Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización

Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la concentración de gran poder de cómputo y modelos grandes, se ha ido evolucionando hacia una nueva dirección que se inclina hacia modelos pequeños locales y la computación en el borde.

Esta tendencia puede respaldarse desde múltiples aspectos. Por ejemplo, el sistema inteligente de un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos; otra empresa tecnológica ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una reconocida institución de investigación en IA está desarrollando tecnología robótica que puede operar "offline".

La IA en la nube y la IA local presentan diferencias claras en sus enfoques competitivos. La IA en la nube se basa principalmente en un gran número de parámetros y enormes volúmenes de datos de entrenamiento, siendo el capital su principal ventaja competitiva. En comparación, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esto es especialmente importante, ya que los problemas de ilusión de los modelos generales pueden afectar gravemente su aplicación en campos específicos.

Esta transformación ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En la fase de búsqueda de capacidades de "generalización" (cómputo, datos, algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales dominan gracias a sus ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en el nuevo entorno de modelos localizados y computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacar.

¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas cuestiones son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.

Ya han surgido algunos nuevos proyectos en la industria para abordar estos problemas. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos lanzado por una empresa, diseñado para resolver los problemas de monopolio y falta de transparencia de los datos en plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recoge datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales y construye una "capa de verificación artificial", ya ha obtenido ingresos considerables. Estos proyectos están tratando de resolver el problema de "credibilidad" 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 práctica. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor pensar seriamente en cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.