Tendencias de la industria de la IA: la transición de la nube a la localización
Recientemente, el desarrollo de la industria de la IA ha mostrado una tendencia interesante: desde la dirección principal que antes se centraba en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva ruta que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se puede corroborar desde múltiples aspectos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos con su sistema inteligente; otra conocida empresa de software ha lanzado un modelo pequeño especializado con 330 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una institución de investigación en IA está desarrollando tecnologías de robots que pueden operar de forma "offline".
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias claras en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la inteligencia artificial local pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en protección de la privacidad, fiabilidad y utilidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que el problema de las alucinaciones en modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Este cambio trae nuevas oportunidades para la IA de Web3. En el pasado, cuando la industria se centraba en la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta, lo que dificultaba la competencia de los proyectos de Web3. Pero en el ámbito de los modelos localizados y la computación en la nube, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a hacerse evidentes.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando un modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las especialidades de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos emergentes en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos lanzado por una empresa tiene como objetivo abordar el problema del monopolio y la falta de transparencia de los datos en plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, que recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, ha construido una "capa de verificación artificial" y ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están tratando de resolver el problema de la "fiabilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a 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 involucrándose en la carrera de la generalización, es mejor pensar seriamente en cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA local.
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LiquidationSurvivor
· 07-08 15:33
El préstamo se llevó el coche, sigo luchando y estoy vivo.
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SeeYouInFourYears
· 07-07 01:34
la privacidad es el futuro
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AltcoinAnalyst
· 07-07 01:34
Es necesario analizar de manera rigurosa el comportamiento on-chain de esta tendencia; los datos de TVL ya muestran indicios.
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ReverseFOMOguy
· 07-07 01:33
¡Ah, finalmente no tendré que pagar la tarifa de API cada mes!
Nuevas tendencias en IA: proyectos Web3 localizados reciben nuevas oportunidades desde la nube
Tendencias de la industria de la IA: la transición de la nube a la localización
Recientemente, el desarrollo de la industria de la IA ha mostrado una tendencia interesante: desde la dirección principal que antes se centraba en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva ruta que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se puede corroborar desde múltiples aspectos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos con su sistema inteligente; otra conocida empresa de software ha lanzado un modelo pequeño especializado con 330 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una institución de investigación en IA está desarrollando tecnologías de robots que pueden operar de forma "offline".
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias claras en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la inteligencia artificial local pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en protección de la privacidad, fiabilidad y utilidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que el problema de las alucinaciones en modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Este cambio trae nuevas oportunidades para la IA de Web3. En el pasado, cuando la industria se centraba en la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta, lo que dificultaba la competencia de los proyectos de Web3. Pero en el ámbito de los modelos localizados y la computación en la nube, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a hacerse evidentes.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando un modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las especialidades de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos emergentes en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos lanzado por una empresa tiene como objetivo abordar el problema del monopolio y la falta de transparencia de los datos en plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto, que recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, ha construido una "capa de verificación artificial" y ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están tratando de resolver el problema de la "fiabilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a 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 involucrándose en la carrera de la generalización, es mejor pensar seriamente en cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA local.