Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến địa phương hóa

Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ việc trước đây phổ biến công suất tính toán lớn tập trung và các mô hình lớn, dần dần đã chuyển sang một hướng mới nghiêng về các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.

Xu hướng này có thể được xác nhận từ nhiều khía cạnh. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã phủ sóng 500 triệu thiết bị bằng hệ thống thông minh của mình; một công ty công nghệ khác đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng với 330 triệu tham số cho hệ điều hành của mình; còn một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng đang phát triển công nghệ robot có thể hoạt động "ngoại tuyến".

AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu dựa vào quy mô tham số khổng lồ và lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, tài chính là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của nó. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với tình huống, có ưu thế trong bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề ảo giác của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.

Sự chuyển mình này mang đến cơ hội mới cho các dự án AI Web3. Trong giai đoạn theo đuổi khả năng "chuẩn hóa" (tính toán, dữ liệu, thuật toán), các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế nhờ vào nguồn lực, công nghệ và nền tảng người dùng. Tuy nhiên, trong môi trường mới với các mô hình địa phương hóa và tính toán biên, lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu nổi bật.

Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là điểm mạnh của công nghệ blockchain.

Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Chẳng hạn, một công ty đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và thiếu minh bạch dữ liệu của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.

Nói chung, chỉ khi AI thực sự "thẩm thấu" vào từng thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển hứa hẹn hơn.