Новые тренды в AI-индустрии: от облака к локализации
Недавно в AI-индустрии проявился интересный тренд: от изначального стремления к централизованной вычислительной мощности и большим моделям, постепенно вырисовывается новое направление, ориентированное на локальные небольшие модели и вычисления на краю.
Эта тенденция может быть замечена по нескольким признакам: Apple Intelligence охватила 500 миллионов устройств, Microsoft выпустила специальную модель Mu с 330 миллионами параметров для Windows 11, а Google DeepMind также изучает оффлайн-операции роботов и т.д.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном конкурирует по масштабам параметров и объему обучающих данных, а финансовая мощь является ключевым конкурентным преимуществом. Локальный ИИ, с другой стороны, больше ориентирован на оптимизацию инженерных решений и адаптацию к сценариям, обладая преимуществами в области защиты конфиденциальности, надежности и практичности. Это в основном связано с тем, что проблема галлюцинаций универсальных моделей может серьезно повлиять на их применение в вертикальных областях.
Эта тенденция открывает новые возможности для Web3 AI. На этапе, когда традиционные технологические гиганты обладали абсолютным преимуществом в области вычислений, данных и алгоритмов, Web3 проекты испытывали трудности в конкуренции с ними. Однако на фоне новой модели локализованных моделей и периферийных вычислений преимущества блокчейн-технологий начинают проявляться.
Когда AI-модель работает на устройствах пользователей, как обеспечить достоверность выходных результатов? Как реализовать сотрудничество модели, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты. Например, новая компания выпустила протокол передачи данных Lattica, направленный на решение проблемы монополии данных и черного ящика централизованных AI-платформ. Другой проект с помощью устройства для считывания мозговых волн HeadCap собирает реальные данные о людях и строит «уровень искусственной верификации», который уже принес 14 миллионов долларов дохода. Эти проекты пытаются решить проблему «достоверности» локального ИИ.
В общем, только когда ИИ действительно "погрузится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет превратиться из концепции в реальную необходимость. Для проектов Web3 AI, вместо того чтобы продолжать конкурировать на общем уровне, лучше серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Это может быть более перспективным направлением развития.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
4
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
Модель маленькая, не спеши.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaDreamer
· 07-19 02:37
Местное развлечение! Передовые вычисления — это будущее
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektDetective
· 07-19 02:37
Локальный ИИ бык токен!
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
Спекулятивный рынок снова на пороге рассвета! Пережив самое темное время перед рассветом, настойчивость — это победа!
Новые тренды ИИ: восход локализованных моделей открывает возможности для проектов Web3
Новые тренды в AI-индустрии: от облака к локализации
Недавно в AI-индустрии проявился интересный тренд: от изначального стремления к централизованной вычислительной мощности и большим моделям, постепенно вырисовывается новое направление, ориентированное на локальные небольшие модели и вычисления на краю.
Эта тенденция может быть замечена по нескольким признакам: Apple Intelligence охватила 500 миллионов устройств, Microsoft выпустила специальную модель Mu с 330 миллионами параметров для Windows 11, а Google DeepMind также изучает оффлайн-операции роботов и т.д.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном конкурирует по масштабам параметров и объему обучающих данных, а финансовая мощь является ключевым конкурентным преимуществом. Локальный ИИ, с другой стороны, больше ориентирован на оптимизацию инженерных решений и адаптацию к сценариям, обладая преимуществами в области защиты конфиденциальности, надежности и практичности. Это в основном связано с тем, что проблема галлюцинаций универсальных моделей может серьезно повлиять на их применение в вертикальных областях.
Эта тенденция открывает новые возможности для Web3 AI. На этапе, когда традиционные технологические гиганты обладали абсолютным преимуществом в области вычислений, данных и алгоритмов, Web3 проекты испытывали трудности в конкуренции с ними. Однако на фоне новой модели локализованных моделей и периферийных вычислений преимущества блокчейн-технологий начинают проявляться.
Когда AI-модель работает на устройствах пользователей, как обеспечить достоверность выходных результатов? Как реализовать сотрудничество модели, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты. Например, новая компания выпустила протокол передачи данных Lattica, направленный на решение проблемы монополии данных и черного ящика централизованных AI-платформ. Другой проект с помощью устройства для считывания мозговых волн HeadCap собирает реальные данные о людях и строит «уровень искусственной верификации», который уже принес 14 миллионов долларов дохода. Эти проекты пытаются решить проблему «достоверности» локального ИИ.
В общем, только когда ИИ действительно "погрузится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет превратиться из концепции в реальную необходимость. Для проектов Web3 AI, вместо того чтобы продолжать конкурировать на общем уровне, лучше серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Это может быть более перспективным направлением развития.