Новые тренды в AI-индустрии: от облака к локальному
Недавние наблюдения за развитием искусственного интеллекта показывают интересную тенденцию: от ранее доминирующего направления, сосредоточенного на масштабной централизованной вычислительной мощности и крупных моделях, постепенно выделяется новая линия, акцентирующая внимание на локальных малых моделях и крайних вычислениях.
Это изменение проявляется в разных областях. Например, умная система, выпущенная одним из крупных технологических гигантов, охватывает 500 миллионов устройств; другая крупная технологическая компания разработала специализированную небольшую модель с 330 миллионами параметров для своей операционной системы; также известный исследовательский институт в области ИИ изучает возможности оффлайн-операций для роботов.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном соревнуется по размеру модели и объему обучающих данных, финансовая мощь является ключевой; локальный ИИ больше сосредоточен на оптимизации инженерных решений и адаптации к сценарию, что дает преимущества в защите конфиденциальности, надежности и практичности. Это в основном связано с тем, что проблемы иллюзий больших универсальных моделей могут повлиять на их применение в конкретных областях.
Эта тенденция открыла новые возможности для децентрализованного ИИ. Ранее, в гонке за "универсальными" возможностями, традиционные технологические гиганты имели абсолютное преимущество, и просто применять концепцию децентрализации для конкуренции с ними было нереалистично. Но в новых условиях локальных моделей и краевого вычисления перспективы применения блокчейн-технологий стали гораздо шире.
Когда AI-модель работает на устройстве пользователя, как гарантировать истинность выходных данных? Как реализовать сотрудничество моделей, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз и являются преимуществами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты, связанные с этим. Например, один из них — это протокол передачи данных, который нацелен на решение проблемы монополии данных и черного ящика централизованных AI-платформ; другой проект собирает реальные данные человека с помощью устройств для считывания мозговых волн и создает "слой искусственной валидации", который уже приносит значительный доход. Эти проекты пытаются решить проблему "достоверности" локального AI.
В двух словах, только когда ИИ действительно "углубится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет перейти от концепции к насущной необходимости. Для децентрализованных ИИ-проектов имеет смысл не продолжать внутреннюю конкуренцию на общемировой арене, а серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Возможно, это более перспективное направление.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MercilessHalal
· 07-19 23:11
Локаль цепочки, TQL!
Посмотреть ОригиналОтветить0
NonFungibleDegen
· 07-19 17:59
бычий af на децентрализованном ai rn... prob nothing ser
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWizard
· 07-18 20:41
Наконец-то избавился от этой ямы облачных вычислений.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBard
· 07-16 23:54
Освободите оковы ИИ~ Это действительно ароматно
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ramen_Until_Rich
· 07-16 23:53
Маленькие модели yyds не хотят, чтобы за ними следили крупные компании
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftMetaversePainter
· 07-16 23:52
парадигмальный сдвиг в сторону децентрализации неизбежен... блокчейн + краевая ИИ = истинный цифровой суверенитет fr fr
Посмотреть ОригиналОтветить0
SneakyFlashloan
· 07-16 23:30
Модель маленькая или большая, все равно, если есть возможность, делайте приватно.
AI новые тенденции: от облака к локальному Децентрализация приносит новые возможности
Новые тренды в AI-индустрии: от облака к локальному
Недавние наблюдения за развитием искусственного интеллекта показывают интересную тенденцию: от ранее доминирующего направления, сосредоточенного на масштабной централизованной вычислительной мощности и крупных моделях, постепенно выделяется новая линия, акцентирующая внимание на локальных малых моделях и крайних вычислениях.
Это изменение проявляется в разных областях. Например, умная система, выпущенная одним из крупных технологических гигантов, охватывает 500 миллионов устройств; другая крупная технологическая компания разработала специализированную небольшую модель с 330 миллионами параметров для своей операционной системы; также известный исследовательский институт в области ИИ изучает возможности оффлайн-операций для роботов.
Конкуренция между облачным ИИ и локальным ИИ имеет разные акценты. Облачный ИИ в основном соревнуется по размеру модели и объему обучающих данных, финансовая мощь является ключевой; локальный ИИ больше сосредоточен на оптимизации инженерных решений и адаптации к сценарию, что дает преимущества в защите конфиденциальности, надежности и практичности. Это в основном связано с тем, что проблемы иллюзий больших универсальных моделей могут повлиять на их применение в конкретных областях.
Эта тенденция открыла новые возможности для децентрализованного ИИ. Ранее, в гонке за "универсальными" возможностями, традиционные технологические гиганты имели абсолютное преимущество, и просто применять концепцию децентрализации для конкуренции с ними было нереалистично. Но в новых условиях локальных моделей и краевого вычисления перспективы применения блокчейн-технологий стали гораздо шире.
Когда AI-модель работает на устройстве пользователя, как гарантировать истинность выходных данных? Как реализовать сотрудничество моделей, защищая при этом конфиденциальность? Эти вопросы как раз и являются преимуществами технологии блокчейн.
В отрасли уже появились некоторые новые проекты, связанные с этим. Например, один из них — это протокол передачи данных, который нацелен на решение проблемы монополии данных и черного ящика централизованных AI-платформ; другой проект собирает реальные данные человека с помощью устройств для считывания мозговых волн и создает "слой искусственной валидации", который уже приносит значительный доход. Эти проекты пытаются решить проблему "достоверности" локального AI.
В двух словах, только когда ИИ действительно "углубится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество сможет перейти от концепции к насущной необходимости. Для децентрализованных ИИ-проектов имеет смысл не продолжать внутреннюю конкуренцию на общемировой арене, а серьезно подумать о том, как предоставить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ. Возможно, это более перспективное направление.