Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren "penyebaran ke bawah", beralih dari fokus sebelumnya pada konsentrasi daya komputasi besar-besaran dan model besar, secara bertahap berkembang menjadi cabang baru yang lebih mengarah pada model kecil lokal dan komputasi tepi. Tren ini terlihat di berbagai bidang, termasuk teknologi cerdas Apple yang mencakup banyak perangkat, model kecil khusus yang diluncurkan Microsoft untuk Windows 11, serta teknologi robot offline yang dikembangkan oleh Google DeepMind.
AI cloud dan AI lokal memiliki perbedaan yang jelas dalam fokus kompetisi. AI cloud terutama bergantung pada skala model dan jumlah data pelatihan, dengan kekuatan modal menjadi daya saing inti. Sebaliknya, AI lokal lebih memperhatikan optimasi teknik dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan praktikalitas. Perbedaan ini terutama berasal dari masalah ilusi yang mungkin muncul ketika model umum diterapkan dalam skenario tertentu, mempengaruhi penggunaannya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Dalam tahap pencarian kemampuan "generalisasi", raksasa teknologi tradisional mendominasi berkat keunggulan sumber daya, teknologi, dan basis pengguna, sementara proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, dengan munculnya model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Ketika model AI berjalan di perangkat pengguna, bagaimana menjamin keaslian hasil output dan bagaimana mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi, adalah masalah yang tepat berada di bidang keahlian teknologi blockchain. Ini memberikan arah pengembangan baru untuk proyek Web3 AI.
Beberapa proyek Web3 AI yang muncul telah mulai menjelajahi bidang ini. Misalnya, protokol komunikasi data yang diluncurkan oleh suatu perusahaan bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan transparansi di platform AI terpusat. Perusahaan lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak, membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah mencapai hasil awal. Proyek-proyek ini semuanya mencoba untuk mengatasi masalah keandalan AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "menyusup" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, daripada terus bersaing di jalur yang umum, lebih baik fokus pada dukungan infrastruktur untuk gelombang AI yang terlokalisasi, yang mungkin merupakan arah pengembangan yang lebih menjanjikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Tren lokalisasi AI muncul, Web3 menyambut peluang baru
Tren Lokalisasi di Industri AI dan Peluang Web3
Belakangan ini, industri AI menunjukkan tren "penyebaran ke bawah", beralih dari fokus sebelumnya pada konsentrasi daya komputasi besar-besaran dan model besar, secara bertahap berkembang menjadi cabang baru yang lebih mengarah pada model kecil lokal dan komputasi tepi. Tren ini terlihat di berbagai bidang, termasuk teknologi cerdas Apple yang mencakup banyak perangkat, model kecil khusus yang diluncurkan Microsoft untuk Windows 11, serta teknologi robot offline yang dikembangkan oleh Google DeepMind.
AI cloud dan AI lokal memiliki perbedaan yang jelas dalam fokus kompetisi. AI cloud terutama bergantung pada skala model dan jumlah data pelatihan, dengan kekuatan modal menjadi daya saing inti. Sebaliknya, AI lokal lebih memperhatikan optimasi teknik dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan praktikalitas. Perbedaan ini terutama berasal dari masalah ilusi yang mungkin muncul ketika model umum diterapkan dalam skenario tertentu, mempengaruhi penggunaannya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi Web3 AI. Dalam tahap pencarian kemampuan "generalisasi", raksasa teknologi tradisional mendominasi berkat keunggulan sumber daya, teknologi, dan basis pengguna, sementara proyek Web3 sulit untuk bersaing. Namun, dengan munculnya model lokal dan komputasi tepi, keunggulan teknologi blockchain mulai terlihat.
Ketika model AI berjalan di perangkat pengguna, bagaimana menjamin keaslian hasil output dan bagaimana mencapai kolaborasi model sambil melindungi privasi, adalah masalah yang tepat berada di bidang keahlian teknologi blockchain. Ini memberikan arah pengembangan baru untuk proyek Web3 AI.
Beberapa proyek Web3 AI yang muncul telah mulai menjelajahi bidang ini. Misalnya, protokol komunikasi data yang diluncurkan oleh suatu perusahaan bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan transparansi di platform AI terpusat. Perusahaan lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak, membangun "lapisan verifikasi manusia", dan telah mencapai hasil awal. Proyek-proyek ini semuanya mencoba untuk mengatasi masalah keandalan AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika AI benar-benar "menyusup" ke setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, daripada terus bersaing di jalur yang umum, lebih baik fokus pada dukungan infrastruktur untuk gelombang AI yang terlokalisasi, yang mungkin merupakan arah pengembangan yang lebih menjanjikan.