Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a lo local
Recientemente, al observar el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial, se está formando una tendencia interesante: desde el consenso previamente enfatizado en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y modelos gigantes, se está evolucionando gradualmente hacia una nueva dirección que tiende a modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta transformación se puede ver en múltiples señales. Por ejemplo, el sistema inteligente de un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos; otro gigante del software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su último sistema operativo; y una conocida institución de investigación en IA está explorando la capacidad de operación "fuera de línea" de los robots.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en diferentes aspectos. La IA en la nube principalmente compite en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera la principal ventaja competitiva. Por otro lado, la IA local se enfoca más en la optimización técnica y la adaptación al entorno, y tiene ventajas en cuanto a la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos generales pueden afectar seriamente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído más oportunidades para los proyectos de Web3 AI. Anteriormente, en la competencia por la capacidad de "generalización" (computación, datos, algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Competir con estos gigantes simplemente aplicando el concepto de descentralización es, sin duda, un sueño imposible, ya que carece de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, en el nuevo entorno de modelos de localización y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain han cambiado considerablemente. ¿Cómo se puede demostrar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo abordar el problema del monopolio de datos y de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Todos estos proyectos están intentando solucionar el problema de la "confiabilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir inmiscuyéndose en la carrera de la generalización, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un camino que vale la pena explorar en profundidad.
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TokenRationEater
· 07-17 07:11
Coleccionista de basura aka Token刷子~ Amo especular en Comercio de criptomonedas, anciano de la Cadena de bloques, no entiendo o entiendo poco, aficionado minorista Ten cuidado al hablar, no confrontes, el inversor minorista es el más grande
Por favor, comenta el artículo en chino.
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blockBoy
· 07-15 22:14
¿Qué está haciendo el pequeño con la potencia computacional en casa tumbado?
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pvt_key_collector
· 07-14 19:25
Local = Descentralización!
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MemecoinTrader
· 07-14 19:12
desplegando algoritmos de sentimiento para esta nueva narrativa de privacidad... clara divergencia alcista formándose rn
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Fren_Not_Food
· 07-14 19:07
Esto es grande.
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nft_widow
· 07-14 19:03
Algo está pasando, la marginalización es la tendencia futura, ¿verdad?
Nuevas tendencias en IA: desde gigantes en la nube hasta modelos locales, surgen oportunidades en Web3.
Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a lo local
Recientemente, al observar el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial, se está formando una tendencia interesante: desde el consenso previamente enfatizado en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y modelos gigantes, se está evolucionando gradualmente hacia una nueva dirección que tiende a modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta transformación se puede ver en múltiples señales. Por ejemplo, el sistema inteligente de un gigante tecnológico ha cubierto 500 millones de dispositivos; otro gigante del software ha lanzado un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su último sistema operativo; y una conocida institución de investigación en IA está explorando la capacidad de operación "fuera de línea" de los robots.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local se centra en diferentes aspectos. La IA en la nube principalmente compite en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera la principal ventaja competitiva. Por otro lado, la IA local se enfoca más en la optimización técnica y la adaptación al entorno, y tiene ventajas en cuanto a la protección de la privacidad, la fiabilidad y la practicidad. Esto se debe principalmente a que los problemas de ilusión de los modelos generales pueden afectar seriamente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído más oportunidades para los proyectos de Web3 AI. Anteriormente, en la competencia por la capacidad de "generalización" (computación, datos, algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Competir con estos gigantes simplemente aplicando el concepto de descentralización es, sin duda, un sueño imposible, ya que carece de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, en el nuevo entorno de modelos de localización y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain han cambiado considerablemente. ¿Cómo se puede demostrar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las fortalezas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo abordar el problema del monopolio de datos y de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Todos estos proyectos están intentando solucionar el problema de la "confiabilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "descienda" a cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir inmiscuyéndose en la carrera de la generalización, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un camino que vale la pena explorar en profundidad.
Amo especular en Comercio de criptomonedas, anciano de la Cadena de bloques, no entiendo o entiendo poco, aficionado minorista
Ten cuidado al hablar, no confrontes, el inversor minorista es el más grande
Por favor, comenta el artículo en chino.