Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial (IA) general, he encontrado una lógica de evolución interesante: la IA tradicional está pasando de ser centralizada a distribuida, mientras que la IA de cadena de bloques está avanzando gradualmente desde la fase de prueba de concepto hacia la utilidad. Estos dos campos se están fusionando a un ritmo acelerado.
Las dinámicas de desarrollo de la IA tradicional muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y convenientes. Por ejemplo, la popularización de la inteligencia local y varios modelos de IA fuera de línea de un gigante tecnológico indica que el portador de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede desplegarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, algunos modelos de lenguaje a gran escala logran el diálogo entre IA a través de la colaboración de múltiples agentes, marcando la transición de la IA de inteligencia individual a colaboración en grupo.
Esta tendencia de desarrollo plantea una pregunta: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA distribuidas cuando el soporte de la IA se vuelve altamente distribuido?
Aquí existe una cadena lógica de demanda: avance técnico (ligereza del modelo) → cambio en el método de implementación (portador distribuido) → generación de nueva demanda (verificación descentralizada).
Por otro lado, la trayectoria de evolución de la Cadena de bloques AI también es muy evidente. Los primeros proyectos se centraban principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción sistemática de infraestructuras de AI más fundamentales.
Algunos proyectos han comenzado a realizar una división profesional en varios niveles funcionales, como la capacidad de cómputo, la inferencia, la etiquetación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de capacidad de cómputo descentralizada, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más se enfocan en el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de suministro que se va aclarando gradualmente: el enfriamiento de la especulación conceptual → la aparición de la demanda de infraestructura → la especialización del trabajo → la formación de efectos de colaboración ecológica.
Cabe destacar que la "debilidad" de la demanda de IA tradicional se está acercando gradualmente a la "fortaleza" que puede ofrecer la IA de cadena de bloques. Las trayectorias de evolución de ambas están convergiendo poco a poco.
La IA tradicional es cada vez más madura en términos técnicos, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA en cadena de bloques tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
De hecho, esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma combinado de IA con "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica; los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se centrarán fuera de la cadena, pero también necesitarán una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.
A pesar de que aún hay quienes creen que la Cadena de bloques AI es un mito, al observar detenidamente se puede notar que el rápido desarrollo de la IA no distingue entre lo tradicional y la Cadena de bloques, solo los prejuicios humanos lo hacen. A medida que la tecnología avanza, la fusión de estos dos campos abrirá nuevas posibilidades para el desarrollo futuro de la IA.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
IA y cadena de bloques: evolución desde la inteligencia distribuida hasta la verificación descentralizada
Recientemente, al observar las tendencias de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial (IA) general, he encontrado una lógica de evolución interesante: la IA tradicional está pasando de ser centralizada a distribuida, mientras que la IA de cadena de bloques está avanzando gradualmente desde la fase de prueba de concepto hacia la utilidad. Estos dos campos se están fusionando a un ritmo acelerado.
Las dinámicas de desarrollo de la IA tradicional muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y convenientes. Por ejemplo, la popularización de la inteligencia local y varios modelos de IA fuera de línea de un gigante tecnológico indica que el portador de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede desplegarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.
Al mismo tiempo, algunos modelos de lenguaje a gran escala logran el diálogo entre IA a través de la colaboración de múltiples agentes, marcando la transición de la IA de inteligencia individual a colaboración en grupo.
Esta tendencia de desarrollo plantea una pregunta: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA distribuidas cuando el soporte de la IA se vuelve altamente distribuido?
Aquí existe una cadena lógica de demanda: avance técnico (ligereza del modelo) → cambio en el método de implementación (portador distribuido) → generación de nueva demanda (verificación descentralizada).
Por otro lado, la trayectoria de evolución de la Cadena de bloques AI también es muy evidente. Los primeros proyectos se centraban principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción sistemática de infraestructuras de AI más fundamentales.
Algunos proyectos han comenzado a realizar una división profesional en varios niveles funcionales, como la capacidad de cómputo, la inferencia, la etiquetación de datos y el almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de capacidad de cómputo descentralizada, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más se enfocan en el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.
Esto refleja una lógica de suministro que se va aclarando gradualmente: el enfriamiento de la especulación conceptual → la aparición de la demanda de infraestructura → la especialización del trabajo → la formación de efectos de colaboración ecológica.
Cabe destacar que la "debilidad" de la demanda de IA tradicional se está acercando gradualmente a la "fortaleza" que puede ofrecer la IA de cadena de bloques. Las trayectorias de evolución de ambas están convergiendo poco a poco.
La IA tradicional es cada vez más madura en términos técnicos, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA en cadena de bloques tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.
De hecho, esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma combinado de IA con "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica; los recursos como la potencia de cálculo, los datos y el razonamiento se centrarán fuera de la cadena, pero también necesitarán una red de verificación ligera.
Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.
A pesar de que aún hay quienes creen que la Cadena de bloques AI es un mito, al observar detenidamente se puede notar que el rápido desarrollo de la IA no distingue entre lo tradicional y la Cadena de bloques, solo los prejuicios humanos lo hacen. A medida que la tecnología avanza, la fusión de estos dos campos abrirá nuevas posibilidades para el desarrollo futuro de la IA.