AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerelleşmeye
Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir gelişim eğilimi ortaya çıktı: öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modeller üzerine odaklanmaktan, giderek yerel küçük modellere ve kenar bilişime yöneliyor. Bu eğilim, birçok büyük teknoloji şirketinin hamlelerinde kendini göstermektedir.
Örneğin, bir teknoloji devinin geliştirdiği akıllı sistem 500 milyon cihazı kapsıyor. Diğer bir işletim sistemi devi de en son sürümü için yalnızca 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model geliştirdi. Ayrıca, tanınmış bir AI araştırma kurumu robotların "çevrimdışı" çalışma olasılığını araştırıyor.
Bu dönüşüm yeni bir rekabet ortamı yarattı. Bulut AI, esasen model ölçeği ve büyük miktarda eğitim verisine dayanırken, finansal güç ana rekabet avantajı haline geliyor. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve uygulanabilirlik açısından avantajlara sahip. Özellikle belirli alanlarda uygulama yapıldığında, yerel AI büyük genel modellerin sık karşılaşılan "hayal" sorunundan etkili bir şekilde kaçınabiliyor.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Daha önce, genel yetenek arzusu peşinde koşan Web3 projeleri, geleneksel teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu çünkü bu devler kaynak, teknoloji ve kullanıcı tabanı açısından mutlak bir avantaja sahipti. Ancak, yerel modeller ve kenar hesaplama gibi yeni alanlarda, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl garanti edilir? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl sağlanır? Bu sorular tam da blok zinciri teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu yönde keşif yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirdi. Ayrıca, bazı projeler gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve dikkate değer gelir elde etti. Bu çabalar, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışıyor.
Şöyle söyleyebiliriz ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, kalabalık genel alanlarda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamayı düşünmek, belki de 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.
Yapay Zeka'nın Buluttan Yerelleştirmeye: Web3 Projeleri için Yeni Fırsatlar
AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerelleşmeye
Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir gelişim eğilimi ortaya çıktı: öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modeller üzerine odaklanmaktan, giderek yerel küçük modellere ve kenar bilişime yöneliyor. Bu eğilim, birçok büyük teknoloji şirketinin hamlelerinde kendini göstermektedir.
Örneğin, bir teknoloji devinin geliştirdiği akıllı sistem 500 milyon cihazı kapsıyor. Diğer bir işletim sistemi devi de en son sürümü için yalnızca 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model geliştirdi. Ayrıca, tanınmış bir AI araştırma kurumu robotların "çevrimdışı" çalışma olasılığını araştırıyor.
Bu dönüşüm yeni bir rekabet ortamı yarattı. Bulut AI, esasen model ölçeği ve büyük miktarda eğitim verisine dayanırken, finansal güç ana rekabet avantajı haline geliyor. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve uygulanabilirlik açısından avantajlara sahip. Özellikle belirli alanlarda uygulama yapıldığında, yerel AI büyük genel modellerin sık karşılaşılan "hayal" sorunundan etkili bir şekilde kaçınabiliyor.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sundu. Daha önce, genel yetenek arzusu peşinde koşan Web3 projeleri, geleneksel teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu çünkü bu devler kaynak, teknoloji ve kullanıcı tabanı açısından mutlak bir avantaja sahipti. Ancak, yerel modeller ve kenar hesaplama gibi yeni alanlarda, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl garanti edilir? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl sağlanır? Bu sorular tam da blok zinciri teknolojisinin güçlü yanlarıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu yönde keşif yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve şeffaflık sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirdi. Ayrıca, bazı projeler gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve dikkate değer gelir elde etti. Bu çabalar, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeye çalışıyor.
Şöyle söyleyebiliriz ki, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, kalabalık genel alanlarda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamayı düşünmek, belki de daha umut verici bir yön olabilir.