Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: pasar de centrarse en la gran capacidad de cálculo y modelos grandes, a modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede ver a través de múltiples señales, como la tecnología de IA de Apple que ya cubre 500 millones de dispositivos, Microsoft que ha lanzado un modelo pequeño especializado Mu de 330 millones de parámetros para Windows 11, así como los intentos de operación "fuera de línea" de Google DeepMind en el campo de la robótica.
Esta transformación ha traído diferentes enfoques competitivos. La IA en la nube compite principalmente en cuanto a la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo el capital la clave; mientras que la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, presentando ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y utilidad. Esta tendencia también ofrece soluciones potenciales al problema de "ilusión" que enfrentan los modelos generales en aplicaciones de campos específicos.
Para los proyectos de Web3 AI, este cambio trae nuevas oportunidades. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales, ya que estaban en desventaja en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, bajo el nuevo paradigma de modelos localizados y computación en el borde, las ventajas de la tecnología Web3 comienzan a manifestarse.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente los ámbitos en los que la tecnología blockchain se especializa en resolver. Algunos nuevos proyectos de Web3 AI ya han comenzado a explorar estas direcciones, como los protocolos de comunicación de datos dedicados a resolver los problemas de monopolio y falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas, así como los proyectos de dispositivos de ondas cerebrales que buscan construir una "capa de verificación humana" mediante la recolección de datos humanos reales. Estos intentos tienen como objetivo abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor centrarse en proporcionar apoyo a la infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
10 me gusta
Recompensa
10
3
Compartir
Comentar
0/400
JustHereForAirdrops
· hace23h
Esta vez se ha aprovechado bien.
Ver originalesResponder0
MEVSandwichMaker
· hace23h
Los modelos pequeños son el futuro.
Ver originalesResponder0
SerumDegen
· hace23h
ser esta estructura de mercado de IA de borde parece una señal clásica de fondo... ngmi si todavía estás holdando tokens de computación en la nube rn
Nuevas tendencias en la industria de la IA: el auge de los modelos localizados, Web3 enfrenta nuevas oportunidades
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: pasar de centrarse en la gran capacidad de cálculo y modelos grandes, a modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede ver a través de múltiples señales, como la tecnología de IA de Apple que ya cubre 500 millones de dispositivos, Microsoft que ha lanzado un modelo pequeño especializado Mu de 330 millones de parámetros para Windows 11, así como los intentos de operación "fuera de línea" de Google DeepMind en el campo de la robótica.
Esta transformación ha traído diferentes enfoques competitivos. La IA en la nube compite principalmente en cuanto a la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo el capital la clave; mientras que la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, presentando ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y utilidad. Esta tendencia también ofrece soluciones potenciales al problema de "ilusión" que enfrentan los modelos generales en aplicaciones de campos específicos.
Para los proyectos de Web3 AI, este cambio trae nuevas oportunidades. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos tradicionales, ya que estaban en desventaja en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, bajo el nuevo paradigma de modelos localizados y computación en el borde, las ventajas de la tecnología Web3 comienzan a manifestarse.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente los ámbitos en los que la tecnología blockchain se especializa en resolver. Algunos nuevos proyectos de Web3 AI ya han comenzado a explorar estas direcciones, como los protocolos de comunicación de datos dedicados a resolver los problemas de monopolio y falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas, así como los proyectos de dispositivos de ondas cerebrales que buscan construir una "capa de verificación humana" mediante la recolección de datos humanos reales. Estos intentos tienen como objetivo abordar el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor centrarse en proporcionar apoyo a la infraestructura para la ola de IA localizada, lo que podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.