Нові тенденції в галузі штучного інтелекту: від хмари до локального, нові можливості для Web3
Нещодавно в індустрії ШІ спостерігається цікава тенденція розвитку: від первісного акценту на концентрацію обчислювальної потужності в великих масштабах та домінуючих моделях, поступово виникає новий напрямок, зосереджений на локальних малих моделях та обчисленнях на краю. Ця зміна відображена в діях кількох технологічних гігантів.
Які зміни це принесло? Хмарний ШІ в основному змагається за масштаб параметрів та обсяг тренувальних даних, фінансові ресурси стають основною конкурентною перевагою; натомість локальний ШІ більше зосереджений на оптимізації інженерних процесів та адаптації до конкретних сценаріїв, має переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Це головним чином зумовлено тим, що проблеми ілюзій загальних моделей можуть серйозно вплинути на їх застосування в певних сферах.
Для Web3 AI ця тенденція може принести більші можливості. На попередньому етапі, коли ставилося в пріоритет "уніфікацію" можливостей, традиційні великі технологічні компанії мали абсолютну перевагу, і проектам Web3 було важко конкурувати. Але в новій парадигмі локалізованих моделей і обчислень на краю технологія блокчейн може проявити свої переваги.
Коли AI-модель працює на пристрої користувача, як забезпечити достовірність виходу? Як досягти співпраці моделей, захищаючи при цьому конфіденційність? Ці питання якраз є сильною стороною технології блокчейн.
В галузі вже з'явилися деякі нові проєкти, спрямовані на вирішення цих проблем. Наприклад, є компанії, які випустили протокол зв'язку даних, спрямований на вирішення проблеми монополії даних та чорної скриньки централізованих платформ ШІ. Інші проєкти використовують пристрої для збору електроенцефалографічних даних реальних людей, створюючи "шар штучної верифікації", і вже отримали значний дохід. Ці спроби намагаються вирішити проблему "достовірності" локального ШІ.
В цілому, тільки коли ШІ справді "зануриться" в кожен пристрій, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на реальну потребу. Для проектів Web3 AI, замість того, щоб продовжувати заглиблюватися в загальний сегмент, краще серйозно подумати про те, як забезпечити інфраструктурну підтримку для локалізованої хвилі ШІ. Це може бути більш перспективним напрямком розвитку.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI переходить на локалізацію: Web3 проекти отримують нові можливості
Нові тенденції в галузі штучного інтелекту: від хмари до локального, нові можливості для Web3
Нещодавно в індустрії ШІ спостерігається цікава тенденція розвитку: від первісного акценту на концентрацію обчислювальної потужності в великих масштабах та домінуючих моделях, поступово виникає новий напрямок, зосереджений на локальних малих моделях та обчисленнях на краю. Ця зміна відображена в діях кількох технологічних гігантів.
Які зміни це принесло? Хмарний ШІ в основному змагається за масштаб параметрів та обсяг тренувальних даних, фінансові ресурси стають основною конкурентною перевагою; натомість локальний ШІ більше зосереджений на оптимізації інженерних процесів та адаптації до конкретних сценаріїв, має переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Це головним чином зумовлено тим, що проблеми ілюзій загальних моделей можуть серйозно вплинути на їх застосування в певних сферах.
Для Web3 AI ця тенденція може принести більші можливості. На попередньому етапі, коли ставилося в пріоритет "уніфікацію" можливостей, традиційні великі технологічні компанії мали абсолютну перевагу, і проектам Web3 було важко конкурувати. Але в новій парадигмі локалізованих моделей і обчислень на краю технологія блокчейн може проявити свої переваги.
Коли AI-модель працює на пристрої користувача, як забезпечити достовірність виходу? Як досягти співпраці моделей, захищаючи при цьому конфіденційність? Ці питання якраз є сильною стороною технології блокчейн.
В галузі вже з'явилися деякі нові проєкти, спрямовані на вирішення цих проблем. Наприклад, є компанії, які випустили протокол зв'язку даних, спрямований на вирішення проблеми монополії даних та чорної скриньки централізованих платформ ШІ. Інші проєкти використовують пристрої для збору електроенцефалографічних даних реальних людей, створюючи "шар штучної верифікації", і вже отримали значний дохід. Ці спроби намагаються вирішити проблему "достовірності" локального ШІ.
В цілому, тільки коли ШІ справді "зануриться" в кожен пристрій, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на реальну потребу. Для проектів Web3 AI, замість того, щоб продовжувати заглиблюватися в загальний сегмент, краще серйозно подумати про те, як забезпечити інфраструктурну підтримку для локалізованої хвилі ШІ. Це може бути більш перспективним напрямком розвитку.