Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng chuyển biến thú vị: từ trước đây thường theo đuổi sức mạnh tính toán lớn và mô hình siêu lớn, dần dần đã phát triển thành một hướng mới thiên về mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực. Chẳng hạn, một gã khổng lồ công nghệ đã giới thiệu một hệ thống thông minh bao phủ 500 triệu thiết bị, một nhà phát triển hệ điều hành đã tùy chỉnh một mô hình nhỏ chuyên dụng với 3,3 triệu tham số cho hệ thống mới nhất của mình, và một tổ chức nghiên cứu AI đã phát triển một robot có khả năng hoạt động độc lập mà không cần kết nối mạng.
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 mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính là yếu tố quyết định; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu kỹ thuật và phù hợp với các tình huống, có ưu thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của các mô hình lớn chung thể hiện rõ hơn trong các ứng dụng cụ thể.
Sự chuyển đổi này đã mang lại cơ hội mới cho các dự án AI Web3. Trong quá khứ, các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với các ông lớn công nghệ truyền thống trong cuộc đua về khả năng tổng quát, do thiếu lợi thế về nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Tuy nhiên, trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và tính toán biên, tình hình có thể thay đổi đáng kể.
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 thế mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan, chẳng hạn như một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết tình trạng độc quyền dữ liệu và vấn đề hộp đen của nền tảng AI tập trung. Ngoài ra, có những dự án thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. 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 "đi xuống" từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Các dự án Web3 AI không nên tiếp tục tự cạnh tranh trên con đường tổng quát, mà nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương.
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
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BearMarketBro
· 5giờ trước
Cái AI này cũng xứng đáng có quyền riêng tư?
Xem bản gốcTrả lời0
GasWrangler
· 10giờ trước
thực tế, AI địa phương sẽ chứng minh hiệu quả hơn rõ ràng về khả năng xử lý tính toán... chỉ cần phân tích dữ liệu
AI từ đám mây chuyển sang địa phương, các dự án Web3 đang đón nhận cơ hội mới
Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng chuyển biến thú vị: từ trước đây thường theo đuổi sức mạnh tính toán lớn và mô hình siêu lớn, dần dần đã phát triển thành một hướng mới thiên về mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực. Chẳng hạn, một gã khổng lồ công nghệ đã giới thiệu một hệ thống thông minh bao phủ 500 triệu thiết bị, một nhà phát triển hệ điều hành đã tùy chỉnh một mô hình nhỏ chuyên dụng với 3,3 triệu tham số cho hệ thống mới nhất của mình, và một tổ chức nghiên cứu AI đã phát triển một robot có khả năng hoạt động độc lập mà không cần kết nối mạng.
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 mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính là yếu tố quyết định; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu kỹ thuật và phù hợp với các tình huống, có ưu thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của các mô hình lớn chung thể hiện rõ hơn trong các ứng dụng cụ thể.
Sự chuyển đổi này đã mang lại cơ hội mới cho các dự án AI Web3. Trong quá khứ, các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với các ông lớn công nghệ truyền thống trong cuộc đua về khả năng tổng quát, do thiếu lợi thế về nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Tuy nhiên, trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và tính toán biên, tình hình có thể thay đổi đáng kể.
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 thế mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan, chẳng hạn như một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết tình trạng độc quyền dữ liệu và vấn đề hộp đen của nền tảng AI tập trung. Ngoài ra, có những dự án thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. 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 "đi xuống" từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Các dự án Web3 AI không nên tiếp tục tự cạnh tranh trên con đường tổng quát, mà nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương.