AI sektöründeki yeni eğilim: Buluttan yerelleşmeye
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıkıyor: Önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modellerin hakim olduğu ana akımdan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yönelim ortaya çıkıyor.
Bu eğilim, birçok işaretten görülebilir: Apple Intelligence, 500 milyon cihazı kapsadı, Microsoft, Windows 11 için 3.3 milyar parametreye sahip özel model Mu'yu tanıttı, Google DeepMind da robotların çevrimdışı operasyonlarını keşfediyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabetin odak noktaları farklıdır. Bulut AI, öncelikle parametre ölçeği ve eğitim verileriyle rekabet eder; finansal güç ise temel rekabet avantajıdır. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahiptir. Bunun başlıca nedeni, genel modellerin yanılsama sorunlarının dikey alanlardaki uygulamaları ciddi şekilde etkilemesidir.
Bu trend, Web3 AI için yeni fırsatlar getiriyor. Önceki "genelleşme" yetenekleri peşinde koşan aşamada, geleneksel teknoloji devleri hesaplama, veri ve algoritmalar açısından mutlak bir avantaja sahipti, Web3 projelerinin bunlarla rekabet etmesi zordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni bir düzen içinde, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirginleşmeye başladı.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalışması sırasında, çıktının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir.
Sektörde bazı ilgili yeni projeler ortaya çıktı. Örneğin, bir yeni şirket, merkezi AI platformlarının veri tekeli ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan Lattica veri iletişim protokolünü tanıttı. Diğer bir proje, gerçek insan verilerini toplamak için HeadCap beyin dalgası cihazını kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14 milyon dolar gelir elde etti. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına altyapı desteği nasıl sunulacağı üzerine ciddi düşünmek daha iyi olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
4
Share
Comment
0/400
GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
Küçük model yavaş yavaş gelsin, acele etme.
View OriginalReply0
MetaDreamer
· 07-19 02:37
Yerel bir şov var! Uç Bilişim gelecektir.
View OriginalReply0
RektDetective
· 07-19 02:37
Yerel AI boğa coin
View OriginalReply0
CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
Spekülasyon pazarı yine bir şafak anı yaşıyor! En karanlık saatleri geride bıraktık, dayanmak zaferdir!
Yerli Modelin Yükselişi: Web3 Projelerine Fırsatlar Getiren AI Yeni Eğilimleri
AI sektöründeki yeni eğilim: Buluttan yerelleşmeye
Son dönemde AI sektöründe ilginç bir gelişim trendi ortaya çıkıyor: Önceden büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modellerin hakim olduğu ana akımdan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya yönelen yeni bir yönelim ortaya çıkıyor.
Bu eğilim, birçok işaretten görülebilir: Apple Intelligence, 500 milyon cihazı kapsadı, Microsoft, Windows 11 için 3.3 milyar parametreye sahip özel model Mu'yu tanıttı, Google DeepMind da robotların çevrimdışı operasyonlarını keşfediyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabetin odak noktaları farklıdır. Bulut AI, öncelikle parametre ölçeği ve eğitim verileriyle rekabet eder; finansal güç ise temel rekabet avantajıdır. Yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem verir, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlara sahiptir. Bunun başlıca nedeni, genel modellerin yanılsama sorunlarının dikey alanlardaki uygulamaları ciddi şekilde etkilemesidir.
Bu trend, Web3 AI için yeni fırsatlar getiriyor. Önceki "genelleşme" yetenekleri peşinde koşan aşamada, geleneksel teknoloji devleri hesaplama, veri ve algoritmalar açısından mutlak bir avantaja sahipti, Web3 projelerinin bunlarla rekabet etmesi zordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni bir düzen içinde, blok zinciri teknolojisinin avantajları belirginleşmeye başladı.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalışması sırasında, çıktının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir.
Sektörde bazı ilgili yeni projeler ortaya çıktı. Örneğin, bir yeni şirket, merkezi AI platformlarının veri tekeli ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan Lattica veri iletişim protokolünü tanıttı. Diğer bir proje, gerçek insan verilerini toplamak için HeadCap beyin dalgası cihazını kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14 milyon dolar gelir elde etti. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleşmiş AI dalgasına altyapı desteği nasıl sunulacağı üzerine ciddi düşünmek daha iyi olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.