فقط عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي بالفعل في كل جهاز، ستتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة ملحة؟
كتابة: هاوتيان
مؤخراً، لاحظت في صناعة الذكاء الاصطناعي تغيراً متزايداً نحو "العمق": من التوافق السائد السابق حول تركيز القدرة الحاسوبية والنماذج "الكبيرة"، تطورت فرع يميل نحو النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الحافة.
يمكن رؤية ذلك من تغطية Apple Intelligence لخمسمائة مليون جهاز، إلى إطلاق Microsoft لنموذج Mu الصغير المخصص لـ Windows 11 والذي يحتوي على 3.3 مليار معلمة، وصولاً إلى عمليات "الانفصال عن الشبكة" لروبوتات DeepMind التابعة لـ Google.
ما الفرق الذي سيكون موجوداً؟ الذكاء الاصطناعي السحابي يعتمد على حجم المعلمات وبيانات التدريب، وقدرة حرق الأموال هي القوة التنافسية الأساسية؛ بينما الذكاء الاصطناعي المحلي يعتمد على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما سيوسع نطاق الحماية للخصوصية والموثوقية والعملية. (المشكلة الرئيسية في النماذج العامة ستؤثر بشكل كبير على اختراق المشاهد المتخصصة)
هذا في الواقع سيعطي فرصة أكبر لـ web3 AI، حيث أن الجميع كان يتنافس على «التعميم» (الحوسبة، البيانات، الخوارزميات) وقد تم احتكار ذلك بشكل طبيعي من قبل الشركات العملاقة التقليدية، فإن محاولة التنافس مع جوجل، AWS، OpenAI وغيرها باستخدام مفهوم اللامركزية كانت مجرد أحلام بعيدة، خاصة أنه لا توجد مزايا في الموارد، ولا مزايا في التقنية، ولا حتى قاعدة مستخدمين.
لكن عندما نصل إلى عالم النماذج المحلية + الحوسبة الطرفية، فإن الوضع الذي تواجهه خدمات تقنية blockchain سيكون مختلفًا بشكل كبير.
عندما تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن إثبات أن نتائج الإخراج لم تتعرض للتلاعب؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية؟ هذه الأسئلة هي بالضبط نقاط قوة تقنية اللامركزية...
لقد لاحظت بعض المشاريع الجديدة المتعلقة بـ web3 AI، مثل بروتوكول الاتصالات البيانات Lattica الذي أطلقته @Gradient_HQ مؤخرًا باستثمار بقيمة 10 مليون من Pantera، والذي يهدف إلى حل مشاكل الاحتكار والسرية في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية؛ جهاز موجات الدماغ HeadCap من @PublicAI_ يجمع بيانات بشرية حقيقية، لبناء "طبقة تحقق بشرية"، وقد حقق بالفعل إيرادات بلغت 14 مليون؛ في الحقيقة، جميعها تحاول حل مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
جملة واحدة: فقط عندما تتغلغل الذكاء الاصطناعي حقًا في كل جهاز، ستتحول اللامركزية في التعاون من فكرة إلى ضرورة.
#Web3AI المشروع بدلاً من الاستمرار في التنافس في المجال العام، لماذا لا نفكر بجدية في كيفية تقديم دعم للبنية التحتية لثورة الذكاء الاصطناعي المحلية؟
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.
هل "الغوص" في الذكاء الاصطناعي فرصة لـ Web3؟
كتابة: هاوتيان
مؤخراً، لاحظت في صناعة الذكاء الاصطناعي تغيراً متزايداً نحو "العمق": من التوافق السائد السابق حول تركيز القدرة الحاسوبية والنماذج "الكبيرة"، تطورت فرع يميل نحو النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الحافة.
يمكن رؤية ذلك من تغطية Apple Intelligence لخمسمائة مليون جهاز، إلى إطلاق Microsoft لنموذج Mu الصغير المخصص لـ Windows 11 والذي يحتوي على 3.3 مليار معلمة، وصولاً إلى عمليات "الانفصال عن الشبكة" لروبوتات DeepMind التابعة لـ Google.
ما الفرق الذي سيكون موجوداً؟ الذكاء الاصطناعي السحابي يعتمد على حجم المعلمات وبيانات التدريب، وقدرة حرق الأموال هي القوة التنافسية الأساسية؛ بينما الذكاء الاصطناعي المحلي يعتمد على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما سيوسع نطاق الحماية للخصوصية والموثوقية والعملية. (المشكلة الرئيسية في النماذج العامة ستؤثر بشكل كبير على اختراق المشاهد المتخصصة)
هذا في الواقع سيعطي فرصة أكبر لـ web3 AI، حيث أن الجميع كان يتنافس على «التعميم» (الحوسبة، البيانات، الخوارزميات) وقد تم احتكار ذلك بشكل طبيعي من قبل الشركات العملاقة التقليدية، فإن محاولة التنافس مع جوجل، AWS، OpenAI وغيرها باستخدام مفهوم اللامركزية كانت مجرد أحلام بعيدة، خاصة أنه لا توجد مزايا في الموارد، ولا مزايا في التقنية، ولا حتى قاعدة مستخدمين.
لكن عندما نصل إلى عالم النماذج المحلية + الحوسبة الطرفية، فإن الوضع الذي تواجهه خدمات تقنية blockchain سيكون مختلفًا بشكل كبير.
عندما تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن إثبات أن نتائج الإخراج لم تتعرض للتلاعب؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية؟ هذه الأسئلة هي بالضبط نقاط قوة تقنية اللامركزية...
لقد لاحظت بعض المشاريع الجديدة المتعلقة بـ web3 AI، مثل بروتوكول الاتصالات البيانات Lattica الذي أطلقته @Gradient_HQ مؤخرًا باستثمار بقيمة 10 مليون من Pantera، والذي يهدف إلى حل مشاكل الاحتكار والسرية في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية؛ جهاز موجات الدماغ HeadCap من @PublicAI_ يجمع بيانات بشرية حقيقية، لبناء "طبقة تحقق بشرية"، وقد حقق بالفعل إيرادات بلغت 14 مليون؛ في الحقيقة، جميعها تحاول حل مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
جملة واحدة: فقط عندما تتغلغل الذكاء الاصطناعي حقًا في كل جهاز، ستتحول اللامركزية في التعاون من فكرة إلى ضرورة.
#Web3AI المشروع بدلاً من الاستمرار في التنافس في المجال العام، لماذا لا نفكر بجدية في كيفية تقديم دعم للبنية التحتية لثورة الذكاء الاصطناعي المحلية؟