AI行業新趨勢：從雲端到本地，爲Web3帶來新機遇

近期AI行業呈現出一個有趣的發展趨勢：從原先注重大規模算力集中和大型模型的主流思路，逐漸衍生出了一條側重本地小型模型和邊緣計算的新方向。這一變化在多個科技巨頭的動作中得到了體現。

這種轉變帶來了什麼不同？雲端AI主要比拼參數規模和訓練數據量，財力成爲核心競爭力；而本地AI則更關注工程優化和場景適配，在隱私保護、可靠性和實用性方面具有優勢。這主要是因爲通用模型的幻覺問題可能會嚴重影響其在特定領域的應用。

對Web3 AI而言，這一趨勢可能帶來更大的機遇。在之前追求"通用化"能力的階段，傳統大型科技公司佔據絕對優勢，Web3項目難以競爭。但在本地化模型和邊緣計算的新格局下，區塊鏈技術的優勢可能得到更好的發揮。

當AI模型運行在用戶設備上時，如何保證輸出結果的真實性？如何在保護隱私的同時實現模型協作？這些問題恰好是區塊鏈技術的強項。

業內已經出現了一些針對這些問題的新項目。例如，有公司推出了數據通信協議，旨在解決中心化AI平台的數據壟斷和黑箱問題。另有項目通過腦電波設備採集真實人類數據，構建"人工驗證層"，並已取得可觀收入。這些嘗試都在努力解決本地AI的"可信性"問題。

總的來說，只有當AI真正"下沉"到每個設備時，去中心化協作才能從概念變爲現實需求。對於Web3 AI項目而言，與其繼續在通用化賽道內卷，不如認真思考如何爲本地化AI浪潮提供基礎設施支持。這或許是一個更有前景的發展方向。