Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a local
Recientemente, ha surgido una tendencia notable en la industria de la IA: la evolución de un enfoque centrado en grandes modelos en la nube y la concentración de potencia de cálculo hacia una nueva dirección que se inclina más hacia modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede corroborar desde múltiples aspectos, incluyendo que la tecnología de IA de Apple ha cubierto 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño especializado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y los robots desarrollados por Google DeepMind que pueden operar sin conexión, entre otros.
Esta transformación ha traído diferencias significativas. La IA en la nube depende principalmente de una gran escala de parámetros y de enormes conjuntos de datos de entrenamiento, por lo que el capital se convierte en la principal ventaja competitiva. En comparación, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y en la adaptación a escenarios específicos, teniendo ventajas en la protección de la privacidad del usuario, así como en la mejora de la fiabilidad y la utilidad. Esto es especialmente importante, ya que el problema de "alucinaciones" que a menudo aparece en la aplicación de modelos generales en campos específicos puede afectar gravemente su penetración en áreas verticales.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el pasado, cuando la competencia en la industria se centraba en capacidades "generalizadas" (como computación, datos y algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales ocupaban naturalmente la posición dominante. En este contexto, intentar competir con gigantes como Google, Amazon Web Services o OpenAI simplemente aplicando el concepto de descentralización es, sin duda, poco realista, ya que estos nuevos proyectos carecen tanto de recursos y ventajas tecnológicas como de una base de usuarios sólida.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos localizados y la computación en la nube, 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 dispositivos del usuario, ¿cómo se puede asegurar la veracidad de los resultados y prevenir la manipulación? ¿Cómo se puede lograr la colaboración entre modelos mientras se protege la privacidad? Estas cuestiones son precisamente las ventajas de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos de Web3 AI en la industria para enfrentar estos desafíos. Por ejemplo, un proyecto que recientemente recibió una inversión de 10 millones de dólares lanzó un protocolo de comunicación de datos, diseñado para abordar el problema del monopolio de datos y la caja negra que presentan las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales y construye una "capa de verificación artificial", ya ha generado ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están tratando de abordar el problema de "credibilidad" que enfrenta la IA local.
En general, solo cuando la tecnología AI realmente "se infiltra" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada puede pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de AI en Web3, en lugar de seguir compitiendo en una pista de generalización ya saturada, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar el apoyo de infraestructura necesario para la ola de AI localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.
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SighingCashier
· 07-22 09:13
La trampa de la IA en el borde ha ido demasiado lejos, ¿no?
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MEVHunterWang
· 07-22 09:12
Las tendencias locales son bastante buenas, y la privacidad también ha mejorado.
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SocialFiQueen
· 07-22 08:59
Otra nueva idea para engañar y obtener financiación ha llegado.
Tendencias de localización de IA: nuevas oportunidades y desafíos para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: la transición de la nube a local
Recientemente, ha surgido una tendencia notable en la industria de la IA: la evolución de un enfoque centrado en grandes modelos en la nube y la concentración de potencia de cálculo hacia una nueva dirección que se inclina más hacia modelos pequeños locales y computación en el borde. Este cambio se puede corroborar desde múltiples aspectos, incluyendo que la tecnología de IA de Apple ha cubierto 500 millones de dispositivos, Microsoft ha lanzado un modelo pequeño especializado Mu con 330 millones de parámetros para Windows 11, y los robots desarrollados por Google DeepMind que pueden operar sin conexión, entre otros.
Esta transformación ha traído diferencias significativas. La IA en la nube depende principalmente de una gran escala de parámetros y de enormes conjuntos de datos de entrenamiento, por lo que el capital se convierte en la principal ventaja competitiva. En comparación, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y en la adaptación a escenarios específicos, teniendo ventajas en la protección de la privacidad del usuario, así como en la mejora de la fiabilidad y la utilidad. Esto es especialmente importante, ya que el problema de "alucinaciones" que a menudo aparece en la aplicación de modelos generales en campos específicos puede afectar gravemente su penetración en áreas verticales.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3. En el pasado, cuando la competencia en la industria se centraba en capacidades "generalizadas" (como computación, datos y algoritmos), los gigantes tecnológicos tradicionales ocupaban naturalmente la posición dominante. En este contexto, intentar competir con gigantes como Google, Amazon Web Services o OpenAI simplemente aplicando el concepto de descentralización es, sin duda, poco realista, ya que estos nuevos proyectos carecen tanto de recursos y ventajas tecnológicas como de una base de usuarios sólida.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos localizados y la computación en la nube, 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 dispositivos del usuario, ¿cómo se puede asegurar la veracidad de los resultados y prevenir la manipulación? ¿Cómo se puede lograr la colaboración entre modelos mientras se protege la privacidad? Estas cuestiones son precisamente las ventajas de la tecnología blockchain.
Han surgido algunos nuevos proyectos de Web3 AI en la industria para enfrentar estos desafíos. Por ejemplo, un proyecto que recientemente recibió una inversión de 10 millones de dólares lanzó un protocolo de comunicación de datos, diseñado para abordar el problema del monopolio de datos y la caja negra que presentan las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales y construye una "capa de verificación artificial", ya ha generado ingresos de 14 millones de dólares. Estos proyectos están tratando de abordar el problema de "credibilidad" que enfrenta la IA local.
En general, solo cuando la tecnología AI realmente "se infiltra" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada puede pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de AI en Web3, en lugar de seguir compitiendo en una pista de generalización ya saturada, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar el apoyo de infraestructura necesario para la ola de AI localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.