Xu hướng mới trong ngành AI: Từ điện toán đám mây đến địa phương hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ hướng chính thống chú trọng vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình đồ sộ, dần dần đã phát sinh một con đường mới thiên về mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã áp dụng hệ thống thông minh của mình cho 500 triệu thiết bị, một gã khổng lồ phần mềm khác đã phát hành một mô hình nhỏ với 3,3 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành mới nhất của họ, và một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng đang phát triển công nghệ robot có thể hoạt động "ngoại tuyến".
Có sự khác biệt rõ rệt giữa AI trên đám mây và AI cục bộ về điểm cạnh tranh. AI trên đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính trở thành thế mạnh cạnh tranh cốt lõi. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với tình huống, có lợi thế trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề ảo tưởng của mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Sự chuyển mình này mang đến cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong cuộc cạnh tranh "đại chúng" trước đây, các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế nhờ vào tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng của họ, khiến các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Tuy nhiên, dưới bối cảnh mô hình địa phương hóa và tính toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu nổi bật.
Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo độ xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những câu hỏi này chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án đổi mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Còn có những dự án thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. Những nỗ lực này đều nhằm giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Nhìn chung, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì cạnh tranh trên một lĩnh vực đã đông đúc, tốt hơn là tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng đi tiềm năng hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
EthSandwichHero
· 15giờ trước
Cuối cùng cũng có thể so tài với các công ty lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
Hash_Bandit
· 07-29 22:16
đã đến lúc... các thợ mỏ đã chờ đợi tính toán biên từ năm 2017 thật sự. hiệu quả mạng là điều quan trọng ở đây
Xem bản gốcTrả lời0
shadowy_supercoder
· 07-29 22:12
Ôi chao, hạ tầng cơ sở đang được xây dựng.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 07-29 22:09
Không nói gì, lại bắt đầu thổi phồng khái niệm rồi.
Xu hướng mới của AI: Mô hình địa phương mang lại cơ hội cho các dự án Web3
Xu hướng mới trong ngành AI: Từ điện toán đám mây đến địa phương hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ hướng chính thống chú trọng vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình đồ sộ, dần dần đã phát sinh một con đường mới thiên về mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã áp dụng hệ thống thông minh của mình cho 500 triệu thiết bị, một gã khổng lồ phần mềm khác đã phát hành một mô hình nhỏ với 3,3 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành mới nhất của họ, và một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng đang phát triển công nghệ robot có thể hoạt động "ngoại tuyến".
Có sự khác biệt rõ rệt giữa AI trên đám mây và AI cục bộ về điểm cạnh tranh. AI trên đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính trở thành thế mạnh cạnh tranh cốt lõi. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với tình huống, có lợi thế trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề ảo tưởng của mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Sự chuyển mình này mang đến cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong cuộc cạnh tranh "đại chúng" trước đây, các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế nhờ vào tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng của họ, khiến các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Tuy nhiên, dưới bối cảnh mô hình địa phương hóa và tính toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu nổi bật.
Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo độ xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những câu hỏi này chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án đổi mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Còn có những dự án thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. Những nỗ lực này đều nhằm giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Nhìn chung, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì cạnh tranh trên một lĩnh vực đã đông đúc, tốt hơn là tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng đi tiềm năng hơn.