Tendencias de la industria de IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de centrarse originalmente en la computación a gran escala y modelos grandes, ha evolucionado gradualmente hacia una rama que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede observar en múltiples signos, como que Apple Intelligence cubre una gran cantidad de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño dedicado para Windows 11, y Google DeepMind también está explorando las operaciones fuera de línea de los robots, entre otros.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias notables en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y en los datos de entrenamiento, siendo el capital una competencia clave. Por otro lado, la inteligencia artificial local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos generales pueden afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el pasado, en la competencia por la capacidad de generalización, las grandes empresas tecnológicas tradicionales tenían una ventaja absoluta, y los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir. Sin embargo, bajo el nuevo paradigma de modelos de localización y computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse.
¿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 son precisamente las áreas en las que la tecnología blockchain se destaca. Ya hay algunos proyectos emergentes de Web3 AI que han comenzado a centrarse en estas cuestiones, como el lanzamiento de protocolos de comunicación de datos para abordar el problema del monopolio de datos en plataformas de IA centralizadas, o la utilización de dispositivos de electroencefalografía para recopilar datos de humanos reales y construir una "capa de verificación artificial", entre otros.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en 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 compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo cual podría ser una dirección más prometedora.
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rugpull_survivor
· 08-05 00:07
Suena igual que un pequeño inversor sacando provecho.
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MentalWealthHarvester
· 08-04 10:31
Ha, que la potencia computacional regrese a los hogares. Me gusta este estilo.
Nuevas tendencias en la industria de la IA: los proyectos Web3 localizados reciben nuevas oportunidades desde la nube.
Tendencias de la industria de IA: de la nube a la localización
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de centrarse originalmente en la computación a gran escala y modelos grandes, ha evolucionado gradualmente hacia una rama que se enfoca en modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede observar en múltiples signos, como que Apple Intelligence cubre una gran cantidad de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño dedicado para Windows 11, y Google DeepMind también está explorando las operaciones fuera de línea de los robots, entre otros.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias notables en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y en los datos de entrenamiento, siendo el capital una competencia clave. Por otro lado, la inteligencia artificial local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos generales pueden afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el pasado, en la competencia por la capacidad de generalización, las grandes empresas tecnológicas tradicionales tenían una ventaja absoluta, y los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir. Sin embargo, bajo el nuevo paradigma de modelos de localización y computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse.
¿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 son precisamente las áreas en las que la tecnología blockchain se destaca. Ya hay algunos proyectos emergentes de Web3 AI que han comenzado a centrarse en estas cuestiones, como el lanzamiento de protocolos de comunicación de datos para abordar el problema del monopolio de datos en plataformas de IA centralizadas, o la utilización de dispositivos de electroencefalografía para recopilar datos de humanos reales y construir una "capa de verificación artificial", entre otros.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en 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 compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo cual podría ser una dirección más prometedora.