AI sektörü buluttan kenara: Yerel küçük modellerin yükselişi yeni fırsatlar sunuyor
Son zamanlarda AI sektöründe belirgin bir eğilim gözlemleniyor: geçmişte büyük ölçekli bulut modellerine odaklanmaktan, daha çok yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelme. Bu değişim, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için 3.3 milyar parametreli Mu modelini geliştirmesi ve Google DeepMind'ın robotların çevrimdışı işlemlerini keşfetmesi gibi birçok alanda kendini gösteriyor.
Bu değişim yeni bir rekabet ortamı yarattı. Bulut tabanlı AI, esas olarak finansal güç, parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile yarışırken, yerel AI daha çok mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerine odaklanmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Özellikle belirli alanlarda, yerel modeller genel büyük modellere göre daha iyi performans gösterebilir.
Web3 AI projeleri için bu trend büyük fırsatlar barındırıyor. Geçmişte genel AI alanında, Web3 projeleri teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişim senaryolarında, blockchain teknolojisinin avantajları tam olarak ortaya çıkabilir.
Örneğin, AI modeli kullanıcı cihazında çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl garanti edilir? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl sağlanır? İşte bunlar, blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu yönde keşif yapmaya başladı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorunlarını çözmeye çalışıyor; bir başka proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve bu alanda ilk ticari başarıyı elde etti. Bu denemelerin hepsi yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeyi amaçlıyor.
Şöyle söylenebilir ki, AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz iş birliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için genel AI alanında rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamaya odaklanmak belki de daha umut verici bir yön olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yerel küçük AI modellerinin yükselişi Web3 projelerine yeni fırsatlar getiriyor
AI sektörü buluttan kenara: Yerel küçük modellerin yükselişi yeni fırsatlar sunuyor
Son zamanlarda AI sektöründe belirgin bir eğilim gözlemleniyor: geçmişte büyük ölçekli bulut modellerine odaklanmaktan, daha çok yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya yönelme. Bu değişim, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için 3.3 milyar parametreli Mu modelini geliştirmesi ve Google DeepMind'ın robotların çevrimdışı işlemlerini keşfetmesi gibi birçok alanda kendini gösteriyor.
Bu değişim yeni bir rekabet ortamı yarattı. Bulut tabanlı AI, esas olarak finansal güç, parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile yarışırken, yerel AI daha çok mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerine odaklanmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından avantajlar sunmaktadır. Özellikle belirli alanlarda, yerel modeller genel büyük modellere göre daha iyi performans gösterebilir.
Web3 AI projeleri için bu trend büyük fırsatlar barındırıyor. Geçmişte genel AI alanında, Web3 projeleri teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu. Ancak yerelleştirilmiş modeller ve kenar bilişim senaryolarında, blockchain teknolojisinin avantajları tam olarak ortaya çıkabilir.
Örneğin, AI modeli kullanıcı cihazında çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl garanti edilir? Gizliliği korurken model işbirliği nasıl sağlanır? İşte bunlar, blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu yönde keşif yapmaya başladı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorunlarını çözmeye çalışıyor; bir başka proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve bu alanda ilk ticari başarıyı elde etti. Bu denemelerin hepsi yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeyi amaçlıyor.
Şöyle söylenebilir ki, AI gerçekten her cihaza "daldığında" merkeziyetsiz iş birliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline gelebilir. Web3 AI projeleri için genel AI alanında rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlamaya odaklanmak belki de daha umut verici bir yön olabilir.