Недавно, наблюдая за отраслью ИИ, я заметил все более "углубляющуюся" тенденцию: от первоначального сосредоточения на вычислительной мощности и согласии с "большими" моделями, возникла ветвь, ориентированная на локальные малые модели и передовые вычисления.
Это видно на примере того, как Apple Intelligence охватывает 500 миллионов устройств, Microsoft запускает специальную модель Mu с 3,3 миллиарда параметров для Windows 11, а также операции «вне сети» от Google DeepMind.
Что же будет отличаться? Облачный ИИ борется за масштаб параметров и объемы тренировочных данных, способность тратить деньги является его основной конкурентоспособностью; локальный ИИ делает ставку на оптимизацию инженерии и адаптацию к сценарию, что позволит сделать шаг вперед в защите конфиденциальности, надежности и практичности. (Основные проблемы с иллюзией в универсальных моделях серьезно повлияют на проникновение в вертикальные сценарии.)
На самом деле это создаст большие возможности для web3 AI. Ранее, когда все сосредотачивались на "универсальных" (вычисления, данные, алгоритмы) способностях, естественно, это было в руках традиционных гигантов. Попытка конкурировать с такими компаниями, как Google, AWS, OpenAI, просто является иллюзией, учитывая отсутствие ресурсного преимущества, технологического преимущества и, тем более, отсутствия базы пользователей.
Но в мире локализованных моделей + передовых вычислений ситуация, с которой сталкиваются услуги блокчейн-технологий, оказывается совершенно иной.
Когда AI-модель работает на устройствах пользователей, как доказать, что результаты вывода не были изменены? Как реализовать сотрудничество моделей при защите конфиденциальности? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн...
Одно предложение: только когда ИИ действительно "погрузится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество станет необходимостью?
#Web3AI Проектам стоит серьезно подумать, как обеспечить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ, вместо того чтобы продолжать конкурировать в универсальном направлении.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Недавно, наблюдая за отраслью ИИ, я заметил все более "углубляющуюся" тенденцию: от первоначального сосредоточения на вычислительной мощности и согласии с "большими" моделями, возникла ветвь, ориентированная на локальные малые модели и передовые вычисления.
Это видно на примере того, как Apple Intelligence охватывает 500 миллионов устройств, Microsoft запускает специальную модель Mu с 3,3 миллиарда параметров для Windows 11, а также операции «вне сети» от Google DeepMind.
Что же будет отличаться? Облачный ИИ борется за масштаб параметров и объемы тренировочных данных, способность тратить деньги является его основной конкурентоспособностью; локальный ИИ делает ставку на оптимизацию инженерии и адаптацию к сценарию, что позволит сделать шаг вперед в защите конфиденциальности, надежности и практичности. (Основные проблемы с иллюзией в универсальных моделях серьезно повлияют на проникновение в вертикальные сценарии.)
На самом деле это создаст большие возможности для web3 AI. Ранее, когда все сосредотачивались на "универсальных" (вычисления, данные, алгоритмы) способностях, естественно, это было в руках традиционных гигантов. Попытка конкурировать с такими компаниями, как Google, AWS, OpenAI, просто является иллюзией, учитывая отсутствие ресурсного преимущества, технологического преимущества и, тем более, отсутствия базы пользователей.
Но в мире локализованных моделей + передовых вычислений ситуация, с которой сталкиваются услуги блокчейн-технологий, оказывается совершенно иной.
Когда AI-модель работает на устройствах пользователей, как доказать, что результаты вывода не были изменены? Как реализовать сотрудничество моделей при защите конфиденциальности? Эти вопросы как раз являются сильными сторонами технологии блокчейн...
Одно предложение: только когда ИИ действительно "погрузится" в каждое устройство, децентрализованное сотрудничество станет необходимостью?
#Web3AI Проектам стоит серьезно подумать, как обеспечить инфраструктурную поддержку для локализованной волны ИИ, вместо того чтобы продолжать конкурировать в универсальном направлении.