Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da ideia principal de concentrar grande poder computacional e grandes modelos, surgiu gradualmente uma nova direção voltada para modelos pequenos locais e computação em borda.
Essa tendência pode ser vista em vários sinais: a Apple Intelligence já cobre 500 milhões de dispositivos, a Microsoft lançou um modelo pequeno dedicado Mu com 330 milhões de parâmetros para o Windows 11, e o Google DeepMind também está explorando a operação offline de robôs, entre outros.
A competição entre IA em nuvem e IA local tem focos diferentes. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e dados de treinamento, sendo a força financeira a principal vantagem competitiva. Por outro lado, a IA local dá mais importância à otimização de engenharia e à adaptação ao cenário, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema de alucinação dos modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em áreas verticais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para a Web3 AI. Na fase anterior, onde se buscava a capacidade de "generalização", as grandes empresas de tecnologia tradicionais detinham uma vantagem absoluta em computação, dados e algoritmos, tornando difícil para os projetos Web3 competirem. No entanto, sob o novo paradigma de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração entre modelos enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos relacionados no setor. Por exemplo, uma empresa emergente lançou o protocolo de comunicação de dados Lattica, com o objetivo de resolver o problema do monopólio de dados e da caixa preta das plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais através do dispositivo de ondas cerebrais HeadCap, construindo uma "camada de verificação artificial", tendo já alcançado uma receita de 14 milhões de dólares. Esses projetos estão tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
De uma forma geral, a descentralização da cooperação só poderá se tornar uma necessidade real quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA no Web3, em vez de continuar a competir no campo da generalização, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada. Essa pode ser uma direção de desenvolvimento mais promissora.
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GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
O pequeno modelo vem devagar, não tenha pressa.
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MetaDreamer
· 07-19 02:37
Localmente tem algo! Computação de borda é o futuro
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RektDetective
· 07-19 02:37
Local AI bull moeda.
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CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
O mercado especulativo está prestes a ter um novo amanhecer! Superar a escuridão antes do amanhecer, persistir é vencer!
Novas tendências de IA: A ascensão de modelos de localização traz oportunidades para projetos Web3
Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da ideia principal de concentrar grande poder computacional e grandes modelos, surgiu gradualmente uma nova direção voltada para modelos pequenos locais e computação em borda.
Essa tendência pode ser vista em vários sinais: a Apple Intelligence já cobre 500 milhões de dispositivos, a Microsoft lançou um modelo pequeno dedicado Mu com 330 milhões de parâmetros para o Windows 11, e o Google DeepMind também está explorando a operação offline de robôs, entre outros.
A competição entre IA em nuvem e IA local tem focos diferentes. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e dados de treinamento, sendo a força financeira a principal vantagem competitiva. Por outro lado, a IA local dá mais importância à otimização de engenharia e à adaptação ao cenário, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema de alucinação dos modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em áreas verticais.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para a Web3 AI. Na fase anterior, onde se buscava a capacidade de "generalização", as grandes empresas de tecnologia tradicionais detinham uma vantagem absoluta em computação, dados e algoritmos, tornando difícil para os projetos Web3 competirem. No entanto, sob o novo paradigma de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração entre modelos enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos relacionados no setor. Por exemplo, uma empresa emergente lançou o protocolo de comunicação de dados Lattica, com o objetivo de resolver o problema do monopólio de dados e da caixa preta das plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais através do dispositivo de ondas cerebrais HeadCap, construindo uma "camada de verificação artificial", tendo já alcançado uma receita de 14 milhões de dólares. Esses projetos estão tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
De uma forma geral, a descentralização da cooperação só poderá se tornar uma necessidade real quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA no Web3, em vez de continuar a competir no campo da generalização, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada. Essa pode ser uma direção de desenvolvimento mais promissora.