Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến địa phương hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ hướng đi chính là tập trung sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình lớn, dần dần đã phát sinh ra một hướng mới thiên về mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này có thể được thấy từ nhiều dấu hiệu: Apple Intelligence đã bao phủ 500 triệu thiết bị, Microsoft đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng Mu với 330 triệu tham số cho Windows 11, Google DeepMind cũng đang khám phá hoạt động ngoại tuyến của robot.
Cạnh tranh giữa AI đám mây và AI cục bộ có những điểm nhấn khác nhau. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính là năng lực cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu do vấn đề ảo giác của các mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho Web3 AI. Trong giai đoạn trước đây khi theo đuổi khả năng "chung", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối về tính toán, dữ liệu và thuật toán, khiến các dự án Web3 rất khó cạnh tranh. Nhưng dưới một bối cảnh mới với các mô hình địa phương hóa và tính toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Ví dụ, một công ty mới nổi đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu Lattica, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não HeadCap, xây dựng "lớp xác thực nhân tạo", đã đạt doanh thu 14 triệu đô la Mỹ. Tất cả những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" vào từng thiết bị, sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển hứa hẹn hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-3824aa38
· 07-21 16:44
Mô hình nhỏ từ từ thôi, đừng vội.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaDreamer
· 07-19 02:37
Địa phương có kịch! Điện toán biên mới là tương lai
Xem bản gốcTrả lời0
RektDetective
· 07-19 02:37
Địa phương AI bull coin rồi
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoPhoenix
· 07-19 02:36
Thị trường đầu cơ lại đón chào thời khắc bình minh! Vượt qua những giây phút tăm tối nhất trước khi bình minh, kiên trì chính là chiến thắng!
Xu hướng mới của AI: Sự nổi lên của mô hình địa phương mang lại cơ hội cho các dự án Web3
Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến địa phương hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ hướng đi chính là tập trung sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình lớn, dần dần đã phát sinh ra một hướng mới thiên về mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này có thể được thấy từ nhiều dấu hiệu: Apple Intelligence đã bao phủ 500 triệu thiết bị, Microsoft đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng Mu với 330 triệu tham số cho Windows 11, Google DeepMind cũng đang khám phá hoạt động ngoại tuyến của robot.
Cạnh tranh giữa AI đám mây và AI cục bộ có những điểm nhấn khác nhau. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính là năng lực cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu do vấn đề ảo giác của các mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho Web3 AI. Trong giai đoạn trước đây khi theo đuổi khả năng "chung", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối về tính toán, dữ liệu và thuật toán, khiến các dự án Web3 rất khó cạnh tranh. Nhưng dưới một bối cảnh mới với các mô hình địa phương hóa và tính toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Ví dụ, một công ty mới nổi đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu Lattica, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não HeadCap, xây dựng "lớp xác thực nhân tạo", đã đạt doanh thu 14 triệu đô la Mỹ. Tất cả những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" vào từng thiết bị, sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển hứa hẹn hơn.