan "generalisasi", proyek Web3 sulit bersaing dengan raksasa teknologi, karena kekurangan sumber daya, teknologi, dan basis pengguna. Namun, dalam pola baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Ketika model AI berjalan di perangkat pengguna, bagaimana cara memastikan keaslian hasil output? Bagaimana cara mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi? Inilah keunggulan teknologi blockchain.
Beberapa proyek baru telah muncul di industri untuk mengatasi masalah ini. Misalnya, protokol komunikasi data Lattica yang diluncurkan oleh Gradient bertujuan untuk menyelesaikan masalah monopoli data dan kotak hitam dari platform AI terpusat. Proyek lain, PublicAI, mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak HeadCap dan membangun "lapisan verifikasi manusia", yang telah menghasilkan pendapatan yang cukup baik. Proyek-proyek ini semua berusaha untuk menyelesaikan masalah keandalan AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "turun" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat berubah dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, daripada terus bersaing di jalur umum, lebih baik memikirkan dengan serius bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, ini mungkin menjadi arah yang lebih menjanjikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
FarmToRiches
· 4jam yang lalu
Bermain permainan modal lagi
Lihat AsliBalas0
SingleForYears
· 22jam yang lalu
Apakah ini lagi trik kecil kapital?
Lihat AsliBalas0
VibesOverCharts
· 22jam yang lalu
Menyimpan Daya Komputasi... Kirim!
Lihat AsliBalas0
TooScaredToSell
· 22jam yang lalu
Apakah layanan berbayar juga telah beralih ke lokal?
Lihat AsliBalas0
CounterIndicator
· 22jam yang lalu
AI offline terdengar menarik
Lihat AsliBalas0
GasFeeTears
· 22jam yang lalu
Minum, model besar siapa pun tidak bisa menahan biaya minyak.
Tren Baru AI: Dari Cloud Menuju Peluang Web3 yang Muncul
Tren Baru di Industri AI: Peralihan dari Cloud ke Lokal
Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: dari pendekatan utama yang sebelumnya mengejar daya komputasi besar dan model besar, perlahan-lahan muncul arah baru yang cenderung pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Perubahan ini dapat dilihat dari beberapa tanda: Apple Intelligence telah mencakup 500 juta perangkat, Windows 11 telah meluncurkan model kecil khusus dengan 330 juta parameter, dan DeepMind juga sedang mengeksplorasi kemampuan operasi offline untuk robot.
Dibandingkan dengan AI berbasis cloud yang bergantung pada parameter dan data pelatihan yang sangat besar serta memiliki kekuatan finansial sebagai daya saing inti, AI lokal lebih menekankan pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, serta memiliki keunggulan yang jelas dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kepraktisan. Hal ini terutama disebabkan oleh masalah ilusi pada model besar umum yang dapat berdampak serius pada penerapannya di bidang tertentu.
Untuk Web3 AI, perubahan ini membawa peluang baru. Di masa lalu, dalam persaingan kemampuan "generalisasi", proyek Web3 sulit bersaing dengan raksasa teknologi, karena kekurangan sumber daya, teknologi, dan basis pengguna. Namun, dalam pola baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Ketika model AI berjalan di perangkat pengguna, bagaimana cara memastikan keaslian hasil output? Bagaimana cara mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi? Inilah keunggulan teknologi blockchain.
Beberapa proyek baru telah muncul di industri untuk mengatasi masalah ini. Misalnya, protokol komunikasi data Lattica yang diluncurkan oleh Gradient bertujuan untuk menyelesaikan masalah monopoli data dan kotak hitam dari platform AI terpusat. Proyek lain, PublicAI, mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak HeadCap dan membangun "lapisan verifikasi manusia", yang telah menghasilkan pendapatan yang cukup baik. Proyek-proyek ini semua berusaha untuk menyelesaikan masalah keandalan AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "turun" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat berubah dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, daripada terus bersaing di jalur umum, lebih baik memikirkan dengan serius bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, ini mungkin menjadi arah yang lebih menjanjikan.