Новые тренды в индустрии ИИ: от облака к локальному
В последнее время в AI-индустрии наблюдается интересная тенденция: от ранее повсеместного стремления к концентрации вычислительной мощности и сверхбольшим моделям постепенно развивается новое направление, ориентированное на локальные малые модели и вычисления на границе.
Эта тенденция проявляется в различных областях. Например, интеллектуальная система, выпущенная одним из крупных технологических гигантов, охватила 500 миллионов устройств, а разработчик операционной системы создал специализированную малую модель с 330 миллионами параметров для своей последней системы, и робот, разработанный исследовательским институтом в области ИИ, может работать независимо от сети.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном соперничает по масштабам моделей и объему учебных данных, ключевую роль играет финансовая мощь; локальный ИИ больше сосредоточен на оптимизации инженерии и адаптации к сценарию, обладая преимуществами в области защиты конфиденциальности, надежности и практичности. Это связано с тем, что проблемы иллюзий крупных универсальных моделей проявляются более явно в приложениях определенных сценариев.
Это преобразование открывает новые возможности для проектов Web3 AI. В прошлом проекты Web3 испытывали трудности в конкуренции с традиционными технологическими гигантами из-за недостатка ресурсов, технологий и конкурентных преимуществ в пользовательской базе. Однако в области локализованных моделей и вычислений на границе ситуация может значительно измениться.
Когда AI модели работают на устройствах пользователей, как гарантировать достоверность выходных результатов? Как обеспечить сотрудничество моделей при защите конфиденциальности? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты, например, один протокол передачи данных предназначен для решения проблем монополии данных и черного ящика централизованных ИИ-платформ. Другие проекты собирают реальные данные человека с помощью устройств для считывания мозговых волн, создавая "уровень искусственной верификации", что уже принесло значительный доход. Эти проекты пытаются решить проблему доверия к местному ИИ.
В целом, только когда ИИ действительно "проникнет" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет перейти от концепции к реальной потребности. Проекты Web3 AI не должны продолжать углубляться в общие направления, а должны серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для местной волны ИИ.
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» .
8 Лайков
Награда
8
3
Поделиться
комментарий
0/400
RunWithRugs
· 11ч назад
Локальный ИИ является насущной необходимостью
Посмотреть ОригиналОтветить0
BtcDailyResearcher
· 11ч назад
Теперь все зависит от того, будет ли большой блин расти или падать.
Искусственный интеллект переходит с облака на локальные проекты Web3, открывая новые возможности.
Новые тренды в индустрии ИИ: от облака к локальному
В последнее время в AI-индустрии наблюдается интересная тенденция: от ранее повсеместного стремления к концентрации вычислительной мощности и сверхбольшим моделям постепенно развивается новое направление, ориентированное на локальные малые модели и вычисления на границе.
Эта тенденция проявляется в различных областях. Например, интеллектуальная система, выпущенная одним из крупных технологических гигантов, охватила 500 миллионов устройств, а разработчик операционной системы создал специализированную малую модель с 330 миллионами параметров для своей последней системы, и робот, разработанный исследовательским институтом в области ИИ, может работать независимо от сети.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном соперничает по масштабам моделей и объему учебных данных, ключевую роль играет финансовая мощь; локальный ИИ больше сосредоточен на оптимизации инженерии и адаптации к сценарию, обладая преимуществами в области защиты конфиденциальности, надежности и практичности. Это связано с тем, что проблемы иллюзий крупных универсальных моделей проявляются более явно в приложениях определенных сценариев.
Это преобразование открывает новые возможности для проектов Web3 AI. В прошлом проекты Web3 испытывали трудности в конкуренции с традиционными технологическими гигантами из-за недостатка ресурсов, технологий и конкурентных преимуществ в пользовательской базе. Однако в области локализованных моделей и вычислений на границе ситуация может значительно измениться.
Когда AI модели работают на устройствах пользователей, как гарантировать достоверность выходных результатов? Как обеспечить сотрудничество моделей при защите конфиденциальности? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты, например, один протокол передачи данных предназначен для решения проблем монополии данных и черного ящика централизованных ИИ-платформ. Другие проекты собирают реальные данные человека с помощью устройств для считывания мозговых волн, создавая "уровень искусственной верификации", что уже принесло значительный доход. Эти проекты пытаются решить проблему доверия к местному ИИ.
В целом, только когда ИИ действительно "проникнет" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет перейти от концепции к реальной потребности. Проекты Web3 AI не должны продолжать углубляться в общие направления, а должны серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для местной волны ИИ.