Tendências de localização na indústria de IA e oportunidades do Web3
Recentemente, a indústria de IA apresenta uma tendência de desenvolvimento "descendente", passando da direção principal que se concentrava na concentração de grandes capacidades computacionais e grandes modelos, para a emergência gradual de um novo ramo voltado para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa tendência é evidente em vários setores, incluindo a tecnologia inteligente da Apple, que cobre uma grande quantidade de dispositivos, a Microsoft, que lançou modelos pequenos dedicados para o Windows 11, e a tecnologia de robôs offline desenvolvida pela Google DeepMind.
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças claras em seus focos de competição. A IA em nuvem depende principalmente da escala do modelo e da quantidade de dados de treinamento, com o poder financeiro se tornando a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local se concentra mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa diferença decorre principalmente dos problemas de ilusão que podem surgir na aplicação de modelos gerais em cenários específicos, afetando sua aplicação em áreas verticais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para a Web3 AI. Na fase de busca por capacidades de "generalização", os gigantes da tecnologia tradicionais dominam devido às suas vantagens em recursos, tecnologia e base de usuários, tornando difícil a competição para os projetos Web3. No entanto, com o surgimento de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se manifestar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados e como implementar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade, são precisamente questões que são expertise da tecnologia blockchain. Isso fornece uma nova direção de desenvolvimento para projetos de IA Web3.
Alguns novos projetos de IA Web3 estão começando a explorar este campo. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados lançado por uma empresa visa resolver os problemas de monopólio de dados e transparência das plataformas de IA centralizadas. Outra empresa coleta dados humanos reais através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial" e já obteve resultados preliminares. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da confiabilidade da IA local.
De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito a uma necessidade prática quando a IA realmente "mergulha" em cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista de generalização, pode ser mais promissor concentrar-se em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.
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just_another_wallet
· 08-01 06:55
O poder de computação offline é o futuro!
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Rugman_Walking
· 08-01 06:47
A localização AI é realmente o caminho a seguir, certo?
A ascensão da tendência de localização de IA traz novas oportunidades para o Web3.
Tendências de localização na indústria de IA e oportunidades do Web3
Recentemente, a indústria de IA apresenta uma tendência de desenvolvimento "descendente", passando da direção principal que se concentrava na concentração de grandes capacidades computacionais e grandes modelos, para a emergência gradual de um novo ramo voltado para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa tendência é evidente em vários setores, incluindo a tecnologia inteligente da Apple, que cobre uma grande quantidade de dispositivos, a Microsoft, que lançou modelos pequenos dedicados para o Windows 11, e a tecnologia de robôs offline desenvolvida pela Google DeepMind.
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças claras em seus focos de competição. A IA em nuvem depende principalmente da escala do modelo e da quantidade de dados de treinamento, com o poder financeiro se tornando a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local se concentra mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa diferença decorre principalmente dos problemas de ilusão que podem surgir na aplicação de modelos gerais em cenários específicos, afetando sua aplicação em áreas verticais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para a Web3 AI. Na fase de busca por capacidades de "generalização", os gigantes da tecnologia tradicionais dominam devido às suas vantagens em recursos, tecnologia e base de usuários, tornando difícil a competição para os projetos Web3. No entanto, com o surgimento de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se manifestar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados e como implementar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade, são precisamente questões que são expertise da tecnologia blockchain. Isso fornece uma nova direção de desenvolvimento para projetos de IA Web3.
Alguns novos projetos de IA Web3 estão começando a explorar este campo. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados lançado por uma empresa visa resolver os problemas de monopólio de dados e transparência das plataformas de IA centralizadas. Outra empresa coleta dados humanos reais através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial" e já obteve resultados preliminares. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da confiabilidade da IA local.
De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito a uma necessidade prática quando a IA realmente "mergulha" em cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista de generalização, pode ser mais promissor concentrar-se em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.