Novas tendências na indústria de IA: pequenos modelos locais e Computação de borda

Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da direção principal anteriormente focada na concentração de grande poder computacional e grandes modelos, gradualmente surgiu um novo ramo que se concentra em pequenos modelos locais e Computação de borda. Essa tendência pode ser confirmada sob vários aspectos, como a Apple Intelligence que já cobre 500 milhões de dispositivos, a Microsoft que lançou um modelo pequeno dedicado com 330 milhões de parâmetros para o Windows 11, e os robôs desenvolvidos pela Google DeepMind que conseguem operar "offline".

Que diferenças trouxe essa transformação? A IA em nuvem depende principalmente de uma grande escala de parâmetros e de um enorme volume de dados de treinamento, tornando o poder financeiro um fator de competição crucial. Em comparação, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, apresentando vantagens claras na proteção da privacidade do usuário, aumento da confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois o problema de "ilusão" que frequentemente aparece quando modelos gerais são aplicados em áreas específicas limita seriamente sua promoção em cenários verticais.

Para projetos de IA Web3, essa tendência pode trazer mais oportunidades. Anteriormente, quando a indústria se concentrava na capacidade de "generalização" (, incluindo computação, dados e algoritmos ), os gigantes da tecnologia tradicionais naturalmente dominavam. Nesse contexto, simplesmente aplicar o conceito de descentralização para competir com os gigantes da indústria é como sonhar acordado. Afinal, em comparação com esses gigantes, os projetos Web3 estão em desvantagem em termos de recursos, tecnologia e base de usuários.

No entanto, com o surgimento de modelos de localização e Computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain no campo da IA tornaram-se ainda mais amplas. Quando os modelos de IA operam nos dispositivos dos próprios usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração entre modelos enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente as áreas em que a tecnologia blockchain se destaca em resolver.

Já surgiram alguns novos projetos na indústria para enfrentar esses desafios. Por exemplo, um projeto que recentemente obteve financiamento de 10 milhões de dólares lançou um protocolo de comunicação de dados, destinado a resolver os problemas de monopólio de dados e operações em caixa-preta existentes nas plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial", e já alcançou uma receita de 14 milhões de dólares. Esses projetos estão tentando resolver a questão da "confiabilidade" enfrentada pela IA local.

De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode se tornar uma necessidade real quando a tecnologia de IA realmente "descer" para cada dispositivo do usuário. Para os projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir em um setor já congestionado, seria melhor pensar seriamente em como fornecer o suporte de infraestrutura necessário para a iminente onda de IA localizada. Este pode ser um caminho de desenvolvimento mais promissor.