Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ, mang đến cơ hội mới cho Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ tư duy chính thống tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình lớn, dần dần đã phát triển thành một hướng mới chú trọng vào các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên. Sự thay đổi này đã được thể hiện qua nhiều hành động của các ông lớn công nghệ.
Sự chuyển biến này mang lại sự khác biệt gì? AI đám mây chủ yếu cạnh tranh về quy mô tham số và lượng dữ liệu huấn luyện, tài chính trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi; trong khi AI cục bộ thì chú trọng hơn đến tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Đối với Web3 AI, xu hướng này có thể mang lại cơ hội lớn hơn. Trong giai đoạn trước đây theo đuổi khả năng "chuẩn hóa", các công ty công nghệ lớn truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, các dự án Web3 khó cạnh tranh. Nhưng trong bối cảnh mô hình địa phương hóa và tính toán biên mới, lợi thế của công nghệ blockchain có thể được phát huy tốt hơn.
Khi 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 thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là thế mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, có công ty đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu với mục tiêu giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung. Cũng có dự án thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não để xây dựng "tầng xác thực nhân tạo" và đã đạt được doanh thu đáng kể. Những nỗ lực này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" vào từng thiết bị thì sự 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 lĩnh vực chung, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển đầy hứa hẹn hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI chuyển hướng địa phương hóa: Các dự án Web3 đón nhận cơ hội mới
Xu hướng mới trong ngành AI: Từ đám mây đến cục bộ, mang đến cơ hội mới cho Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ tư duy chính thống tập trung vào sức mạnh tính toán quy mô lớn và các mô hình lớn, dần dần đã phát triển thành một hướng mới chú trọng vào các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên. Sự thay đổi này đã được thể hiện qua nhiều hành động của các ông lớn công nghệ.
Sự chuyển biến này mang lại sự khác biệt gì? AI đám mây chủ yếu cạnh tranh về quy mô tham số và lượng dữ liệu huấn luyện, tài chính trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi; trong khi AI cục bộ thì chú trọng hơn đến tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với bối cảnh, có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu là do vấn đề ảo giác của mô hình tổng quát có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
Đối với Web3 AI, xu hướng này có thể mang lại cơ hội lớn hơn. Trong giai đoạn trước đây theo đuổi khả năng "chuẩn hóa", các công ty công nghệ lớn truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối, các dự án Web3 khó cạnh tranh. Nhưng trong bối cảnh mô hình địa phương hóa và tính toán biên mới, lợi thế của công nghệ blockchain có thể được phát huy tốt hơn.
Khi 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 thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là thế mạnh của công nghệ blockchain.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, có công ty đã ra mắt giao thức truyền thông dữ liệu với mục tiêu giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen của các nền tảng AI tập trung. Cũng có dự án thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não để xây dựng "tầng xác thực nhân tạo" và đã đạt được doanh thu đáng kể. Những nỗ lực này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.
Nói chung, chỉ khi AI thực sự "thâm nhập" vào từng thiết bị thì sự 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 lĩnh vực chung, tốt hơn hết là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển đầy hứa hẹn hơn.