L'écosystème AI évolue vers des directions distribuées et pratiques
Au cours du mois dernier, le domaine de l'intelligence artificielle a présenté des tendances de développement intéressantes : l'IA des grandes entreprises technologiques évolue vers une direction distribuée, tandis que l'IA blockchain passe de la phase de preuve de concept à une phase de praticité. Ces deux domaines convergent rapidement.
Dans le domaine de l'IA traditionnelle, nous avons observé deux tendances marquantes. Tout d'abord, les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Le lancement de la technologie intelligente locale par Apple et la popularité de divers modèles d'IA hors ligne en sont des preuves évidentes. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée aux grands centres de données, mais peut être déployée sur des smartphones, des dispositifs en périphérie et même des terminaux IoT.
Deuxièmement, la capacité de collaboration entre les systèmes d'IA est en train de s'améliorer. Certains assistants IA ont réalisé une communication directe entre IA par le biais de protocoles de dialogue multi-agents, marquant la transition de l'IA d'agents uniques vers des groupes collaboratifs.
Ces développements soulèvent une question clé : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA dispersées lorsque les systèmes d'IA sont hautement décentralisés ? Cette question souligne l'importance des mécanismes de validation décentralisés.
Parallèlement, le domaine de l'IA blockchain se développe rapidement. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la validation des concepts, mais ils commencent maintenant à se tourner vers la construction d'infrastructures plus pratiques. L'attention du marché est passée de simples plateformes d'émission de tokens à la construction systémique d'infrastructures AI sous-jacentes.
Nous voyons certains projets commencer à se spécialiser dans des domaines tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisés, et certains se concentrent sur des domaines tels que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées. Cette tendance à la spécialisation reflète la demande réelle du marché pour les infrastructures et la quête d'optimisation de l'efficacité.
Les chemins de développement de l'IA traditionnelle et de l'IA blockchain convergent progressivement. La première devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance décentralisés ; la seconde innove sur le plan des modèles économiques, mais la réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux promet de réaliser une complémentarité des avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : combinant un calcul efficace hors chaîne et une vérification rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant ayant une identité économique. Bien que les fonctions clés telles que la puissance de calcul, le traitement des données et le raisonnement se déroulent principalement hors chaîne, un réseau de vérification léger sur chaîne est nécessaire pour garantir la fiabilité et la transparence.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité du système par la validation sur chaîne. Avec le développement rapide de la technologie AI, les frontières entre le web2 et le web3 deviennent progressivement floues, et l'innovation fusionnée deviendra la tendance dominante de l'avenir.
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Évolution bilatérale de l'écosystème IA : la tradition vers la distribution, le Blockchain vers la praticité
L'écosystème AI évolue vers des directions distribuées et pratiques
Au cours du mois dernier, le domaine de l'intelligence artificielle a présenté des tendances de développement intéressantes : l'IA des grandes entreprises technologiques évolue vers une direction distribuée, tandis que l'IA blockchain passe de la phase de preuve de concept à une phase de praticité. Ces deux domaines convergent rapidement.
Dans le domaine de l'IA traditionnelle, nous avons observé deux tendances marquantes. Tout d'abord, les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Le lancement de la technologie intelligente locale par Apple et la popularité de divers modèles d'IA hors ligne en sont des preuves évidentes. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée aux grands centres de données, mais peut être déployée sur des smartphones, des dispositifs en périphérie et même des terminaux IoT.
Deuxièmement, la capacité de collaboration entre les systèmes d'IA est en train de s'améliorer. Certains assistants IA ont réalisé une communication directe entre IA par le biais de protocoles de dialogue multi-agents, marquant la transition de l'IA d'agents uniques vers des groupes collaboratifs.
Ces développements soulèvent une question clé : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA dispersées lorsque les systèmes d'IA sont hautement décentralisés ? Cette question souligne l'importance des mécanismes de validation décentralisés.
Parallèlement, le domaine de l'IA blockchain se développe rapidement. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la validation des concepts, mais ils commencent maintenant à se tourner vers la construction d'infrastructures plus pratiques. L'attention du marché est passée de simples plateformes d'émission de tokens à la construction systémique d'infrastructures AI sous-jacentes.
Nous voyons certains projets commencer à se spécialiser dans des domaines tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux d'inférence décentralisés, et certains se concentrent sur des domaines tels que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées. Cette tendance à la spécialisation reflète la demande réelle du marché pour les infrastructures et la quête d'optimisation de l'efficacité.
Les chemins de développement de l'IA traditionnelle et de l'IA blockchain convergent progressivement. La première devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance décentralisés ; la seconde innove sur le plan des modèles économiques, mais la réalisation technique est relativement en retard. La fusion des deux promet de réaliser une complémentarité des avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : combinant un calcul efficace hors chaîne et une vérification rapide sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant ayant une identité économique. Bien que les fonctions clés telles que la puissance de calcul, le traitement des données et le raisonnement se déroulent principalement hors chaîne, un réseau de vérification léger sur chaîne est nécessaire pour garantir la fiabilité et la transparence.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité du système par la validation sur chaîne. Avec le développement rapide de la technologie AI, les frontières entre le web2 et le web3 deviennent progressivement floues, et l'innovation fusionnée deviendra la tendance dominante de l'avenir.