Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và cơ hội Web3
Thời gian gần đây, ngành AI đang thể hiện một xu hướng "hạ xuống", từ hướng chủ đạo trước đây tập trung vào việc tập trung sức mạnh tính toán lớn và các mô hình lớn, dần dần phát triển thành một nhánh mới nghiêng về các mô hình nhỏ tại địa phương và tính toán biên. Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực, bao gồm công nghệ thông minh của Apple phủ sóng nhiều thiết bị, Microsoft ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng cho Windows 11, cũng như công nghệ robot ngoại tuyến do Google DeepMind phát triển.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu phụ thuộc vào quy mô mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu bắt nguồn từ vấn đề ảo giác có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các tình huống cụ thể, ảnh hưởng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực chuyên môn.
Xu hướng này mang lại cơ hội mới cho Web3 AI. Trong giai đoạn theo đuổi khả năng "đại trà", các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế nhờ vào nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với họ. Tuy nhiên, với sự nổi lên của các mô hình địa phương và điện toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, các vấn đề như làm thế nào để đảm bảo tính chân thực của kết quả đầu ra và làm thế nào để thực hiện sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư, chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain. Điều này cung cấp một hướng phát triển mới cho các dự án Web3 AI.
Một số dự án Web3 AI mới nổi đã bắt đầu khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, một công ty đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính minh bạch của nền tảng AI tập trung. Một công ty khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "lớp xác thực nhân tạo", và đã đạt được những kết quả ban đầu. Những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "đi sâu" vào từng thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là nên tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng phát triển đầy triển vọng 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.
Xu hướng địa phương hóa AI đang nổi lên, Web3 đang đón nhận những cơ hội mới
Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và cơ hội Web3
Thời gian gần đây, ngành AI đang thể hiện một xu hướng "hạ xuống", từ hướng chủ đạo trước đây tập trung vào việc tập trung sức mạnh tính toán lớn và các mô hình lớn, dần dần phát triển thành một nhánh mới nghiêng về các mô hình nhỏ tại địa phương và tính toán biên. Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực, bao gồm công nghệ thông minh của Apple phủ sóng nhiều thiết bị, Microsoft ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng cho Windows 11, cũng như công nghệ robot ngoại tuyến do Google DeepMind phát triển.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu phụ thuộc vào quy mô mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu bắt nguồn từ vấn đề ảo giác có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các tình huống cụ thể, ảnh hưởng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực chuyên môn.
Xu hướng này mang lại cơ hội mới cho Web3 AI. Trong giai đoạn theo đuổi khả năng "đại trà", các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế nhờ vào nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với họ. Tuy nhiên, với sự nổi lên của các mô hình địa phương và điện toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, các vấn đề như làm thế nào để đảm bảo tính chân thực của kết quả đầu ra và làm thế nào để thực hiện sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư, chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain. Điều này cung cấp một hướng phát triển mới cho các dự án Web3 AI.
Một số dự án Web3 AI mới nổi đã bắt đầu khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, một công ty đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính minh bạch của nền tảng AI tập trung. Một công ty khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "lớp xác thực nhân tạo", và đã đạt được những kết quả ban đầu. Những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "đi sâu" vào từng thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là nên tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng phát triển đầy triển vọng hơn.