Xu hướng mới trong ngành AI: từ đám mây đến nội địa hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ việc tập trung vào sức mạnh tính toán lớn và các mô hình lớn, chuyển sang các mô hình nhỏ tại chỗ và tính toán biên. Sự thay đổi này có thể được nhìn thấy từ nhiều dấu hiệu, chẳng hạn như công nghệ AI của Apple đã bao phủ 500 triệu thiết bị, Microsoft đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng Mu với 330 triệu tham số cho Windows 11, và Google DeepMind đang thử nghiệm các hoạt động "ngoại tuyến" trong lĩnh vực robot.
Sự chuyển biến này mang lại những trọng tâm cạnh tranh khác nhau. AI trên đám mây chủ yếu thi đua về quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính trở thành yếu tố then chốt; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Xu hướng này cũng cung cấp giải pháp tiềm năng cho vấn đề "ảo tưởng" mà các mô hình lớn chung phải đối mặt khi ứng dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Đối với các dự án Web3 AI, sự thay đổi này mang lại những cơ hội mới. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh để đạt được khả năng "đại trà", các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với các ông lớn công nghệ truyền thống, vì họ gặp bất lợi về nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Tuy nhiên, dưới bối cảnh mô hình địa phương hóa và điện toán biên mới, những ưu thế của công nghệ Web3 bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI hoạt động 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 câu hỏi này chính là lĩnh vực mà công nghệ blockchain có thế mạnh để giải quyết. Một số dự án Web3 AI mới nổi đã bắt đầu khám phá những hướng đi này, chẳng hạn như giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung, cũng như các dự án thiết bị sóng não nhằm xây dựng "lớp xác thực nhân tạo" thông qua việc thu thập dữ liệu của con người thực. Tất cả những nỗ lực này đều nhằm giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI cục bộ.
Tổng thể mà nói, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" mỗi thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, tốt hơn hết là tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng phát triển triển vọng hơn.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
JustHereForAirdrops
· 23giờ trước
Lần này đu đúng rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MEVSandwichMaker
· 23giờ trước
Mô hình nhỏ mới là tương lai.
Xem bản gốcTrả lời0
SerumDegen
· 23giờ trước
cấu trúc thị trường AI này trông giống như một tín hiệu đáy cổ điển... ngmi nếu bạn vẫn đang giữ các token tính toán đám mây rn
Xu hướng mới trong ngành AI: Sự trỗi dậy của các mô hình địa phương, Web3 đón nhận cơ hội mới
Xu hướng mới trong ngành AI: từ đám mây đến nội địa hóa
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ việc tập trung vào sức mạnh tính toán lớn và các mô hình lớn, chuyển sang các mô hình nhỏ tại chỗ và tính toán biên. Sự thay đổi này có thể được nhìn thấy từ nhiều dấu hiệu, chẳng hạn như công nghệ AI của Apple đã bao phủ 500 triệu thiết bị, Microsoft đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng Mu với 330 triệu tham số cho Windows 11, và Google DeepMind đang thử nghiệm các hoạt động "ngoại tuyến" trong lĩnh vực robot.
Sự chuyển biến này mang lại những trọng tâm cạnh tranh khác nhau. AI trên đám mây chủ yếu thi đua về quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính trở thành yếu tố then chốt; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Xu hướng này cũng cung cấp giải pháp tiềm năng cho vấn đề "ảo tưởng" mà các mô hình lớn chung phải đối mặt khi ứng dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Đối với các dự án Web3 AI, sự thay đổi này mang lại những cơ hội mới. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh để đạt được khả năng "đại trà", các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh với các ông lớn công nghệ truyền thống, vì họ gặp bất lợi về nguồn lực, công nghệ và cơ sở người dùng. Tuy nhiên, dưới bối cảnh mô hình địa phương hóa và điện toán biên mới, những ưu thế của công nghệ Web3 bắt đầu được thể hiện.
Khi mô hình AI hoạt động 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 câu hỏi này chính là lĩnh vực mà công nghệ blockchain có thế mạnh để giải quyết. Một số dự án Web3 AI mới nổi đã bắt đầu khám phá những hướng đi này, chẳng hạn như giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung, cũng như các dự án thiết bị sóng não nhằm xây dựng "lớp xác thực nhân tạo" thông qua việc thu thập dữ liệu của con người thực. Tất cả những nỗ lực này đều nhằm giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI cục bộ.
Tổng thể mà nói, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" mỗi thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, tốt hơn hết là tập trung vào việc cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, điều này có thể là một hướng phát triển triển vọng hơn.