الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى المحلية، مما يتيح فرص جديدة لـ Web3
في الآونة الأخيرة، ظهرت اتجاهات مثيرة للاهتمام في صناعة الذكاء الاصطناعي: من التركيز السابق على تركيز القوة الحاسوبية الكبيرة والنماذج الكبيرة، بدأت تظهر اتجاه جديد يركز على النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الطرفية. وقد تجلى هذا التغيير في تحركات العديد من عمالقة التكنولوجيا.
ما الفرق الذي أحدثه هذا التحول؟ تتنافس الذكاء الاصطناعي السحابي بشكل رئيسي من حيث حجم المعلمات وكمية بيانات التدريب، حيث أصبحت الأموال القوة التنافسية الأساسية؛ بينما يركز الذكاء الاصطناعي المحلي بشكل أكبر على تحسين الهندسة وتكيف المشهد، ولديه مزايا في حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. ويرجع ذلك أساسًا إلى أن مشكلة الهلوسة في النماذج العامة قد تؤثر بشدة على تطبيقاتها في مجالات معينة.
بالنسبة لـ Web3 AI، قد توفر هذه الاتجاهات فرصًا أكبر. في مرحلة السعي إلى "التعميم"، كانت الشركات الكبيرة التقليدية تسيطر على السوق، مما يجعل مشاريع Web3 تتنافس بصعوبة. ولكن في ظل النموذج المحلي والحوسبة الطرفية الجديدة، قد يتمكن تكنولوجيا blockchain من استغلال مزاياها بشكل أفضل.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على جهاز المستخدم، كيف يمكن ضمان صحة النتائج الناتجة؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في نفس الوقت؟ هذه القضايا هي بالتحديد من نقاط القوة في تقنية blockchain.
ظهرت بعض المشاريع الجديدة في الصناعة لمعالجة هذه القضايا. على سبيل المثال، أطلقت بعض الشركات بروتوكول اتصالات البيانات، والذي يهدف إلى معالجة احتكار البيانات والمشكلات المتعلقة بالمنصات المركزية للذكاء الاصطناعي. هناك مشاريع أخرى تجمع بيانات بشرية حقيقية من خلال أجهزة موجات الدماغ، لبناء "طبقة تحقق اصطناعية"، وقد حققت إيرادات ملحوظة. كل هذه المحاولات تسعى إلى معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
بشكل عام، يمكن أن يتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة حقيقية فقط عندما "تتعمق" الذكاء الاصطناعي فعلاً في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3، بدلاً من الاستمرار في التنافس في مسار التعميم، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية توفير دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية. قد يكون هذا اتجاه تطوير أكثر وعداً.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التحول نحو المحلية في الذكاء الاصطناعي: مشاريع Web3 تواجه فرص جديدة
الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى المحلية، مما يتيح فرص جديدة لـ Web3
في الآونة الأخيرة، ظهرت اتجاهات مثيرة للاهتمام في صناعة الذكاء الاصطناعي: من التركيز السابق على تركيز القوة الحاسوبية الكبيرة والنماذج الكبيرة، بدأت تظهر اتجاه جديد يركز على النماذج الصغيرة المحلية والحوسبة الطرفية. وقد تجلى هذا التغيير في تحركات العديد من عمالقة التكنولوجيا.
ما الفرق الذي أحدثه هذا التحول؟ تتنافس الذكاء الاصطناعي السحابي بشكل رئيسي من حيث حجم المعلمات وكمية بيانات التدريب، حيث أصبحت الأموال القوة التنافسية الأساسية؛ بينما يركز الذكاء الاصطناعي المحلي بشكل أكبر على تحسين الهندسة وتكيف المشهد، ولديه مزايا في حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. ويرجع ذلك أساسًا إلى أن مشكلة الهلوسة في النماذج العامة قد تؤثر بشدة على تطبيقاتها في مجالات معينة.
بالنسبة لـ Web3 AI، قد توفر هذه الاتجاهات فرصًا أكبر. في مرحلة السعي إلى "التعميم"، كانت الشركات الكبيرة التقليدية تسيطر على السوق، مما يجعل مشاريع Web3 تتنافس بصعوبة. ولكن في ظل النموذج المحلي والحوسبة الطرفية الجديدة، قد يتمكن تكنولوجيا blockchain من استغلال مزاياها بشكل أفضل.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على جهاز المستخدم، كيف يمكن ضمان صحة النتائج الناتجة؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في نفس الوقت؟ هذه القضايا هي بالتحديد من نقاط القوة في تقنية blockchain.
ظهرت بعض المشاريع الجديدة في الصناعة لمعالجة هذه القضايا. على سبيل المثال، أطلقت بعض الشركات بروتوكول اتصالات البيانات، والذي يهدف إلى معالجة احتكار البيانات والمشكلات المتعلقة بالمنصات المركزية للذكاء الاصطناعي. هناك مشاريع أخرى تجمع بيانات بشرية حقيقية من خلال أجهزة موجات الدماغ، لبناء "طبقة تحقق اصطناعية"، وقد حققت إيرادات ملحوظة. كل هذه المحاولات تسعى إلى معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.
بشكل عام، يمكن أن يتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة حقيقية فقط عندما "تتعمق" الذكاء الاصطناعي فعلاً في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3، بدلاً من الاستمرار في التنافس في مسار التعميم، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية توفير دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية. قد يكون هذا اتجاه تطوير أكثر وعداً.