AI sektöründeki yeni trendler: Yerelleştirilmiş küçük modeller ve Uç Bilişim'in yükselişi

Son zamanlarda yapay zeka endüstrisinin gelişimini gözlemlediğimde, belirgin bir eğilimin şekillendiğini görüyorum: Önceden büyük ölçekli hesaplama güçlerine ve büyük modellere odaklanan ana akım yönelim, giderek yerel küçük modellere ve Uç Bilişim'e yönelen yeni bir rotaya evriliyor.

Bu eğilim birçok alanda kendini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devi tarafından piyasaya sürülen akıllı sistem 500 milyon cihazı kapsıyor; başka bir teknoloji şirketi, işletim sistemi için özel 330 milyon parametreli küçük bir model geliştirdi; ayrıca araştırma kurumları, robotların çevrimdışı çalışma yeteneklerini keşfetmektedir. Bunlar, yerelleştirilmiş AI gelişiminin belirgin işaretleridir.

Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabet odakları belirgin farklılıklar gösteriyor. Bulut AI, büyük parametre ölçeği ve devasa eğitim verilerine dayanırken, finansal güç temel rekabet avantajı haline geliyor. Buna karşılık, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor, kullanıcı gizliliğini koruma, sistem güvenilirliği ve pratiklik açısından avantajlar sunuyor. Bu özellikle önemlidir, çünkü genel modeller belirli alanlarda uygulandıklarında sıklıkla yetersiz doğruluk sorunlarıyla karşılaşmaktadır.

Bu dönüşüm, Web3 AI projeleri için yeni fırsatlar sundu. Geçmişteki genel yetenek arayışı rekabetinde, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla baskın konumda bulunuyordu. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve Uç Bilişim alanında, blockchain teknolojisi daha fazla alan bulabilir.

AI modelinin kullanıcı cihazında çalıştığı zaman, çıktı sonuçlarının gerçekliğini nasıl sağlarız? Gizliliği korurken model arasında işbirliği nasıl gerçekleştirilir? İşte bunlar, blok zinciri teknolojisinin çözmekte usta olduğu sorunlardır.

Sektörde bu zorluklara yönelik bazı yenilikçi projeler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bazı şirketler merkezi AI platformlarının veri tekeli ve karar alma süreçlerinin şeffaf olmaması sorunlarını çözmeyi amaçlayan veri iletişim protokolleri geliştirdi. Ayrıca, başka projeler gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve önemli gelirler elde etti. Bu denemeler, yerel AI'nın güvenilirliğini artırmanın yollarını keşfetmeye çalışıyor.

Özetle, yalnızca AI teknolojisi her bir uç cihazda gerçekten derinlemesine yerleştiğinde, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan pratik bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, rekabetin yoğun olduğu genel AI alanında mücadele etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına gerekli altyapı desteğini nasıl sağlayacaklarına dikkatlice düşünmeleri daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.