Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và ảnh hưởng của nó đến Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng biến chuyển thú vị: từ trước đây chỉ theo đuổi sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình khổng lồ, dần dần phát sinh ra một hướng mới tập trung vào mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện qua các hành động của nhiều ông lớn công nghệ. Ví dụ, một nhà sản xuất điện thoại di động nổi tiếng đã phủ sóng hệ thống thông minh của mình trên 500 triệu thiết bị; một nhà phát triển hệ điều hành đã ra mắt phiên bản mới với mô hình nhỏ chuyên dụng có 3,3 triệu tham số; và một công ty công cụ tìm kiếm có bộ phận trí tuệ nhân tạo đang phát triển công nghệ robot có khả năng hoạt động ngoại tuyến.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, trong đó tài chính là yếu tố quyết định; trong khi AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ vấn đề "ảo giác" thường xuất hiện khi mô hình chung được áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh theo đuổi khả năng "đại chúng hóa", các ông lớn công nghệ truyền thống đã gần như độc quyền thị trường nhờ vào lợi thế về tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng. Nếu các dự án Web3 muốn cạnh tranh trong lĩnh vực này, thì chẳng khác nào mơ mộng.
Tuy nhiên, với sự phát triển của các mô hình địa phương hóa và tính toán biên, triển vọng ứng dụng của công nghệ blockchain trở nên rộng mở hơn. Khi các 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 sự hợp tác của các mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là chuyên môn của công nghệ blockchain.
Hiện tại đã có một số dự án Web3 AI bắt đầu khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, một giao thức truyền thông 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", đã đạt được doanh thu đáng kể. Những dự án này 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 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 tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, 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 tiềm năng 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.
24 thích
Phần thưởng
24
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenSherpa
· 07-24 19:18
hãy để tôi phân tích điều này... sự chuyển mình sang điện toán biên đại diện cho một điểm chuyển giao quản trị thú vị trong quỹ đạo web3
Xem bản gốcTrả lời0
FlatTax
· 07-22 11:22
Có thể đơn giản hơn không, chỉ cần làm một AI nhỏ là được.
Xem bản gốcTrả lời0
GasSavingMaster
· 07-21 19:47
gg Điện toán biên才是王道
Xem bản gốcTrả lời0
BugBountyHunter
· 07-21 19:46
Có phải ai cũng muốn chơi đùa với mọi người đồ ngốc tôi?
Xem bản gốcTrả lời0
defi_detective
· 07-21 19:43
Địa phương hóa? Haha, chạy được bao nhiêu tham số?
Sự trỗi dậy của làn sóng AI địa phương hóa mang đến cơ hội mới cho Web3
Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và ảnh hưởng của nó đến Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng biến chuyển thú vị: từ trước đây chỉ theo đuổi sức mạnh tính toán quy mô lớn và mô hình khổng lồ, dần dần phát sinh ra một hướng mới tập trung vào mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.
Xu hướng này đã được thể hiện qua các hành động của nhiều ông lớn công nghệ. Ví dụ, một nhà sản xuất điện thoại di động nổi tiếng đã phủ sóng hệ thống thông minh của mình trên 500 triệu thiết bị; một nhà phát triển hệ điều hành đã ra mắt phiên bản mới với mô hình nhỏ chuyên dụng có 3,3 triệu tham số; và một công ty công cụ tìm kiếm có bộ phận trí tuệ nhân tạo đang phát triển công nghệ robot có khả năng hoạt động ngoại tuyến.
AI đám mây và AI cục bộ có sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm cạnh tranh. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu đào tạo, trong đó tài chính là yếu tố quyết định; trong khi AI cục bộ chú trọng hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với tình huống, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ vấn đề "ảo giác" thường xuất hiện khi mô hình chung được áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho các dự án Web3 AI. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh theo đuổi khả năng "đại chúng hóa", các ông lớn công nghệ truyền thống đã gần như độc quyền thị trường nhờ vào lợi thế về tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng. Nếu các dự án Web3 muốn cạnh tranh trong lĩnh vực này, thì chẳng khác nào mơ mộng.
Tuy nhiên, với sự phát triển của các mô hình địa phương hóa và tính toán biên, triển vọng ứng dụng của công nghệ blockchain trở nên rộng mở hơn. Khi các 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 sự hợp tác của các mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là chuyên môn của công nghệ blockchain.
Hiện tại đã có một số dự án Web3 AI bắt đầu khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, một giao thức truyền thông 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", đã đạt được doanh thu đáng kể. Những dự án này 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 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 tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, 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 tiềm năng hơn.