Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, al observar la industria de la inteligencia artificial, se está formando una tendencia notable: a partir del enfoque tradicional que se centraba en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y en modelos gigantes, está surgiendo gradualmente una nueva dirección que se enfoca en modelos pequeños locales y en la computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en varios campos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que cubre 500 millones de dispositivos; otra empresa de tecnología ha desarrollado un modelo pequeño dedicado con 330 millones de parámetros para su sistema operativo; además, hay instituciones de investigación que están explorando la capacidad de operación fuera de línea de los robots.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera su principal ventaja competitiva. En comparación, la inteligencia artificial local se preocupa más por la optimización de la ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esta diferencia se debe principalmente a los posibles problemas de precisión que pueden surgir al aplicar modelos generales en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el campo de la IA general, los gigantes tecnológicos tradicionales han casi monopolizado el mercado gracias a sus recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en los nuevos campos de modelos localizados y computación en el borde, la tecnología blockchain podría desempeñar un papel importante.
¿Cómo garantizar la autenticidad 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 preguntas son precisamente el área de especialización de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, hay empresas que han desarrollado protocolos de comunicación de datos, con el objetivo de abordar el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, estableciendo una "capa de verificación humana", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En pocas palabras, la colaboración descentralizada solo podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA se generalice en cada dispositivo.
Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de competir en el abarrotado campo de la IA general, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
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SadMoneyMeow
· 07-22 17:41
El hermano mayor está metiendo IA en el teléfono.
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rug_connoisseur
· 07-21 15:15
Corto, corto, esta Computación Edge es un poco deshonesta.
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GasFeeLover
· 07-21 06:26
¡Es el ritmo de todas las oportunidades!
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gas_fee_therapist
· 07-19 18:39
IA local o ahorro de dinero
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OnChain_Detective
· 07-19 18:27
patrón detectado: la computación en el borde = más vectores de ataque... mantente alerta anon
Nueva tendencia de IA: de la nube a local, abriendo nuevas oportunidades para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, al observar la industria de la inteligencia artificial, se está formando una tendencia notable: a partir del enfoque tradicional que se centraba en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y en modelos gigantes, está surgiendo gradualmente una nueva dirección que se enfoca en modelos pequeños locales y en la computación en el borde.
Esta tendencia se refleja en varios campos. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que cubre 500 millones de dispositivos; otra empresa de tecnología ha desarrollado un modelo pequeño dedicado con 330 millones de parámetros para su sistema operativo; además, hay instituciones de investigación que están explorando la capacidad de operación fuera de línea de los robots.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La inteligencia artificial en la nube se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera su principal ventaja competitiva. En comparación, la inteligencia artificial local se preocupa más por la optimización de la ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en protección de la privacidad, confiabilidad y practicidad. Esta diferencia se debe principalmente a los posibles problemas de precisión que pueden surgir al aplicar modelos generales en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el campo de la IA general, los gigantes tecnológicos tradicionales han casi monopolizado el mercado gracias a sus recursos, tecnología y base de usuarios. Sin embargo, en los nuevos campos de modelos localizados y computación en el borde, la tecnología blockchain podría desempeñar un papel importante.
¿Cómo garantizar la autenticidad 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 preguntas son precisamente el área de especialización de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, hay empresas que han desarrollado protocolos de comunicación de datos, con el objetivo de abordar el problema del monopolio de datos y la falta de transparencia en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, estableciendo una "capa de verificación humana", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En pocas palabras, la colaboración descentralizada solo podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real cuando la IA se generalice en cada dispositivo.
Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de competir en el abarrotado campo de la IA general, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.