Gần đây, ngành AI đang xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ việc tập trung vào sức mạnh tính toán lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần phát triển thành một nhánh thiên về các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên. Sự thay đổi này có thể được quan sát từ nhiều dấu hiệu, chẳng hạn như Apple Intelligence bao phủ một lượng lớn thiết bị, Microsoft đã ra mắt một mô hình nhỏ dành riêng cho Windows 11, và Google DeepMind cũng đang khám phá hoạt động offline của robot.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt về trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và dữ liệu đào tạo, tài chính là sức mạnh cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này đã mang đến những cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh về khả năng chung, các công ty công nghệ lớn truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, khiến các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Tuy nhiên, trong bối cảnh mô hình địa phương hóa và điện toán biên mới, những lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được làm nổi bật.
Khi mô hình AI hoạt động 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? Đây chính là những lĩnh vực mà công nghệ blockchain có khả năng vượt trội. Đã có một số dự án Web3 AI mới nổi bắt đầu chú ý đến những vấn đề này, chẳng hạn như ra mắt giao thức truyền dữ liệu để giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu của các nền tảng AI tập trung, hoặc sử dụng thiết bị sóng não để thu thập dữ liệu con người thực nhằm xây dựng "tầng xác minh nhân tạo".
Có thể nói, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" 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 Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, có lẽ đây là một hướng đi đầy hứa hẹn hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
rugpull_survivor
· 08-05 00:07
Nghe giống như việc nhỏ lẻ kiếm tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
MentalWealthHarvester
· 08-04 10:31
Hả, để khả năng tính toán trở về nhà, tôi thích điệu này.
Xu hướng mới trong ngành AI: Các dự án Web3 từ đám mây đến địa phương đang đón nhận cơ hội mới
Xu hướng ngành AI: Từ đám mây đến bản địa hóa
Gần đây, ngành AI đang xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ việc tập trung vào sức mạnh tính toán lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần phát triển thành một nhánh thiên về các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên. Sự thay đổi này có thể được quan sát từ nhiều dấu hiệu, chẳng hạn như Apple Intelligence bao phủ một lượng lớn thiết bị, Microsoft đã ra mắt một mô hình nhỏ dành riêng cho Windows 11, và Google DeepMind cũng đang khám phá hoạt động offline của robot.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt về trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và dữ liệu đào tạo, tài chính là sức mạnh cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình chung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này đã mang đến những cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh về khả năng chung, các công ty công nghệ lớn truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, khiến các dự án Web3 khó có thể cạnh tranh. Tuy nhiên, trong bối cảnh mô hình địa phương hóa và điện toán biên mới, những lợi thế của công nghệ blockchain bắt đầu được làm nổi bật.
Khi mô hình AI hoạt động 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? Đây chính là những lĩnh vực mà công nghệ blockchain có khả năng vượt trội. Đã có một số dự án Web3 AI mới nổi bắt đầu chú ý đến những vấn đề này, chẳng hạn như ra mắt giao thức truyền dữ liệu để giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu của các nền tảng AI tập trung, hoặc sử dụng thiết bị sóng não để thu thập dữ liệu con người thực nhằm xây dựng "tầng xác minh nhân tạo".
Có thể nói, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" 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 Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, có lẽ đây là một hướng đi đầy hứa hẹn hơn.