Nuevas tendencias en la industria de la IA: el auge de los modelos pequeños localizados y la Computación Edge
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de cambio interesante: de un consenso previo que buscaba la concentración de gran capacidad de cálculo y modelos enormes, poco a poco se ha divergido hacia una nueva ruta que enfatiza los modelos pequeños locales y la Computación Edge.
Esta tendencia puede ser confirmada desde múltiples aspectos. Por ejemplo, una gigante tecnológica ha cubierto 500 millones de dispositivos con su tecnología inteligente; otra empresa de tecnología lanzó un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una institución de investigación en IA ha desarrollado robots que pueden trabajar "sin conexión".
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene diferentes enfoques. La primera se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo el capital clave; la segunda pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, destacándose en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la utilidad. Esto se debe principalmente a que el problema de las alucinaciones en los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en áreas verticales.
Esta tendencia ha brindado más oportunidades para la IA web3. En el pasado, todos buscaban la capacidad de "generalización", lo que naturalmente fue monopolizado por los gigantes tecnológicos tradicionales. No es realista competir con los gigantes de la industria simplemente aplicando el concepto de descentralización, debido a la falta de recursos, tecnología y una base de usuarios, entre otras ventajas.
Sin embargo, bajo el nuevo panorama de modelos de localización y Computación Edge, la situación que enfrenta la tecnología blockchain es muy diferente. ¿Cómo probar la veracidad de los resultados de salida cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estos son precisamente los puntos fuertes de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos lanzado por una empresa tiene como objetivo abordar el monopolio y la falta de transparencia de los datos en plataformas de IA centralizadas; otro dispositivo de ondas cerebrales desarrollado por una empresa se utiliza para recopilar datos humanos reales y construir una "capa de verificación artificial", ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de "credibilidad" de la IA local.
En resumen, solo cuando la IA realmente se "desplace" a 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 seguir compitiendo en una pista de generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local.
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Nuevas tendencias de IA: el auge de los modelos locales pequeños y la Computación Edge, explorando las oportunidades de Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: el auge de los modelos pequeños localizados y la Computación Edge
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de cambio interesante: de un consenso previo que buscaba la concentración de gran capacidad de cálculo y modelos enormes, poco a poco se ha divergido hacia una nueva ruta que enfatiza los modelos pequeños locales y la Computación Edge.
Esta tendencia puede ser confirmada desde múltiples aspectos. Por ejemplo, una gigante tecnológica ha cubierto 500 millones de dispositivos con su tecnología inteligente; otra empresa de tecnología lanzó un modelo pequeño de 3.3 millones de parámetros para su sistema operativo; además, una institución de investigación en IA ha desarrollado robots que pueden trabajar "sin conexión".
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene diferentes enfoques. La primera se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo el capital clave; la segunda pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, destacándose en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la utilidad. Esto se debe principalmente a que el problema de las alucinaciones en los modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en áreas verticales.
Esta tendencia ha brindado más oportunidades para la IA web3. En el pasado, todos buscaban la capacidad de "generalización", lo que naturalmente fue monopolizado por los gigantes tecnológicos tradicionales. No es realista competir con los gigantes de la industria simplemente aplicando el concepto de descentralización, debido a la falta de recursos, tecnología y una base de usuarios, entre otras ventajas.
Sin embargo, bajo el nuevo panorama de modelos de localización y Computación Edge, la situación que enfrenta la tecnología blockchain es muy diferente. ¿Cómo probar la veracidad de los resultados de salida cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estos son precisamente los puntos fuertes de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos lanzado por una empresa tiene como objetivo abordar el monopolio y la falta de transparencia de los datos en plataformas de IA centralizadas; otro dispositivo de ondas cerebrales desarrollado por una empresa se utiliza para recopilar datos humanos reales y construir una "capa de verificación artificial", ya ha generado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de "credibilidad" de la IA local.
En resumen, solo cuando la IA realmente se "desplace" a 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 seguir compitiendo en una pista de generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local.