Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: de um foco inicial em grandes capacidades computacionais e modelos de grande escala, está gradualmente a mudar para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa tendência pode ser vista nas ações de várias grandes empresas de tecnologia.
Por exemplo, um sistema inteligente lançado por um gigante tecnológico já cobre 500 milhões de dispositivos. Outro gigante dos sistemas operativos também desenvolveu um modelo pequeno dedicado com apenas 330 milhões de parâmetros para a sua versão mais recente. Além disso, uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a explorar a possibilidade de fazer com que os robôs funcionem "offline".
Essa transformação trouxe um novo panorama competitivo. A IA em nuvem depende principalmente da escala do modelo e de um vasto conjunto de dados de treinamento, com o poder financeiro se tornando uma competência chave. Por outro lado, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Especialmente na aplicação em áreas específicas, a IA local pode evitar efetivamente o problema comum de "alucinações" encontrado em grandes modelos gerais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para projetos de Web3 AI. Anteriormente, na corrida pela capacidade de generalização, os projetos de Web3 tinham dificuldade em competir com os gigantes da tecnologia tradicionais, uma vez que estes últimos tinham uma vantagem absoluta em termos de recursos, tecnologia e base de usuários. No entanto, nos novos domínios de modelos locais e computação de borda, as vantagens da tecnologia Web3 começaram a se manifestar.
Quando o modelo de IA é executado no dispositivo do usuário, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Atualmente, já existem alguns projetos de Web3 AI que começaram a explorar esta direção. Por exemplo, há projetos que lançaram protocolos de comunicação de dados, destinados a resolver o problema do monopólio de dados e da falta de transparência das plataformas de IA centralizadas. Há também projetos que coletam dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial" e já obtiveram receitas consideráveis. Essas tentativas estão todas a esforçar-se para resolver o problema da credibilidade da IA local.
Pode-se dizer que só quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo é que a colaboração descentralizada pode passar de um conceito para uma necessidade real. Para projetos de IA Web3, em vez de competir em uma pista generalizada e lotada, é melhor pensar em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada, que pode ser uma direção mais promissora.
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AI da nuvem à localização: novas oportunidades para projetos Web3
Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: de um foco inicial em grandes capacidades computacionais e modelos de grande escala, está gradualmente a mudar para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa tendência pode ser vista nas ações de várias grandes empresas de tecnologia.
Por exemplo, um sistema inteligente lançado por um gigante tecnológico já cobre 500 milhões de dispositivos. Outro gigante dos sistemas operativos também desenvolveu um modelo pequeno dedicado com apenas 330 milhões de parâmetros para a sua versão mais recente. Além disso, uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a explorar a possibilidade de fazer com que os robôs funcionem "offline".
Essa transformação trouxe um novo panorama competitivo. A IA em nuvem depende principalmente da escala do modelo e de um vasto conjunto de dados de treinamento, com o poder financeiro se tornando uma competência chave. Por outro lado, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Especialmente na aplicação em áreas específicas, a IA local pode evitar efetivamente o problema comum de "alucinações" encontrado em grandes modelos gerais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para projetos de Web3 AI. Anteriormente, na corrida pela capacidade de generalização, os projetos de Web3 tinham dificuldade em competir com os gigantes da tecnologia tradicionais, uma vez que estes últimos tinham uma vantagem absoluta em termos de recursos, tecnologia e base de usuários. No entanto, nos novos domínios de modelos locais e computação de borda, as vantagens da tecnologia Web3 começaram a se manifestar.
Quando o modelo de IA é executado no dispositivo do usuário, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Atualmente, já existem alguns projetos de Web3 AI que começaram a explorar esta direção. Por exemplo, há projetos que lançaram protocolos de comunicação de dados, destinados a resolver o problema do monopólio de dados e da falta de transparência das plataformas de IA centralizadas. Há também projetos que coletam dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial" e já obtiveram receitas consideráveis. Essas tentativas estão todas a esforçar-se para resolver o problema da credibilidade da IA local.
Pode-se dizer que só quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo é que a colaboração descentralizada pode passar de um conceito para uma necessidade real. Para projetos de IA Web3, em vez de competir em uma pista generalizada e lotada, é melhor pensar em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada, que pode ser uma direção mais promissora.