Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de cambio interesante: de la búsqueda general de una concentración de potencia de cálculo a gran escala y modelos extremadamente grandes, ha evolucionado gradualmente hacia una nueva dirección que se inclina por modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en varios campos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que cubre 500 millones de dispositivos, un desarrollador de sistemas operativos ha personalizado un modelo pequeño con 330 millones de parámetros para su último sistema, y un robot desarrollado por una institución de investigación en IA puede operar de forma independiente sin conexión a la red.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en diferentes aspectos. La IA en la nube se compara principalmente en términos de tamaño del modelo y cantidad de datos de entrenamiento, y la capacidad financiera es clave; mientras que la IA local pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación al contexto, teniendo ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe en gran medida a que el problema de las ilusiones de modelos generales grandes se manifiesta de manera más prominente en aplicaciones de escenarios específicos.
Esta transformación ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de generalización, los proyectos de Web3 tuvieron dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales debido a la falta de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en el ámbito de los modelos de localización y la computación en el borde, la situación podría cambiar significativamente.
¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el punto fuerte de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria, como un protocolo de comunicación de datos que busca resolver el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación humana", y ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo puede pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA realmente se "sumerge" en cada dispositivo. Los proyectos de IA en Web3 no deberían seguir compitiendo en la vía de la generalización, sino que deberían reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local.
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BearMarketBro
· hace22h
¿Este AI tiene derecho a la privacidad?
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GasWrangler
· 08-05 06:08
en realidad, la IA local será demostrablemente más eficiente en términos de rendimiento computacional... simplemente analiza los datos
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RunWithRugs
· 08-04 04:00
La IA local es una necesidad básica.
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BtcDailyResearcher
· 08-04 03:59
Si el precio de BTC sube o baja, depende de esta ola.
La inteligencia artificial pasa de la nube a las oportunidades de nuevos proyectos Web3.
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de cambio interesante: de la búsqueda general de una concentración de potencia de cálculo a gran escala y modelos extremadamente grandes, ha evolucionado gradualmente hacia una nueva dirección que se inclina por modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en varios campos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que cubre 500 millones de dispositivos, un desarrollador de sistemas operativos ha personalizado un modelo pequeño con 330 millones de parámetros para su último sistema, y un robot desarrollado por una institución de investigación en IA puede operar de forma independiente sin conexión a la red.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en diferentes aspectos. La IA en la nube se compara principalmente en términos de tamaño del modelo y cantidad de datos de entrenamiento, y la capacidad financiera es clave; mientras que la IA local pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación al contexto, teniendo ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto se debe en gran medida a que el problema de las ilusiones de modelos generales grandes se manifiesta de manera más prominente en aplicaciones de escenarios específicos.
Esta transformación ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de generalización, los proyectos de Web3 tuvieron dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales debido a la falta de ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en el ámbito de los modelos de localización y la computación en el borde, la situación podría cambiar significativamente.
¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el punto fuerte de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria, como un protocolo de comunicación de datos que busca resolver el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación humana", y ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo puede pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA realmente se "sumerge" en cada dispositivo. Los proyectos de IA en Web3 no deberían seguir compitiendo en la vía de la generalización, sino que deberían reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local.