Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, khi quan sát ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo, một xu hướng đáng chú ý đang hình thành: từ tư duy chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần đã phát sinh một hướng mới chú trọng vào các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn, một gã khổng lồ công nghệ đã ra mắt hệ thống thông minh bao phủ 500 triệu thiết bị; một công ty công nghệ khác đã phát triển một mô hình nhỏ chuyên dụng với 330 triệu tham số cho hệ điều hành của mình; còn các tổ chức nghiên cứu đang khám phá khả năng vận hành ngoại tuyến của robot.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong các điểm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, năng lực tài chính là lợi thế cạnh tranh chính. Ngược lại, AI cục bộ tập trung nhiều hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và khả năng thích ứng với các tình huống, có lợi thế trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ các vấn đề về độ chính xác có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này đã mang lại những cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong lĩnh vực AI tổng quát, các ông lớn công nghệ truyền thống với lợi thế về tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng gần như đã hình thành một sự độc quyền. Tuy nhiên, trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và tính toán biên, công nghệ blockchain có thể đóng vai trò quan trọng.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Chẳng hạn, có công ty phát triển giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và tính không minh bạch của dữ liệu trên các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, thiết lập "lớp 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 một cách đơn giản, chỉ khi AI thực sự được phổ biến trên mọi thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế.
Đối với các dự án Web3 AI, thay vì cạnh tranh trên con đường AI tổng quát đông đúc, tốt hơn hết là 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 phát triển hứa hẹn 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.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SadMoneyMeow
· 07-22 17:41
Anh trai lớn cho AI vào điện thoại
Xem bản gốcTrả lời0
rug_connoisseur
· 07-21 15:15
Ngắn lại ngắn lại, điện toán biên bên này hơi thiếu đạo đức.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeLover
· 07-21 06:26
Xung Đột là nhịp điệu của cơ hội.
Xem bản gốcTrả lời0
gas_fee_therapist
· 07-19 18:39
AI địa phương vẫn tiết kiệm tiền
Xem bản gốcTrả lời0
OnChain_Detective
· 07-19 18:27
mẫu được phát hiện: điện toán biên = nhiều vector tấn công hơn... hãy giữ cảnh giác anon
Xu hướng AI mới: Từ đám mây đến cục bộ Mở ra cơ hội mới cho dự án Web3
Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ
Gần đây, khi quan sát ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo, một xu hướng đáng chú ý đang hình thành: từ tư duy chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình khổng lồ, dần dần đã phát sinh một hướng mới chú trọng vào các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn, một gã khổng lồ công nghệ đã ra mắt hệ thống thông minh bao phủ 500 triệu thiết bị; một công ty công nghệ khác đã phát triển một mô hình nhỏ chuyên dụng với 330 triệu tham số cho hệ điều hành của mình; còn các tổ chức nghiên cứu đang khám phá khả năng vận hành ngoại tuyến của robot.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong các điểm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô mô hình và khối lượng dữ liệu huấn luyện, năng lực tài chính là lợi thế cạnh tranh chính. Ngược lại, AI cục bộ tập trung nhiều hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và khả năng thích ứng với các tình huống, có lợi thế trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ các vấn đề về độ chính xác có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này đã mang lại những cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong lĩnh vực AI tổng quát, các ông lớn công nghệ truyền thống với lợi thế về tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng gần như đã hình thành một sự độc quyền. Tuy nhiên, trong lĩnh vực mô hình địa phương hóa và tính toán biên, công nghệ blockchain có thể đóng vai trò quan trọng.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là lĩnh vực chuyên môn của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Chẳng hạn, có công ty phát triển giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và tính không minh bạch của dữ liệu trên các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, thiết lập "lớp 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 một cách đơn giản, chỉ khi AI thực sự được phổ biến trên mọi thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế.
Đối với các dự án Web3 AI, thay vì cạnh tranh trên con đường AI tổng quát đông đúc, tốt hơn hết là 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 phát triển hứa hẹn hơn.