Nouvelles tendances de l'industrie de l'IA : des cloud aux locaux, apportant de nouvelles opportunités pour le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant de l'approche traditionnelle axée sur la concentration de puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, elle a progressivement évolué vers une nouvelle direction mettant l'accent sur les petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Ce changement s'est manifesté dans les actions de plusieurs géants de la technologie.
Quel changement cela a-t-il apporté ? L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et la quantité de données d'entraînement, la capacité financière devenant un atout clé ; tandis que l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, ayant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que le problème d'illusion des modèles universels peut gravement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Pour l'IA Web3, cette tendance pourrait offrir de plus grandes opportunités. Dans la phase précédente de recherche de la capacité de "généralisation", les grandes entreprises technologiques traditionnelles avaient un avantage absolu, rendant la concurrence difficile pour les projets Web3. Cependant, dans le nouveau paysage des modèles localisés et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain pourraient être mieux exploités.
Lorsque le modèle d'IA fonctionne sur l'appareil de l'utilisateur, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément les points forts de la technologie blockchain.
De nouveaux projets ont déjà émergé dans l'industrie pour aborder ces problèmes. Par exemple, certaines entreprises ont lancé des protocoles de communication de données, visant à résoudre les problèmes de monopole de données et de boîte noire des plateformes d'IA centralisées. D'autres projets collectent des données humaines réelles à l'aide d'équipements d'électroencéphalographie pour construire une "couche de validation humaine", et ont déjà généré des revenus considérables. Ces initiatives s'efforcent toutes de résoudre le problème de la "fiabilité" de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne pourra passer de la notion à un besoin réel que lorsque l'IA sera réellement « intégrée » à chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, au lieu de continuer à s'engager dans une compétition généralisée, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague de l'IA localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.
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OnChainSleuth
· Il y a 6h
La périphérie d'abord, le centre ensuite
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MrDecoder
· Il y a 18h
La piste de la technologie Blockchain est encore un peu intéressante, hein.
L'IA se tourne vers la localisation : Les projets Web3 rencontrent de nouvelles opportunités
Nouvelles tendances de l'industrie de l'IA : des cloud aux locaux, apportant de nouvelles opportunités pour le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant de l'approche traditionnelle axée sur la concentration de puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, elle a progressivement évolué vers une nouvelle direction mettant l'accent sur les petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Ce changement s'est manifesté dans les actions de plusieurs géants de la technologie.
Quel changement cela a-t-il apporté ? L'IA cloud se concentre principalement sur l'échelle des paramètres et la quantité de données d'entraînement, la capacité financière devenant un atout clé ; tandis que l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, ayant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que le problème d'illusion des modèles universels peut gravement affecter leur application dans des domaines spécifiques.
Pour l'IA Web3, cette tendance pourrait offrir de plus grandes opportunités. Dans la phase précédente de recherche de la capacité de "généralisation", les grandes entreprises technologiques traditionnelles avaient un avantage absolu, rendant la concurrence difficile pour les projets Web3. Cependant, dans le nouveau paysage des modèles localisés et du calcul en périphérie, les avantages de la technologie blockchain pourraient être mieux exploités.
Lorsque le modèle d'IA fonctionne sur l'appareil de l'utilisateur, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément les points forts de la technologie blockchain.
De nouveaux projets ont déjà émergé dans l'industrie pour aborder ces problèmes. Par exemple, certaines entreprises ont lancé des protocoles de communication de données, visant à résoudre les problèmes de monopole de données et de boîte noire des plateformes d'IA centralisées. D'autres projets collectent des données humaines réelles à l'aide d'équipements d'électroencéphalographie pour construire une "couche de validation humaine", et ont déjà généré des revenus considérables. Ces initiatives s'efforcent toutes de résoudre le problème de la "fiabilité" de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne pourra passer de la notion à un besoin réel que lorsque l'IA sera réellement « intégrée » à chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, au lieu de continuer à s'engager dans une compétition généralisée, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague de l'IA localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.