Novas Tendências na Indústria de IA: Da Nuvem à Localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a mudança do foco de grandes capacidades computacionais e modelos de grande escala para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa mudança pode ser observada em vários sinais, como a tecnologia de IA da Apple já cobrindo 500 milhões de dispositivos, a Microsoft lançando um modelo pequeno dedicado com 3,3 bilhões de parâmetros, o Mu, para o Windows 11, e as tentativas de operações "offline" da Google DeepMind no campo da robótica.
Essa transformação trouxe novos focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, e a força financeira se torna crucial; por outro lado, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação a cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa tendência também oferece soluções potenciais para o problema da "ilusão" que os grandes modelos gerais enfrentam quando aplicados em domínios específicos.
Para projetos de Web3 AI, essa mudança trouxe novas oportunidades. No passado, na competição pela capacidade de "generalização", os projetos de Web3 tinham dificuldade em competir com os gigantes da tecnologia tradicionais, pois estavam em desvantagem em termos de recursos, tecnologia e base de usuários. No entanto, sob a nova configuração de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia Web3 começam a se destacar.
Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente áreas em que a tecnologia blockchain se destaca em resolver. Alguns projetos emergentes de Web3 AI já começaram a explorar essas direções, como protocolos de comunicação de dados que visam resolver o monopólio e a falta de transparência das plataformas de IA centralizadas, assim como projetos de dispositivos de ondas cerebrais que constroem uma "camada de verificação humana" através da coleta de dados de humanos reais. Essas tentativas visam resolver o problema da credibilidade da IA local.
De uma forma geral, a colaboração descentralizada só poderá passar de um conceito para uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista da generalização, pode ser mais promissor focar em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.
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JustHereForAirdrops
· 22h atrás
Esta onda de aproveitar foi a certa.
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MEVSandwichMaker
· 22h atrás
Pequenos modelos são o futuro.
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SerumDegen
· 22h atrás
esta estrutura de mercado de IA de borda parece um sinal clássico de fundo... ngmi se você ainda estiver manter tokens de computação em nuvem rn
Novas tendências na indústria de IA: ascensão de modelos de localização, Web3 enfrenta novas oportunidades
Novas Tendências na Indústria de IA: Da Nuvem à Localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a mudança do foco de grandes capacidades computacionais e modelos de grande escala para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa mudança pode ser observada em vários sinais, como a tecnologia de IA da Apple já cobrindo 500 milhões de dispositivos, a Microsoft lançando um modelo pequeno dedicado com 3,3 bilhões de parâmetros, o Mu, para o Windows 11, e as tentativas de operações "offline" da Google DeepMind no campo da robótica.
Essa transformação trouxe novos focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, e a força financeira se torna crucial; por outro lado, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação a cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essa tendência também oferece soluções potenciais para o problema da "ilusão" que os grandes modelos gerais enfrentam quando aplicados em domínios específicos.
Para projetos de Web3 AI, essa mudança trouxe novas oportunidades. No passado, na competição pela capacidade de "generalização", os projetos de Web3 tinham dificuldade em competir com os gigantes da tecnologia tradicionais, pois estavam em desvantagem em termos de recursos, tecnologia e base de usuários. No entanto, sob a nova configuração de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia Web3 começam a se destacar.
Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente áreas em que a tecnologia blockchain se destaca em resolver. Alguns projetos emergentes de Web3 AI já começaram a explorar essas direções, como protocolos de comunicação de dados que visam resolver o monopólio e a falta de transparência das plataformas de IA centralizadas, assim como projetos de dispositivos de ondas cerebrais que constroem uma "camada de verificação humana" através da coleta de dados de humanos reais. Essas tentativas visam resolver o problema da credibilidade da IA local.
De uma forma geral, a colaboração descentralizada só poderá passar de um conceito para uma necessidade prática quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir na pista da generalização, pode ser mais promissor focar em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.