Xu hướng mới trong ngành AI: Mô hình nhỏ tại chỗ và Điện toán biên

Gần đây, ngành AI đang xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ hướng chính trước đây tập trung vào việc tập trung sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình lớn, dần dần đã phát triển thành một nhánh mới chú trọng vào các mô hình nhỏ cục bộ và Điện toán biên. Xu hướng này có thể được xác nhận từ nhiều khía cạnh, như Apple Intelligence đã phủ sóng 500 triệu thiết bị, Microsoft đã ra mắt mô hình nhỏ chuyên dụng Mu với 330 triệu tham số cho Windows 11, cũng như robot có khả năng hoạt động "ngoại tuyến" do Google DeepMind phát triển.

Sự chuyển mình này mang lại những khác biệt gì? AI đám mây chủ yếu dựa vào quy mô tham số khổng lồ và lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, sức mạnh tài chính trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng vào tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có những lợi thế rõ ràng trong việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, nâng cao độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vấn đề "ảo tưởng" thường gặp khi các mô hình tổng quát được áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể, đã hạn chế nghiêm trọng việc phát triển của chúng trong các bối cảnh dọc.

Đối với các dự án Web3 AI, xu hướng này có thể mang lại nhiều cơ hội hơn. Trước đó, khi ngành công nghiệp tập trung vào khả năng "chuẩn hóa" bao gồm tính toán, dữ liệu và thuật toán (, các gã khổng lồ công nghệ truyền thống tự nhiên chiếm ưu thế. Trong tình huống này, chỉ dựa vào khái niệm phi tập trung để cạnh tranh với các ông lớn trong ngành là điều không thể. Dù sao, so với những gã khổng lồ này, các dự án Web3 đều đang ở thế yếu về tài nguyên, công nghệ và cơ sở người dùng.

Tuy nhiên, với sự phát triển của các mô hình địa phương hóa và Điện toán biên, triển vọng ứng dụng của công nghệ blockchain trong lĩnh vực AI trở nên rộng mở hơn. Khi các mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để đạt được sự hợp tác giữa các mô hình trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là lĩnh vực mà công nghệ blockchain có thế mạnh trong việc giải quyết.

Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới nhằm đối phó với những thách thức này. Ví dụ, một dự án gần đây đã huy động được 10 triệu đô la Mỹ và ra mắt một giao thức truyền thông dữ liệu, nhằm giải quyết các vấn đề độc quyền dữ liệu và hoạt động như hộp đen của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", và đã đạt được doanh thu 14 triệu đô la Mỹ. Tất cả những dự án này đều cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" mà AI địa phương đang phải đối mặt.

Nói chung, chỉ khi công nghệ AI thực sự "hạ xuống" từng thiết bị của người dùng thì hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án AI Web3, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong một lĩnh vực đã đông đúc, tốt hơn là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cần thiết cho làn sóng AI địa phương sắp tới. Đây có thể là một hướng phát triển hứa hẹn hơn.