Xu hướng mới của ngành AI: Sự chuyển đổi từ đám mây sang cục bộ
Gần đây quan sát sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo, một xu hướng thú vị đang hình thành: từ sự đồng thuận trước đây nhấn mạnh vào việc tập trung sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần đã phát triển thành một hướng mới thiên về các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Sự chuyển biến này có thể thấy từ nhiều dấu hiệu khác nhau. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã phủ sóng 500 triệu thiết bị bằng hệ thống thông minh của họ; một gã khổng lồ phần mềm khác đã ra mắt một mô hình nhỏ 330 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành mới nhất của họ; còn có một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng đang khám phá khả năng hoạt động "ngoại tuyến" của robot.
Cạnh tranh giữa AI đám mây và AI cục bộ có những trọng điểm khác nhau. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, tài chính là năng lực cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này mang đến nhiều cơ hội hơn cho các dự án Web3 AI. Trước đây, trong cuộc cạnh tranh nhằm đạt được khả năng "đại chúng hóa" (tính toán, dữ liệu, thuật toán), các ông lớn công nghệ truyền thống đã chiếm ưu thế tuyệt đối. Chỉ áp dụng khái niệm phi tập trung để cạnh tranh với những gã khổng lồ này rõ ràng là điều không tưởng, vì thiếu hụt tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng.
Tuy nhiên, trong môi trường mới của mô hình địa phương hóa và tính toán biên, triển vọng ứng dụng công nghệ blockchain đã thay đổi đáng kể. Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để chứng minh tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để đạt được sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những điều này chính là điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Ví dụ, một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung; một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo" và đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" từng thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, họ nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng đi đáng để khám phá sâu hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenRationEater
· 07-17 07:11
Nhà sưu tập rác aka người tạo Token~ Yêu đầu cơ giao dịch tiền điện tử, người già trong Blockchain, không hiểu hoặc ít hiểu, người trong ngành rảnh rỗi Cẩn thận lời nói, không phải đường dây, bán lẻ là lớn nhất
Xin hãy bình luận về bài viết bằng tiếng Trung
Xem bản gốcTrả lời0
blockBoy
· 07-15 22:14
Nhà nhỏ khả năng tính toán về nằm phẳng cuộn cái gì
Xem bản gốcTrả lời0
pvt_key_collector
· 07-14 19:25
Bản địa = Phi tập trung!
Xem bản gốcTrả lời0
MemecoinTrader
· 07-14 19:12
triển khai các thuật toán cảm xúc cho câu chuyện riêng tư mới này... sự phân kỳ tăng giá rõ ràng đang hình thành rn
Xem bản gốcTrả lời0
Fren_Not_Food
· 07-14 19:07
Đợt này lớn quá đi
Xem bản gốcTrả lời0
nft_widow
· 07-14 19:03
Có chút gì đó, bị gạt ra ngoài mới là xu hướng tương lai phải không?
Xu hướng mới của AI: Từ gã khổng lồ đám mây đến mô hình cục bộ, cơ hội Web3 xuất hiện
Xu hướng mới của ngành AI: Sự chuyển đổi từ đám mây sang cục bộ
Gần đây quan sát sự phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo, một xu hướng thú vị đang hình thành: từ sự đồng thuận trước đây nhấn mạnh vào việc tập trung sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần đã phát triển thành một hướng mới thiên về các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Sự chuyển biến này có thể thấy từ nhiều dấu hiệu khác nhau. Ví dụ, một gã khổng lồ công nghệ đã phủ sóng 500 triệu thiết bị bằng hệ thống thông minh của họ; một gã khổng lồ phần mềm khác đã ra mắt một mô hình nhỏ 330 triệu tham số dành riêng cho hệ điều hành mới nhất của họ; còn có một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng đang khám phá khả năng hoạt động "ngoại tuyến" của robot.
Cạnh tranh giữa AI đám mây và AI cục bộ có những trọng điểm khác nhau. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, tài chính là năng lực cạnh tranh cốt lõi. Trong khi đó, AI cục bộ lại chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này mang đến nhiều cơ hội hơn cho các dự án Web3 AI. Trước đây, trong cuộc cạnh tranh nhằm đạt được khả năng "đại chúng hóa" (tính toán, dữ liệu, thuật toán), các ông lớn công nghệ truyền thống đã chiếm ưu thế tuyệt đối. Chỉ áp dụng khái niệm phi tập trung để cạnh tranh với những gã khổng lồ này rõ ràng là điều không tưởng, vì thiếu hụt tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng.
Tuy nhiên, trong môi trường mới của mô hình địa phương hóa và tính toán biên, triển vọng ứng dụng công nghệ blockchain đã thay đổi đáng kể. Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để chứng minh tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để đạt được sự hợp tác của mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những điều này chính là điểm mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Ví dụ, một giao thức truyền dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung; một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo" và đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "hạ xuống" từng thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực tổng quát, họ nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng đi đáng để khám phá sâu hơn.
Yêu đầu cơ giao dịch tiền điện tử, người già trong Blockchain, không hiểu hoặc ít hiểu, người trong ngành rảnh rỗi
Cẩn thận lời nói, không phải đường dây, bán lẻ là lớn nhất
Xin hãy bình luận về bài viết bằng tiếng Trung