Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la idea principal de buscar una concentración de gran capacidad de cálculo y grandes modelos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se inclina hacia modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Esta tendencia se puede observar en múltiples signos: Apple Intelligence ha cubierto 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño dedicado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y Google DeepMind también está explorando operaciones fuera de línea para robots, entre otros.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en aspectos diferentes. La IA en la nube se compara principalmente en términos de escala de parámetros y datos de entrenamiento, donde la fuerza financiera es la principal ventaja competitiva. Por otro lado, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en términos de protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe principalmente a que el problema de la ilusión de los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos verticales.
Esta tendencia trae nuevas oportunidades para la inteligencia artificial Web3. En la etapa anterior, donde se perseguía la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales dominaban en términos de computación, datos y algoritmos, lo que dificultaba la competencia de los proyectos Web3. Sin embargo, con el nuevo panorama de modelos localizados y computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacar.
¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando un modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el punto fuerte de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, una empresa emergente lanzó el protocolo de comunicación de datos Lattica, que tiene como objetivo abordar el monopolio de datos y los problemas de caja negra de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, a través del dispositivo de ondas cerebrales HeadCap, recopila datos humanos reales para construir una "capa de verificación artificial", logrando ya ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "credibilidad" de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo puede pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA realmente se "integra" en cada dispositivo. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo en infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.
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GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
El modelo pequeño va despacio, no te apresures.
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MetaDreamer
· 07-19 02:37
¡Hay espectáculo local! La Computación Edge es el futuro.
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RektDetective
· 07-19 02:37
Moneda de IA alcista local
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CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
¡El mercado especulativo ha llegado a su momento de amanecer! ¡Superar la oscuridad antes del amanecer, la perseverancia es la victoria!
Nuevas tendencias en IA: el auge de los modelos de localización trae oportunidades para los proyectos de Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la idea principal de buscar una concentración de gran capacidad de cálculo y grandes modelos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se inclina hacia modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Esta tendencia se puede observar en múltiples signos: Apple Intelligence ha cubierto 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño dedicado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y Google DeepMind también está explorando operaciones fuera de línea para robots, entre otros.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en aspectos diferentes. La IA en la nube se compara principalmente en términos de escala de parámetros y datos de entrenamiento, donde la fuerza financiera es la principal ventaja competitiva. Por otro lado, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en términos de protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe principalmente a que el problema de la ilusión de los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos verticales.
Esta tendencia trae nuevas oportunidades para la inteligencia artificial Web3. En la etapa anterior, donde se perseguía la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales dominaban en términos de computación, datos y algoritmos, lo que dificultaba la competencia de los proyectos Web3. Sin embargo, con el nuevo panorama de modelos localizados y computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacar.
¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando un modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el punto fuerte de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, una empresa emergente lanzó el protocolo de comunicación de datos Lattica, que tiene como objetivo abordar el monopolio de datos y los problemas de caja negra de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, a través del dispositivo de ondas cerebrales HeadCap, recopila datos humanos reales para construir una "capa de verificación artificial", logrando ya ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "credibilidad" de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo puede pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA realmente se "integra" en cada dispositivo. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo en infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.