مؤخراً، لاحظت في صناعة الذكاء الاصطناعي تغيّراً متزايداً نحو "الانغماس": من الإجماع السائد على التركيز على قوة الحوسبة والنماذج "الكبيرة"، تطوّرت فرع يميل نحو النماذج الصغيرة المحلية وحوسبة الحافة.
يمكن رؤية ذلك من خلال تغطية Apple Intelligence لـ 500 مليون جهاز، وإطلاق Microsoft لنموذج Mu الذي يحتوي على 3.3 مليار معلمة لنظام Windows 11، وصولاً إلى عملية "فصل" الروبوتات من Google DeepMind وغيرها.
ما الفرق الذي سيكون هناك؟ تعتمد الذكاء الاصطناعي السحابي على حجم المعلمات وبيانات التدريب، وقدرة إنفاق الأموال هي القوة التنافسية الأساسية؛ بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي المحلي على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما سيؤدي إلى تحسين الحماية للخصوصية والموثوقية والجدوى. (المشكلات الشائعة المتعلقة بالنماذج العامة ستؤثر بشكل كبير على اختراق المشاهد الخاصة)
هذا في الواقع سيوفر فرصًا أكبر لـ web3 AI، حيث كانت الشركات الكبرى التقليدية تحتكر القدرة على "التعميم" (الحوسبة، البيانات، الخوارزميات) عندما كانت المنافسة قائمة. إن محاولة التنافس مع جوجل وAWS وOpenAI من خلال مفهوم اللامركزية هو ببساطة حديث خيالي، فبالتأكيد لا يوجد مزايا في الموارد، ولا مزايا في التقنية، ولا حتى قاعدة مستخدمين.
لكن عندما نصل إلى عالم النماذج المحلية + حوسبة الحافة، فإن الوضع الذي تواجهه خدمات تقنية البلوكتشين سيكون مختلفًا تمامًا.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن إثبات أن نتائج المخرجات لم يتم العبث بها؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية؟ هذه الأسئلة هي بالضبط من نقاط قوة تقنية البلوك تشين...
جملة واحدة: فقط عندما تتغلغل الذكاء الاصطناعي بالفعل في كل جهاز، ستتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة ملحة؟
#مشروع Web3AI بدلاً من الاستمرار في المنافسة في المسار العام، لماذا لا نفكر بجد في كيفية توفير دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية؟
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مؤخراً، لاحظت في صناعة الذكاء الاصطناعي تغيّراً متزايداً نحو "الانغماس": من الإجماع السائد على التركيز على قوة الحوسبة والنماذج "الكبيرة"، تطوّرت فرع يميل نحو النماذج الصغيرة المحلية وحوسبة الحافة.
يمكن رؤية ذلك من خلال تغطية Apple Intelligence لـ 500 مليون جهاز، وإطلاق Microsoft لنموذج Mu الذي يحتوي على 3.3 مليار معلمة لنظام Windows 11، وصولاً إلى عملية "فصل" الروبوتات من Google DeepMind وغيرها.
ما الفرق الذي سيكون هناك؟ تعتمد الذكاء الاصطناعي السحابي على حجم المعلمات وبيانات التدريب، وقدرة إنفاق الأموال هي القوة التنافسية الأساسية؛ بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي المحلي على تحسين الهندسة وتكييف المشهد، مما سيؤدي إلى تحسين الحماية للخصوصية والموثوقية والجدوى. (المشكلات الشائعة المتعلقة بالنماذج العامة ستؤثر بشكل كبير على اختراق المشاهد الخاصة)
هذا في الواقع سيوفر فرصًا أكبر لـ web3 AI، حيث كانت الشركات الكبرى التقليدية تحتكر القدرة على "التعميم" (الحوسبة، البيانات، الخوارزميات) عندما كانت المنافسة قائمة. إن محاولة التنافس مع جوجل وAWS وOpenAI من خلال مفهوم اللامركزية هو ببساطة حديث خيالي، فبالتأكيد لا يوجد مزايا في الموارد، ولا مزايا في التقنية، ولا حتى قاعدة مستخدمين.
لكن عندما نصل إلى عالم النماذج المحلية + حوسبة الحافة، فإن الوضع الذي تواجهه خدمات تقنية البلوكتشين سيكون مختلفًا تمامًا.
عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن إثبات أن نتائج المخرجات لم يتم العبث بها؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية؟ هذه الأسئلة هي بالضبط من نقاط قوة تقنية البلوك تشين...
جملة واحدة: فقط عندما تتغلغل الذكاء الاصطناعي بالفعل في كل جهاز، ستتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة ملحة؟
#مشروع Web3AI بدلاً من الاستمرار في المنافسة في المسار العام، لماذا لا نفكر بجد في كيفية توفير دعم البنية التحتية لموجة الذكاء الاصطناعي المحلية؟