Tendances de la localisation dans l'industrie de l'IA et opportunités Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance à se "décentraliser", passant de l'orientation principale axée sur la concentration de puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, à l'émergence progressive d'une nouvelle branche axée sur des modèles locaux de petite taille et l'informatique en périphérie. Cette tendance se manifeste dans plusieurs domaines, notamment la couverture d'un grand nombre d'appareils par les technologies intelligentes d'Apple, le lancement par Microsoft de modèles de petite taille dédiés pour Windows 11, ainsi que la technologie de robotique hors ligne développée par Google DeepMind.
Il existe des différences évidentes entre l'IA cloud et l'IA locale en ce qui concerne leurs points de concurrence. L'IA cloud s'appuie principalement sur l'échelle du modèle et la quantité de données d'entraînement, où la puissance financière devient un atout clé. En revanche, l'IA locale met davantage l'accent sur l'optimisation d'ingénierie et l'adaptabilité aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cette différence découle principalement des problèmes d'illusion qui peuvent survenir lorsque des modèles généraux sont appliqués à des scénarios spécifiques, ce qui affecte leur application dans des domaines verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités pour l'IA Web3. À un stade de recherche de capacités "générales", les géants technologiques traditionnels dominent grâce à leurs ressources, leur technologie et leur base d'utilisateurs, rendant difficile la concurrence pour les projets Web3. Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain commencent à se manifester.
Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, des questions telles que la manière de garantir l'authenticité des résultats et comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée relèvent précisément de l'expertise de la technologie blockchain. Cela offre une nouvelle direction de développement pour les projets d'IA Web3.
Certains nouveaux projets Web3 AI émergents ont commencé à explorer ce domaine. Par exemple, un protocole de communication de données lancé par une entreprise vise à résoudre les problèmes de monopole des données et de transparence des plateformes AI centralisées. Une autre entreprise collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture d'ondes cérébrales pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà obtenu des résultats préliminaires. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de la fiabilité de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne peut passer du concept à un besoin réel que lorsque l'IA est réellement "déployée" sur chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, il peut être plus prometteur de se concentrer sur le soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée plutôt que de continuer à rivaliser sur la voie de la généralisation.
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MysteriousZhang
· Il y a 6h
La confidentialité est un attrait séduisant.
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RugpullAlertOfficer
· Il y a 7h
Ce qu'on appelle la dépréciation, c'est de l'argent facile.
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just_another_wallet
· 08-01 06:55
La puissance de calcul hors ligne est l'avenir !
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Rugman_Walking
· 08-01 06:47
La localisation de l'IA est la voie à suivre, n'est-ce pas ?
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GasFeeVictim
· 08-01 06:43
Aujourd'hui, on a aussi économisé des frais GPT pour le repas.
L'essor de la tendance de localisation de l'IA : Web3 accueille de nouvelles opportunités.
Tendances de la localisation dans l'industrie de l'IA et opportunités Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance à se "décentraliser", passant de l'orientation principale axée sur la concentration de puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, à l'émergence progressive d'une nouvelle branche axée sur des modèles locaux de petite taille et l'informatique en périphérie. Cette tendance se manifeste dans plusieurs domaines, notamment la couverture d'un grand nombre d'appareils par les technologies intelligentes d'Apple, le lancement par Microsoft de modèles de petite taille dédiés pour Windows 11, ainsi que la technologie de robotique hors ligne développée par Google DeepMind.
Il existe des différences évidentes entre l'IA cloud et l'IA locale en ce qui concerne leurs points de concurrence. L'IA cloud s'appuie principalement sur l'échelle du modèle et la quantité de données d'entraînement, où la puissance financière devient un atout clé. En revanche, l'IA locale met davantage l'accent sur l'optimisation d'ingénierie et l'adaptabilité aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cette différence découle principalement des problèmes d'illusion qui peuvent survenir lorsque des modèles généraux sont appliqués à des scénarios spécifiques, ce qui affecte leur application dans des domaines verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités pour l'IA Web3. À un stade de recherche de capacités "générales", les géants technologiques traditionnels dominent grâce à leurs ressources, leur technologie et leur base d'utilisateurs, rendant difficile la concurrence pour les projets Web3. Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain commencent à se manifester.
Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, des questions telles que la manière de garantir l'authenticité des résultats et comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée relèvent précisément de l'expertise de la technologie blockchain. Cela offre une nouvelle direction de développement pour les projets d'IA Web3.
Certains nouveaux projets Web3 AI émergents ont commencé à explorer ce domaine. Par exemple, un protocole de communication de données lancé par une entreprise vise à résoudre les problèmes de monopole des données et de transparence des plateformes AI centralisées. Une autre entreprise collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture d'ondes cérébrales pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà obtenu des résultats préliminaires. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de la fiabilité de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne peut passer du concept à un besoin réel que lorsque l'IA est réellement "déployée" sur chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, il peut être plus prometteur de se concentrer sur le soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée plutôt que de continuer à rivaliser sur la voie de la généralisation.