Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização

Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: de um foco anterior em grande capacidade de computação e modelos grandes, está gradualmente evoluindo para uma nova direção que se inclina para modelos pequenos locais e computação de borda.

Esta tendência pode ser confirmada de várias maneiras. Por exemplo, um gigante da tecnologia já cobriu 500 milhões de dispositivos com seu sistema inteligente; outra empresa de tecnologia lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para seu sistema operativo; e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está desenvolvendo tecnologia de robôs que podem operar "offline".

Existem diferenças claras nas áreas de concorrência entre IA em nuvem e IA local. A IA em nuvem depende principalmente de uma ampla escala de parâmetros e de enormes conjuntos de dados de treinamento, sendo o poder financeiro a sua principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local foca mais na otimização de engenharia e na adaptação a cenários, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois o problema da alucinação dos modelos gerais pode afetar severamente sua aplicação em áreas específicas.

Esta transformação trouxe novas oportunidades para projetos de IA Web3. Na fase de busca pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), os gigantes da tecnologia tradicionais dominaram devido à sua vantagem em recursos, tecnologia e base de usuários. No entanto, em um novo ambiente de modelos localizados e computação em borda, as vantagens da tecnologia blockchain começam a se destacar.

Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos dos utilizadores, como garantir a veracidade dos resultados? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas questões são precisamente as forças da tecnologia blockchain.

Já surgiram alguns novos projetos na indústria para abordar essas questões. Por exemplo, uma empresa lançou um protocolo de comunicação de dados, destinado a resolver o problema de monopólio e falta de transparência dos dados nas plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial", e já obteve receitas consideráveis. Esses projetos estão todos tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.

De uma forma geral, só quando a IA realmente "mergulhar" em cada dispositivo é que a colaboração descentralizada poderá passar de um conceito para uma necessidade prática. Para projetos de IA no Web3, em vez de continuar a competir na pista da generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada. Esta pode ser uma direção de desenvolvimento mais promissora.