AI sektöründeki yeni eğilimler: Yerelleştirilmiş küçük modeller ve Uç Bilişim'in yükselişi
Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir değişim trendi ortaya çıktı: Önceden yaygın olarak büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa model arayışından, giderek yerel küçük modeller ve Uç Bilişim'e odaklanan yeni bir yol ayrışıyor.
Bu trend, birçok açıdan doğrulanabilir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı teknolojisi 500 milyon cihaza ulaşmıştır; bir diğer teknoloji şirketi, işletim sistemi için özel 3,3 milyar parametreli küçük bir model piyasaya sürmüştür; ayrıca, bir AI araştırma kuruluşu "çevrimdışı" çalışabilen robotlar geliştirmiştir.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabet odakları farklılık gösteriyor. İlki, esasen model ölçeği ve eğitim veri miktarını karşılaştırırken, maliyet anahtar rol oynuyor; ikincisi ise mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor, gizliliği, güvenilirliği ve pratikliği koruma açısından daha üstündür. Bu, genel modellerin yanılsama sorunlarının, dikey alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkilemesinden kaynaklanıyor.
Bu trend, web3 AI'ye daha fazla fırsat sundu. Geçmişte herkes "genelleştirilmiş" yetenekleri takip ediyordu ve bu doğal olarak geleneksel teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyordu. Sadece merkeziyetsizleşme kavramını uygulayarak sektör devleriyle rekabet etmek gerçekçi değil, çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı gibi avantajlardan yoksun.
Ancak, yerelleştirilmiş model ve Uç Bilişim'in yeni manzarasında, blok zinciri teknolojisi çok farklı bir durumla karşı karşıya. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktı sonuçlarının doğruluğunu nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? İşte bunlar blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleri.
Sektörde bazı ilgili yeni projeler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirketin tanıttığı veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeyi amaçlıyor; başka bir şirketin geliştirdiği beyin dalgası cihazı, gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmakta ve önemli gelir elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Özetle, AI gerçekten her cihaza "inmelidir" ki merkeziyetsiz işbirliği kavramdan pratik bir ihtiyaç haline dönüşsün. Web3 AI projeleri için, genel alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmek daha iyidir.
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.
AI yeni trendler: Yerelleştirilmiş küçük modeller ve Uç Bilişim'in yükselişi Web3 fırsatlarını tartışmak
AI sektöründeki yeni eğilimler: Yerelleştirilmiş küçük modeller ve Uç Bilişim'in yükselişi
Son zamanlarda AI sektöründe ilginç bir değişim trendi ortaya çıktı: Önceden yaygın olarak büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa model arayışından, giderek yerel küçük modeller ve Uç Bilişim'e odaklanan yeni bir yol ayrışıyor.
Bu trend, birçok açıdan doğrulanabilir. Örneğin, bir teknoloji devinin akıllı teknolojisi 500 milyon cihaza ulaşmıştır; bir diğer teknoloji şirketi, işletim sistemi için özel 3,3 milyar parametreli küçük bir model piyasaya sürmüştür; ayrıca, bir AI araştırma kuruluşu "çevrimdışı" çalışabilen robotlar geliştirmiştir.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabet odakları farklılık gösteriyor. İlki, esasen model ölçeği ve eğitim veri miktarını karşılaştırırken, maliyet anahtar rol oynuyor; ikincisi ise mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor, gizliliği, güvenilirliği ve pratikliği koruma açısından daha üstündür. Bu, genel modellerin yanılsama sorunlarının, dikey alanlardaki uygulamalarını ciddi şekilde etkilemesinden kaynaklanıyor.
Bu trend, web3 AI'ye daha fazla fırsat sundu. Geçmişte herkes "genelleştirilmiş" yetenekleri takip ediyordu ve bu doğal olarak geleneksel teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyordu. Sadece merkeziyetsizleşme kavramını uygulayarak sektör devleriyle rekabet etmek gerçekçi değil, çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı gibi avantajlardan yoksun.
Ancak, yerelleştirilmiş model ve Uç Bilişim'in yeni manzarasında, blok zinciri teknolojisi çok farklı bir durumla karşı karşıya. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalıştığında, çıktı sonuçlarının doğruluğunu nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? İşte bunlar blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleri.
Sektörde bazı ilgili yeni projeler ortaya çıkmaya başladı. Örneğin, bir şirketin tanıttığı veri iletişim protokolü, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeyi amaçlıyor; başka bir şirketin geliştirdiği beyin dalgası cihazı, gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmakta ve önemli gelir elde etmektedir. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Özetle, AI gerçekten her cihaza "inmelidir" ki merkeziyetsiz işbirliği kavramdan pratik bir ihtiyaç haline dönüşsün. Web3 AI projeleri için, genel alanda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmek daha iyidir.