Xu hướng ngành AI: Sự chuyển đổi từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, sự phát triển của ngành AI đã xuất hiện một xu hướng thú vị: từ hướng chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình lớn, dần dần phát sinh ra một hướng mới tập trung vào các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này có thể được xác nhận từ nhiều khía cạnh. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã phủ sóng 500 triệu thiết bị bằng hệ thống thông minh của mình; một công ty phần mềm nổi tiếng khác đã ra mắt một mô hình nhỏ với 3,3 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành của họ; còn một tổ chức nghiên cứu AI đang phát triển công nghệ robot có thể hoạt động "ngoại tuyến".
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt về trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính là yếu tố then chốt; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề ảo tưởng của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Sự thay đổi này mang đến cơ hội mới cho Web3 AI. Trong quá khứ, khi ngành công nghiệp tập trung vào khả năng "chuẩn hóa", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Nhưng trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và điện toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu xuất hiện.
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 sự hợp tác của các mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Đây chính là những điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Chẳng hạn, một công ty đã cho ra mắt giao thức truyền dữ liệu, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thật thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các 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 "thấm sâu" vào từng thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ 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.
10 thích
Phần thưởng
10
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidationSurvivor
· 07-08 15:33
Vay mượn đã đưa xe đi, lăn lộn vẫn còn sống.
Xem bản gốcTrả lời0
SeeYouInFourYears
· 07-07 01:34
quyền riêng tư mới là tương lai
Xem bản gốcTrả lời0
AltcoinAnalyst
· 07-07 01:34
Cần phải phân tích nghiêm túc sự thể hiện trên chuỗi của xu hướng này, dữ liệu TVL đã cho thấy dấu hiệu.
Xem bản gốcTrả lời0
ReverseFOMOguy
· 07-07 01:33
A, cuối cùng thì không phải trả phí API hàng tháng nữa.
Xu hướng mới của AI: Các dự án Web3 từ đám mây đến địa phương đang đón nhận cơ hội mới
Xu hướng ngành AI: Sự chuyển đổi từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, sự phát triển của ngành AI đã xuất hiện một xu hướng thú vị: từ hướng chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình lớn, dần dần phát sinh ra một hướng mới tập trung vào các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.
Xu hướng này có thể được xác nhận từ nhiều khía cạnh. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã phủ sóng 500 triệu thiết bị bằng hệ thống thông minh của mình; một công ty phần mềm nổi tiếng khác đã ra mắt một mô hình nhỏ với 3,3 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành của họ; còn một tổ chức nghiên cứu AI đang phát triển công nghệ robot có thể hoạt động "ngoại tuyến".
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt về trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, sức mạnh tài chính là yếu tố then chốt; trong khi AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề ảo tưởng của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Sự thay đổi này mang đến cơ hội mới cho Web3 AI. Trong quá khứ, khi ngành công nghiệp tập trung vào khả năng "chuẩn hóa", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Nhưng trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và điện toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu xuất hiện.
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 sự hợp tác của các mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Đây chính là những điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Chẳng hạn, một công ty đã cho ra mắt giao thức truyền dữ liệu, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thật thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các 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 "thấm sâu" vào từng thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương.