الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى التوطين

في الآونة الأخيرة، يظهر قطاع الذكاء الاصطناعي اتجاهًا تطوريًا مثيرًا للاهتمام: من الفكرة السائدة التي كانت تسعى إلى التركيز على قوة الحوسبة الكبيرة والنماذج الكبيرة، بدأ يظهر اتجاه جديد يميل نحو النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الطرفية.

يمكن رؤية هذه الاتجاهات من عدة علامات: لقد غطت Apple Intelligence 500 مليون جهاز، وأطلقت Microsoft نموذجًا صغيرًا مخصصًا بـ 3.3 مليار معلمة لـ Windows 11، وتستكشف Google DeepMind أيضًا عمليات الروبوتات غير المتصلة بالإنترنت وغيرها.

تختلف نقاط التركيز في المنافسة بين الذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي. يركز الذكاء الاصطناعي السحابي بشكل أساسي على حجم المعلمات وبيانات التدريب، حيث تعتبر القوة المالية هي القوة التنافسية الأساسية. بينما يركز الذكاء الاصطناعي المحلي أكثر على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما يمنحه ميزة في حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. ويرجع ذلك أساسًا إلى أن مشكلة الوهم في النماذج العامة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على تطبيقاتها في المجالات المتخصصة.

تقدم هذه الاتجاهات فرصًا جديدة لتقنية الذكاء الاصطناعي في Web3. في المرحلة السابقة التي كانت تسعى فيها الشركات التكنولوجية التقليدية إلى القدرة على "التعميم"، كانت تحتكر هذه الشركات السيطرة المطلقة في مجالات الحوسبة والبيانات والخوارزميات، مما جعل مشاريع Web3 تواجه صعوبة في المنافسة. ولكن في ظل النموذج المحلي والحوسبة الطرفية الجديدة، بدأت مزايا تقنية blockchain في الظهور.

عندما تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن ضمان صحة نتائج المخرجات؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في الوقت نفسه؟ هذه الأسئلة هي بالضبط من نقاط القوة في تقنية البلوك تشين.

ظهرت بالفعل بعض المشاريع الجديدة ذات الصلة في الصناعة. على سبيل المثال، أطلقت شركة ناشئة بروتوكول الاتصال بالبيانات Lattica، الذي يهدف إلى معالجة احتكار البيانات ومشكلات الصندوق الأسود للمنصات المركزية للذكاء الاصطناعي. مشروع آخر يجمع البيانات البشرية الحقيقية من خلال جهاز الموجات الدماغية HeadCap، حيث تم بناء "طبقة التحقق الاصطناعي"، وقد حقق إيرادات بلغت 14 مليون دولار. جميع هذه المشاريع تحاول معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.

بشكل عام، لا يمكن أن تتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة واقعية إلا عندما "تنغمس" الذكاء الاصطناعي حقًا في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع Web3 AI، بدلاً من الاستمرار في التنافس في المسار العام، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية تقديم الدعم للبنية التحتية لتيار الذكاء الاصطناعي المحلي. قد يكون هذا اتجاه تطوير أكثر واعدًا.