Tren Baru di Industri AI: Kebangkitan Model Kecil yang Terlokalisasi dan Komputasi Edge

Baru-baru ini, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: dari sebelumnya fokus pada kekuatan komputasi yang besar dan model besar, kini perlahan-lahan muncul arah baru yang lebih menekankan pada model kecil lokal dan Komputasi Edge. Tren ini dapat dilihat dari berbagai tanda, seperti sistem cerdas dari sebuah perusahaan teknologi yang telah mencakup 500 juta perangkat, sebuah sistem operasi yang meluncurkan model kecil dengan 330 juta parameter khusus, serta robot yang dikembangkan oleh perusahaan AI yang dapat melakukan operasi "offline".

Perubahan ini membawa beberapa perbedaan yang signifikan. AI berbasis cloud terutama bergantung pada skala parameter yang besar dan data pelatihan yang sangat banyak, kekuatan finansial adalah daya saing kunci. Sementara itu, AI lokal lebih fokus pada optimasi rekayasa dan adaptasi skenario, memiliki keunggulan dalam melindungi privasi, keandalan, dan kepraktisan. Ini terutama disebabkan oleh masalah ilusi model umum yang dapat mempengaruhi aplikasi mereka di bidang tertentu.

Bagi Web3 AI, tren ini mungkin menghadirkan lebih banyak peluang. Sebelumnya, dalam mengejar kemampuan "universal", raksasa teknologi tradisional mendominasi berkat keunggulan sumber daya, teknologi, dan basis pengguna. Jika proyek Web3 ingin bersaing dengan raksasa ini hanya dengan menerapkan konsep desentralisasi secara sederhana, tentu tidak realistis.

Namun, dengan munculnya model lokal dan Komputasi Edge, prospek aplikasi teknologi blockchain menjadi semakin luas. Ketika model AI berjalan di perangkat pengguna, bagaimana cara memastikan keaslian hasil output? Bagaimana cara mewujudkan kolaborasi model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini adalah keunggulan dari teknologi blockchain.

Telah muncul beberapa proyek baru yang relevan di industri, seperti protokol komunikasi data tertentu yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan kotak hitam pada platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak, membangun "lapisan verifikasi buatan", dan telah menghasilkan pendapatan yang signifikan. Proyek-proyek ini semua mencoba untuk mengatasi masalah "kepercayaan" pada AI lokal.

Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "menyebar" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, daripada terus terjebak dalam kompetisi yang umum, lebih baik memikirkan dengan serius bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI yang terlokalisasi. Ini mungkin menjadi arah pengembangan yang lebih menjanjikan.