Tren Baru di Industri AI: Dari Cloud ke Lokalisasi
Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: dari sebelumnya mengejar konsentrasi daya komputasi besar dan model besar yang menjadi arus utama, secara bertahap muncul arah baru yang lebih mengarah pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Tren ini dapat dilihat dari berbagai tanda: Apple Intelligence telah mencakup 500 juta perangkat, Microsoft telah meluncurkan model kecil khusus Mu dengan 330 juta parameter untuk Windows 11, dan Google DeepMind juga sedang menjajaki operasi offline untuk robot.
Persaingan antara AI cloud dan AI lokal memiliki fokus yang berbeda. AI cloud terutama bersaing dalam hal skala parameter dan data pelatihan, di mana kekuatan finansial adalah daya saing inti. Sementara itu, AI lokal lebih memperhatikan optimasi teknik dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kepraktisan. Ini terutama disebabkan oleh masalah ilusi model umum yang dapat mempengaruhi penerapannya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Pada fase sebelumnya yang mengejar kemampuan "generalisasi", raksasa teknologi tradisional memiliki keunggulan mutlak dalam komputasi, data, dan algoritma, sehingga proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, dalam pola baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
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 kekuatan utama dari teknologi blockchain.
Sejumlah proyek baru terkait telah muncul di industri ini. Misalnya, sebuah perusahaan baru telah meluncurkan protokol komunikasi data Lattica, yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan kotak hitam pada platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata menggunakan perangkat gelombang otak HeadCap, membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah menghasilkan pendapatan sebesar 14 juta dolar. Proyek-proyek ini semua berusaha untuk mengatasi masalah "kepercayaan" pada AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "menyusup" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat berubah dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum, lebih baik berpikir serius tentang bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal. Ini mungkin menjadi arah pengembangan yang lebih menjanjikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
4
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
Model kecil pelan-pelan saja, jangan terburu-buru.
Lihat AsliBalas0
MetaDreamer
· 07-19 02:37
Ini menarik! Komputasi Edge adalah masa depan.
Lihat AsliBalas0
RektDetective
· 07-19 02:37
Koin AI lokal bull
Lihat AsliBalas0
CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
Pasar spekulatif kembali menyambut saat fajar! Melewati kegelapan sebelum fajar, bertahan adalah kemenangan!
Tren baru AI: Kebangkitan model lokal membawa peluang untuk proyek Web3
Tren Baru di Industri AI: Dari Cloud ke Lokalisasi
Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: dari sebelumnya mengejar konsentrasi daya komputasi besar dan model besar yang menjadi arus utama, secara bertahap muncul arah baru yang lebih mengarah pada model kecil lokal dan komputasi tepi.
Tren ini dapat dilihat dari berbagai tanda: Apple Intelligence telah mencakup 500 juta perangkat, Microsoft telah meluncurkan model kecil khusus Mu dengan 330 juta parameter untuk Windows 11, dan Google DeepMind juga sedang menjajaki operasi offline untuk robot.
Persaingan antara AI cloud dan AI lokal memiliki fokus yang berbeda. AI cloud terutama bersaing dalam hal skala parameter dan data pelatihan, di mana kekuatan finansial adalah daya saing inti. Sementara itu, AI lokal lebih memperhatikan optimasi teknik dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kepraktisan. Ini terutama disebabkan oleh masalah ilusi model umum yang dapat mempengaruhi penerapannya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Pada fase sebelumnya yang mengejar kemampuan "generalisasi", raksasa teknologi tradisional memiliki keunggulan mutlak dalam komputasi, data, dan algoritma, sehingga proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, dalam pola baru model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
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 kekuatan utama dari teknologi blockchain.
Sejumlah proyek baru terkait telah muncul di industri ini. Misalnya, sebuah perusahaan baru telah meluncurkan protokol komunikasi data Lattica, yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan kotak hitam pada platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata menggunakan perangkat gelombang otak HeadCap, membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah menghasilkan pendapatan sebesar 14 juta dolar. Proyek-proyek ini semua berusaha untuk mengatasi masalah "kepercayaan" pada AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "menyusup" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat berubah dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum, lebih baik berpikir serius tentang bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal. Ini mungkin menjadi arah pengembangan yang lebih menjanjikan.