Novas tendências na indústria de IA: do cloud ao local, trazendo novas oportunidades para o Web3
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da direção principal, que originalmente se concentrava em computação de grande escala e grandes modelos, surgiu gradualmente um novo ramo que se foca em modelos pequenos locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em vários setores. Por exemplo, um gigante tecnológico tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outra empresa de software lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para o seu sistema operativo, e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a desenvolver tecnologia de robôs que pode operar offline.
A competição entre IA em nuvem e IA local tem focos diferentes. A primeira depende principalmente de uma grande escala de parâmetros e de um imenso conjunto de dados de treinamento, sendo a força financeira a sua principal vantagem. Por outro lado, a segunda foca mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, apresentando vantagens claras em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois os modelos gerais costumam enfrentar problemas de alucinação quando aplicados em campos específicos, o que pode impactar seriamente sua promoção em áreas verticais.
Esta mudança trouxe novas oportunidades para projetos de Web3 AI. No passado, na competição pela capacidade de "generalização" (incluindo computação, dados e algoritmos), as grandes empresas de tecnologia tradicionais tinham uma vantagem absoluta. Aplicar o conceito de descentralização simplesmente aos modelos existentes torna difícil competir com esses gigantes, uma vez que os projetos de Web3 estão em desvantagem em termos de recursos, tecnologia e base de usuários.
No entanto, com o surgimento de modelos de localização e computação em borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain no campo da IA tornaram-se ainda mais amplas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas questões são exatamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Atualmente, surgiram alguns projetos inovadores relacionados com Web3 AI. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da falta de transparência das plataformas de IA centralizadas. Outro projeto recolhe dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação artificial", e já obteve uma receita considerável. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da credibilidade da IA local.
Em suma, a descentralização da colaboração só poderá tornar-se uma necessidade quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir de forma intensiva na pista de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como oferecer suporte à infraestrutura para a onda de IA localizada. Este pode ser um direcionamento de desenvolvimento mais promissor.
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ForkTongue
· 08-13 22:15
O que é isso de ai on web3, é só fazer as pessoas de parvas.
AI do cloud para local: novas oportunidades para projetos Web3
Novas tendências na indústria de IA: do cloud ao local, trazendo novas oportunidades para o Web3
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da direção principal, que originalmente se concentrava em computação de grande escala e grandes modelos, surgiu gradualmente um novo ramo que se foca em modelos pequenos locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em vários setores. Por exemplo, um gigante tecnológico tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outra empresa de software lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para o seu sistema operativo, e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está a desenvolver tecnologia de robôs que pode operar offline.
A competição entre IA em nuvem e IA local tem focos diferentes. A primeira depende principalmente de uma grande escala de parâmetros e de um imenso conjunto de dados de treinamento, sendo a força financeira a sua principal vantagem. Por outro lado, a segunda foca mais na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, apresentando vantagens claras em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois os modelos gerais costumam enfrentar problemas de alucinação quando aplicados em campos específicos, o que pode impactar seriamente sua promoção em áreas verticais.
Esta mudança trouxe novas oportunidades para projetos de Web3 AI. No passado, na competição pela capacidade de "generalização" (incluindo computação, dados e algoritmos), as grandes empresas de tecnologia tradicionais tinham uma vantagem absoluta. Aplicar o conceito de descentralização simplesmente aos modelos existentes torna difícil competir com esses gigantes, uma vez que os projetos de Web3 estão em desvantagem em termos de recursos, tecnologia e base de usuários.
No entanto, com o surgimento de modelos de localização e computação em borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain no campo da IA tornaram-se ainda mais amplas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas questões são exatamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Atualmente, surgiram alguns projetos inovadores relacionados com Web3 AI. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da falta de transparência das plataformas de IA centralizadas. Outro projeto recolhe dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação artificial", e já obteve uma receita considerável. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da credibilidade da IA local.
Em suma, a descentralização da colaboração só poderá tornar-se uma necessidade quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir de forma intensiva na pista de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como oferecer suporte à infraestrutura para a onda de IA localizada. Este pode ser um direcionamento de desenvolvimento mais promissor.