Nuevas tendencias en la industria de la IA: modelos locales pequeños y Computación Edge
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la dirección principal que antes se centraba en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y grandes modelos, ha surgido gradualmente una nueva rama que se enfoca en pequeños modelos locales y Computación Edge. Esta tendencia se puede validar desde varios aspectos, como que Apple Intelligence ya cubre 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un pequeño modelo especializado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y los robots desarrollados por Google DeepMind que pueden funcionar "offline".
¿Qué diferencias trae esta transformación? La IA en la nube depende principalmente de una gran escala de parámetros y cantidades masivas de datos de entrenamiento, haciendo que el poder financiero se convierta en un factor clave de competencia. En comparación, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas claras en la protección de la privacidad del usuario, así como en la mejora de la fiabilidad y la utilidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que los problemas de "ilusión" que a menudo surgen cuando se aplican modelos generales en campos específicos limitan seriamente su promoción en escenarios verticales.
Para los proyectos de IA en Web3, esta tendencia puede traer más oportunidades. Anteriormente, cuando la industria se centraba en la capacidad de "generalización" ( que incluye computación, datos y algoritmos ), los gigantes tecnológicos tradicionales ocupaban naturalmente la posición dominante. En este contexto, simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con los gigantes de la industria es como un sueño de un loco. Después de todo, en comparación con estos gigantes, los proyectos de Web3 están en desventaja en términos de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos de localización y Computación Edge, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain en el campo de la IA se han vuelto mucho más amplias. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los propios dispositivos de los usuarios, ¿cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración entre modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente los campos en los que la tecnología blockchain es experta en resolver.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos en la industria para abordar estos desafíos. Por ejemplo, un proyecto que recientemente obtuvo financiamiento de 10 millones de dólares lanzó un protocolo de comunicación de datos, diseñado para abordar los problemas de monopolio de datos y operaciones de caja negra existentes en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ha logrado ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están intentando resolver el problema de "credibilidad" que enfrenta la IA local.
En general, solo cuando la tecnología de IA realmente "descienda" a cada dispositivo del usuario, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de seguir compitiendo en un sector de generalización ya abarrotado, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar el apoyo de infraestructura necesario para la inminente ola de IA localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.
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RunWhenCut
· 07-18 23:42
No pienses en pequeños modelos, primero hay que ganar dinero.
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HackerWhoCares
· 07-18 23:34
Llegó la oportunidad, nuevo campo de reducción de pérdidas de web3 para tontos
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StablecoinAnxiety
· 07-17 23:29
¡La cadena de bloques es una tendencia inevitable!
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GateUser-1a2ed0b9
· 07-17 09:03
¡Vaya! ¿Recalentar comida?
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CodeAuditQueen
· 07-16 01:20
La optimización de gas del pequeño modelo está bastante bien.
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MrRightClick
· 07-16 01:17
¿Otra vez hablando de Web3?
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ImpermanentPhilosopher
· 07-16 01:16
Nadie puede escapar de la Descentralización
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DoomCanister
· 07-16 01:06
Otra vez van a acabar con la vida de los grandes modelos.
Nuevas tendencias de IA: el auge de pequeños modelos locales, las oportunidades para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: modelos locales pequeños y Computación Edge
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la dirección principal que antes se centraba en la concentración de potencia de cálculo a gran escala y grandes modelos, ha surgido gradualmente una nueva rama que se enfoca en pequeños modelos locales y Computación Edge. Esta tendencia se puede validar desde varios aspectos, como que Apple Intelligence ya cubre 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un pequeño modelo especializado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y los robots desarrollados por Google DeepMind que pueden funcionar "offline".
¿Qué diferencias trae esta transformación? La IA en la nube depende principalmente de una gran escala de parámetros y cantidades masivas de datos de entrenamiento, haciendo que el poder financiero se convierta en un factor clave de competencia. En comparación, la IA local se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas claras en la protección de la privacidad del usuario, así como en la mejora de la fiabilidad y la utilidad. Este aspecto es especialmente importante, ya que los problemas de "ilusión" que a menudo surgen cuando se aplican modelos generales en campos específicos limitan seriamente su promoción en escenarios verticales.
Para los proyectos de IA en Web3, esta tendencia puede traer más oportunidades. Anteriormente, cuando la industria se centraba en la capacidad de "generalización" ( que incluye computación, datos y algoritmos ), los gigantes tecnológicos tradicionales ocupaban naturalmente la posición dominante. En este contexto, simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con los gigantes de la industria es como un sueño de un loco. Después de todo, en comparación con estos gigantes, los proyectos de Web3 están en desventaja en términos de recursos, tecnología y base de usuarios.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos de localización y Computación Edge, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain en el campo de la IA se han vuelto mucho más amplias. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los propios dispositivos de los usuarios, ¿cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración entre modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente los campos en los que la tecnología blockchain es experta en resolver.
Ya han surgido algunos nuevos proyectos en la industria para abordar estos desafíos. Por ejemplo, un proyecto que recientemente obtuvo financiamiento de 10 millones de dólares lanzó un protocolo de comunicación de datos, diseñado para abordar los problemas de monopolio de datos y operaciones de caja negra existentes en las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ha logrado ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están intentando resolver el problema de "credibilidad" que enfrenta la IA local.
En general, solo cuando la tecnología de IA realmente "descienda" a cada dispositivo del usuario, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de seguir compitiendo en un sector de generalización ya abarrotado, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar el apoyo de infraestructura necesario para la inminente ola de IA localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.