Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local, trayendo nuevas oportunidades para Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la dirección principal centrada originalmente en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva rama que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en múltiples áreas. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha implementado su sistema inteligente en 500 millones de dispositivos, otra empresa de software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo, y una conocida institución de investigación en IA está desarrollando tecnología de robots que pueden operar sin conexión.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene diferentes enfoques. La primera depende principalmente de una gran escala de parámetros y una enorme cantidad de datos de entrenamiento, siendo la fuerza financiera su ventaja central. Por otro lado, la segunda se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas claras en términos de protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que los problemas de ilusión que suelen aparecer en aplicaciones de modelos generales en campos específicos pueden afectar seriamente su promoción en áreas verticales.
Este cambio trae nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización" (incluyendo computación, datos y algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Simplemente aplicar el concepto de descentralización al modelo existente es difícil para competir con estos gigantes, ya que los proyectos de Web3 están en desventaja en términos de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, con el auge de los modelos de localización y la computación en la nube, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain en el campo de la IA se han vuelto más amplias. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios, ¿cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Actualmente han surgido algunos proyectos innovadores relacionados con Web3 AI. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están tratando de abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En resumen, solo cuando la IA realmente se "integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en una carrera de homogeneización, es mejor reflexionar sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un rumbo de desarrollo más prometedor.
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BankruptcyArtist
· 08-16 11:56
¿Se puede pedir un préstamo en esta ronda?
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ForkTongue
· 08-13 22:15
¿Qué se está haciendo con AI en web3? Solo toman a la gente por tonta.
IA de la nube a lo local: nuevas oportunidades para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local, trayendo nuevas oportunidades para Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la dirección principal centrada originalmente en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva rama que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en múltiples áreas. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha implementado su sistema inteligente en 500 millones de dispositivos, otra empresa de software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo, y una conocida institución de investigación en IA está desarrollando tecnología de robots que pueden operar sin conexión.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene diferentes enfoques. La primera depende principalmente de una gran escala de parámetros y una enorme cantidad de datos de entrenamiento, siendo la fuerza financiera su ventaja central. Por otro lado, la segunda se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas claras en términos de protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que los problemas de ilusión que suelen aparecer en aplicaciones de modelos generales en campos específicos pueden afectar seriamente su promoción en áreas verticales.
Este cambio trae nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización" (incluyendo computación, datos y algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Simplemente aplicar el concepto de descentralización al modelo existente es difícil para competir con estos gigantes, ya que los proyectos de Web3 están en desventaja en términos de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, con el auge de los modelos de localización y la computación en la nube, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain en el campo de la IA se han vuelto más amplias. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios, ¿cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Actualmente han surgido algunos proyectos innovadores relacionados con Web3 AI. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están tratando de abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En resumen, solo cuando la IA realmente se "integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en una carrera de homogeneización, es mejor reflexionar sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un rumbo de desarrollo más prometedor.