La industria de la IA se desplaza de la nube al borde: el surgimiento de pequeños modelos locales trae nuevas oportunidades
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia clara: pasar de la búsqueda de modelos en la nube a gran escala en el pasado, a enfocarse más en modelos locales pequeños y la computación en el borde. Este cambio se refleja en varios aspectos, como Apple Intelligence cubriendo 500 millones de dispositivos, Microsoft desarrollando un modelo Mu de 330 millones de parámetros para Windows 11, y Google DeepMind explorando operaciones robóticas fuera de línea.
Este cambio ha traído una nueva dinámica competitiva. La IA en la nube compite principalmente en términos de capacidad financiera, escala de parámetros y volumen de datos de entrenamiento, mientras que la IA local se centra más en la optimización de la ingeniería y la adaptación al contexto, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, fiabilidad y practicidad. Especialmente en ciertos campos específicos, los modelos locales pueden tener un rendimiento mejor que los modelos grandes y generales.
Para los proyectos de Web3 AI, esta tendencia conlleva enormes oportunidades. En el pasado, en el ámbito de la IA general, los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos. Sin embargo, en el contexto de modelos localizados y escenarios de computación en la periferia, las ventajas de la tecnología blockchain pueden aprovecharse al máximo.
Por ejemplo, ¿cómo se garantiza la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estos son precisamente los ámbitos en los que la tecnología blockchain sobresale.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar esta dirección. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos se dedica a resolver el problema del monopolio de datos y la caja negra en plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales y construye una "capa de verificación artificial", habiendo logrado un éxito comercial preliminar. Estos intentos tienen como objetivo resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de competir en la carrera de IA general, sería mejor centrarse en proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo cual podría ser una dirección más prometedora.
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IntrovertMetaverse
· 08-15 17:14
Es un poco genuino y fragante.
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MEVictim
· 08-14 01:44
El futuro es ganar en la frontera
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WalletDivorcer
· 08-12 18:52
El modelo pequeño es muy accesible.
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SelfCustodyIssues
· 08-12 18:44
Lo pequeño es grande
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AirdropF5Bro
· 08-12 18:34
Es un gran momento para aprovechar esta oportunidad.
El auge de los pequeños modelos locales de IA trae nuevas oportunidades para proyectos Web3
La industria de la IA se desplaza de la nube al borde: el surgimiento de pequeños modelos locales trae nuevas oportunidades
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia clara: pasar de la búsqueda de modelos en la nube a gran escala en el pasado, a enfocarse más en modelos locales pequeños y la computación en el borde. Este cambio se refleja en varios aspectos, como Apple Intelligence cubriendo 500 millones de dispositivos, Microsoft desarrollando un modelo Mu de 330 millones de parámetros para Windows 11, y Google DeepMind explorando operaciones robóticas fuera de línea.
Este cambio ha traído una nueva dinámica competitiva. La IA en la nube compite principalmente en términos de capacidad financiera, escala de parámetros y volumen de datos de entrenamiento, mientras que la IA local se centra más en la optimización de la ingeniería y la adaptación al contexto, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, fiabilidad y practicidad. Especialmente en ciertos campos específicos, los modelos locales pueden tener un rendimiento mejor que los modelos grandes y generales.
Para los proyectos de Web3 AI, esta tendencia conlleva enormes oportunidades. En el pasado, en el ámbito de la IA general, los proyectos de Web3 tenían dificultades para competir con los gigantes tecnológicos. Sin embargo, en el contexto de modelos localizados y escenarios de computación en la periferia, las ventajas de la tecnología blockchain pueden aprovecharse al máximo.
Por ejemplo, ¿cómo se garantiza la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en el dispositivo del usuario? ¿Cómo se puede lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estos son precisamente los ámbitos en los que la tecnología blockchain sobresale.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar esta dirección. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos se dedica a resolver el problema del monopolio de datos y la caja negra en plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales y construye una "capa de verificación artificial", habiendo logrado un éxito comercial preliminar. Estos intentos tienen como objetivo resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
Se puede decir que solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de competir en la carrera de IA general, sería mejor centrarse en proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA localizada, lo cual podría ser una dirección más prometedora.