Novas Tendências na Indústria de IA: Do Nuvem ao Local

Recentemente, ao observar o desenvolvimento da indústria de inteligência artificial, pode-se notar uma tendência interessante: da direção principal anterior, que buscava grande poder de computação centralizado e grandes modelos, surgiu gradualmente uma nova rota que enfatiza modelos locais de pequeno porte e computação de borda.

Essa mudança se reflete em várias áreas. Por exemplo, um gigante da tecnologia lançou um sistema inteligente que já cobre 500 milhões de dispositivos; outra grande empresa de tecnologia desenvolveu um modelo pequeno dedicado com 330 milhões de parâmetros para seu sistema operacional; além disso, uma renomada instituição de pesquisa em IA está explorando a capacidade de operação offline de robôs.

A competição entre a IA em nuvem e a IA local tem focos diferentes. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala do modelo e volume de dados de treinamento, sendo a capacidade financeira um fator chave; a IA local, por outro lado, dá mais atenção à otimização de engenharia e adaptação ao cenário, apresentando vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema da alucinação em grandes modelos gerais pode afetar sua aplicação em áreas específicas.

Esta tendência trouxe novas oportunidades para a IA descentralizada. No passado, na busca pela capacidade de "generalização", os gigantes tecnológicos tradicionais tinham uma vantagem absoluta, e simplesmente aplicar o conceito de descentralização para competir com eles não era realista. Mas sob o novo paradigma de modelos locais e computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain tornaram-se muito mais amplas.

Quando o modelo de IA é executado nos dispositivos do usuário, como garantir a veracidade dos resultados de saída? Como implementar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente as vantagens da tecnologia blockchain.

Já surgiram alguns novos projetos emergentes na indústria. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da caixa-preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de validação artificial", já alcançando uma receita considerável. Esses projetos estão todos tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.

Em suma, só quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo é que a colaboração descentralizada pode passar de conceito a necessidade. Para projetos de IA descentralizada, em vez de continuar a competir no setor da generalização, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA local. Esta pode ser uma direção mais promissora.