AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel çözümlere, Web3'e yeni fırsatlar getiriyor
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim eğilimi ortaya çıkıyor: Öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücüne ve büyük modellere odaklanan ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya odaklanan yeni bir yön ortaya çıkıyor. Bu değişim, birçok teknoloji devinin hareketlerinde kendini gösteriyor.
Bu dönüşüm ne gibi farklılıklar getirdi? Bulut tabanlı AI, esasen parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajı haline geliyor; yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla odaklanıyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahip. Bunun temel nedeni, genel modellerin yanılsama probleminin, belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesidir.
Web3 AI için bu trend daha büyük fırsatlar getirebilir. Daha önce "genelleştirme" yeteneklerini takip eden aşamada, geleneksel büyük teknoloji şirketleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimin yeni yapısı altında, blok zinciri teknolojisinin avantajları daha iyi bir şekilde ortaya çıkabilir.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının gerçekliğini nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken modeli iş birliği içinde nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yeni projeler ortaya çıktı. Örneğin, bazı şirketler merkezi AI platformlarının veri tekeli ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirdi. Diğer projeler ise beyin dalgası cihazları kullanarak gerçek insan verilerini toplamakta ve "yapay doğrulama katmanı" oluşturarak önemli gelir elde etmektedir. Bu girişimler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, AI'nın gerçekten her cihaza "inmesi" gerektiği durumlarda, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha faydalı olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yerli Dönüşüm: Web3 Projeleri Yeni Fırsatlar Ediniyor
AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel çözümlere, Web3'e yeni fırsatlar getiriyor
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim eğilimi ortaya çıkıyor: Öncelikle büyük ölçekli hesaplama gücüne ve büyük modellere odaklanan ana akım düşünceden, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya odaklanan yeni bir yön ortaya çıkıyor. Bu değişim, birçok teknoloji devinin hareketlerinde kendini gösteriyor.
Bu dönüşüm ne gibi farklılıklar getirdi? Bulut tabanlı AI, esasen parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile rekabet ederken, mali güç temel rekabet avantajı haline geliyor; yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla odaklanıyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahip. Bunun temel nedeni, genel modellerin yanılsama probleminin, belirli alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkileyebilmesidir.
Web3 AI için bu trend daha büyük fırsatlar getirebilir. Daha önce "genelleştirme" yeteneklerini takip eden aşamada, geleneksel büyük teknoloji şirketleri mutlak bir avantaja sahipti ve Web3 projeleri rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişimin yeni yapısı altında, blok zinciri teknolojisinin avantajları daha iyi bir şekilde ortaya çıkabilir.
AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktının gerçekliğini nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken modeli iş birliği içinde nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir.
Sektörde bu sorunlara yönelik bazı yeni projeler ortaya çıktı. Örneğin, bazı şirketler merkezi AI platformlarının veri tekeli ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirdi. Diğer projeler ise beyin dalgası cihazları kullanarak gerçek insan verilerini toplamakta ve "yapay doğrulama katmanı" oluşturarak önemli gelir elde etmektedir. Bu girişimler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, AI'nın gerçekten her cihaza "inmesi" gerektiği durumlarda, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamak üzerine düşünmek daha faydalı olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.