Tendances de l'industrie de l'IA : passer du cloud à la localisation
Récemment, l'industrie de l'IA montre une tendance de développement intéressante : passant d'une concentration sur la puissance de calcul à grande échelle et de grands modèles, elle évolue progressivement vers une branche axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie. Ce changement peut être observé à partir de plusieurs signes, comme Apple Intelligence qui couvre un grand nombre d'appareils, Microsoft qui a lancé un modèle de petite taille dédié pour Windows 11, et Google DeepMind qui explore également les opérations hors ligne des robots.
Il existe des différences évidentes dans les points de concurrence entre l'IA cloud et l'IA locale. L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et les données d'entraînement, avec des ressources financières comme principale force concurrentielle. En revanche, l'IA locale met davantage l'accent sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que le problème d'illusion des modèles généraux peut gravement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Cette tendance apporte de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Dans le passé, lors de la compétition pour des capacités généralisées, les grandes entreprises technologiques traditionnelles jouissaient d'un avantage décisif, et les projets Web3 avaient du mal à rivaliser. Cependant, dans le nouveau paysage des modèles localisés et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain commencent à se faire jour.
Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats produits ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ce sont précisément des domaines dans lesquels la technologie blockchain excelle. Certains nouveaux projets Web3 IA commencent déjà à se concentrer sur ces questions, par exemple en lançant des protocoles de communication de données pour résoudre le problème du monopole des données des plateformes d'IA centralisées, ou en utilisant des dispositifs d'ondes cérébrales pour collecter des données humaines réelles et construire une "couche de validation humaine".
On peut dire que la décentralisation de la collaboration ne pourra devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA sera véritablement "intégrée" dans chaque appareil. Pour les projets d'IA Web3, il vaut mieux réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA locale plutôt que de continuer à se battre sur le terrain de la généralisation, ce qui pourrait être une direction plus prometteuse.
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Nouvelles tendances dans l'industrie de l'IA : des projets Web3 décentralisés passent du cloud à la localisation, offrant de nouvelles opportunités.
Tendances de l'industrie de l'IA : passer du cloud à la localisation
Récemment, l'industrie de l'IA montre une tendance de développement intéressante : passant d'une concentration sur la puissance de calcul à grande échelle et de grands modèles, elle évolue progressivement vers une branche axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie. Ce changement peut être observé à partir de plusieurs signes, comme Apple Intelligence qui couvre un grand nombre d'appareils, Microsoft qui a lancé un modèle de petite taille dédié pour Windows 11, et Google DeepMind qui explore également les opérations hors ligne des robots.
Il existe des différences évidentes dans les points de concurrence entre l'IA cloud et l'IA locale. L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et les données d'entraînement, avec des ressources financières comme principale force concurrentielle. En revanche, l'IA locale met davantage l'accent sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que le problème d'illusion des modèles généraux peut gravement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Cette tendance apporte de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Dans le passé, lors de la compétition pour des capacités généralisées, les grandes entreprises technologiques traditionnelles jouissaient d'un avantage décisif, et les projets Web3 avaient du mal à rivaliser. Cependant, dans le nouveau paysage des modèles localisés et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain commencent à se faire jour.
Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats produits ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ce sont précisément des domaines dans lesquels la technologie blockchain excelle. Certains nouveaux projets Web3 IA commencent déjà à se concentrer sur ces questions, par exemple en lançant des protocoles de communication de données pour résoudre le problème du monopole des données des plateformes d'IA centralisées, ou en utilisant des dispositifs d'ondes cérébrales pour collecter des données humaines réelles et construire une "couche de validation humaine".
On peut dire que la décentralisation de la collaboration ne pourra devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA sera véritablement "intégrée" dans chaque appareil. Pour les projets d'IA Web3, il vaut mieux réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA locale plutôt que de continuer à se battre sur le terrain de la généralisation, ce qui pourrait être une direction plus prometteuse.