Новые тенденции в AI-индустрии: переход от облака к локальному
В последнее время в AI-индустрии наблюдается примечательная тенденция: от ранее сосредоточенных на крупных облачных моделях и централизованных вычислениях постепенно развивается новое направление, ориентированное на локальные небольшие модели и вычисления на краю. Это изменение можно подтвердить несколькими аспектами, включая то, что технологии AI компании Apple охватывают 500 миллионов устройств, Microsoft представила специализированную небольшую модель Mu с количеством параметров 330 миллионов для Windows 11, а также роботы, разработанные Google DeepMind, которые могут работать в оффлайн-режиме.
Это преобразование принесло значительные различия. Облачный ИИ в основном полагается на огромный масштаб параметров и огромное количество обучающих данных, поэтому финансовая мощь становится основной конкурентоспособностью. В отличие от этого, локальный ИИ больше ориентирован на оптимизацию инжиниринга и адаптацию к конкретным сценам, что дает преимущества в защите конфиденциальности пользователей, повышении надежности и практичности. Это особенно важно, поскольку проблема "галлюцинаций", которая часто возникает у универсальных моделей при применении в конкретных областях, может серьезно повлиять на их проникновение в вертикальные области.
Эта тенденция открывает новые возможности для проектов Web3 AI. В прошлом, когда конкуренция в отрасли сосредоточилась на «универсальных» возможностях (таких как вычисления, данные и алгоритмы), традиционные технологические гиганты естественно доминировали. В этой ситуации просто пытаться конкурировать с гигантами, такими как Google, Amazon Web Services или OpenAI, адаптируя концепцию децентрализации, безусловно, является нереалистичным, поскольку эти новые проекты как раз лишены ресурсов и технологических преимуществ, а также не имеют прочной пользовательской базы.
Однако с ростом локализованных моделей и вычислений на краю, перспективы применения блокчейн-технологий в области ИИ становятся более обширными. Когда ИИ-модели работают на устройствах пользователей, как обеспечить достоверность выходных данных и предотвратить их подделку? Как добиться сотрудничества между моделями, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз и являются преимуществом блокчейн-технологий.
В отрасли появились некоторые новые проекты Web3 AI, направленные на решение этих проблем. Например, недавно получивший инвестиции в размере 10 миллионов долларов проект запустил протокол передачи данных, который нацелен на решение проблемы монополии на данные и черного ящика, существующих на централизованных AI-платформах. Другой проект собирает реальные данные человека с помощью устройств, считывающих мозговые волны, и создает "уровень искусственной проверки", уже заработав 14 миллионов долларов. Эти проекты пытаются решить проблему "достоверности", с которой сталкивается локальный AI.
В общем, только когда технологии ИИ действительно "опустятся" на каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет превратиться из концепции в реальную потребность. Для проектов Web3 AI, вместо того чтобы продолжать углубляться в уже переполненной универсальной нише, лучше серьезно подумать о том, как предоставить необходимую инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Возможно, это более перспективное направление развития.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SighingCashier
· 07-22 09:13
AI на грани, эта ловушка слишком уж запутанная.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterWang
· 07-22 09:12
Местные тренды неплохие, приватность тоже улучшилась.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SocialFiQueen
· 07-22 08:59
Снова пришла новая концепция для мошенничества с финансированием.
Посмотреть ОригиналОтветить0
screenshot_gains
· 07-22 08:56
Хороший парень, всё бросает на местный уровень, да?
Тенденции локализации ИИ: новые возможности и вызовы для проектов Web3
Новые тенденции в AI-индустрии: переход от облака к локальному
В последнее время в AI-индустрии наблюдается примечательная тенденция: от ранее сосредоточенных на крупных облачных моделях и централизованных вычислениях постепенно развивается новое направление, ориентированное на локальные небольшие модели и вычисления на краю. Это изменение можно подтвердить несколькими аспектами, включая то, что технологии AI компании Apple охватывают 500 миллионов устройств, Microsoft представила специализированную небольшую модель Mu с количеством параметров 330 миллионов для Windows 11, а также роботы, разработанные Google DeepMind, которые могут работать в оффлайн-режиме.
Это преобразование принесло значительные различия. Облачный ИИ в основном полагается на огромный масштаб параметров и огромное количество обучающих данных, поэтому финансовая мощь становится основной конкурентоспособностью. В отличие от этого, локальный ИИ больше ориентирован на оптимизацию инжиниринга и адаптацию к конкретным сценам, что дает преимущества в защите конфиденциальности пользователей, повышении надежности и практичности. Это особенно важно, поскольку проблема "галлюцинаций", которая часто возникает у универсальных моделей при применении в конкретных областях, может серьезно повлиять на их проникновение в вертикальные области.
Эта тенденция открывает новые возможности для проектов Web3 AI. В прошлом, когда конкуренция в отрасли сосредоточилась на «универсальных» возможностях (таких как вычисления, данные и алгоритмы), традиционные технологические гиганты естественно доминировали. В этой ситуации просто пытаться конкурировать с гигантами, такими как Google, Amazon Web Services или OpenAI, адаптируя концепцию децентрализации, безусловно, является нереалистичным, поскольку эти новые проекты как раз лишены ресурсов и технологических преимуществ, а также не имеют прочной пользовательской базы.
Однако с ростом локализованных моделей и вычислений на краю, перспективы применения блокчейн-технологий в области ИИ становятся более обширными. Когда ИИ-модели работают на устройствах пользователей, как обеспечить достоверность выходных данных и предотвратить их подделку? Как добиться сотрудничества между моделями, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз и являются преимуществом блокчейн-технологий.
В отрасли появились некоторые новые проекты Web3 AI, направленные на решение этих проблем. Например, недавно получивший инвестиции в размере 10 миллионов долларов проект запустил протокол передачи данных, который нацелен на решение проблемы монополии на данные и черного ящика, существующих на централизованных AI-платформах. Другой проект собирает реальные данные человека с помощью устройств, считывающих мозговые волны, и создает "уровень искусственной проверки", уже заработав 14 миллионов долларов. Эти проекты пытаются решить проблему "достоверности", с которой сталкивается локальный AI.
В общем, только когда технологии ИИ действительно "опустятся" на каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет превратиться из концепции в реальную потребность. Для проектов Web3 AI, вместо того чтобы продолжать углубляться в уже переполненной универсальной нише, лучше серьезно подумать о том, как предоставить необходимую инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Возможно, это более перспективное направление развития.