Nouvelles tendances de l'industrie de l'IA : transformation du cloud vers le local
Récemment, un phénomène remarquable est apparu dans l'industrie de l'IA : l'évolution d'un modèle axé sur de grands modèles cloud et une concentration de puissance de calcul vers une nouvelle direction privilégiant les petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Ce changement peut être confirmé de plusieurs manières, notamment par le fait que la technologie AI d'Apple couvre 500 millions d'appareils, que Microsoft a lancé un modèle dédié de petite taille Mu avec 330 millions de paramètres pour Windows 11, et que le robot développé par Google DeepMind peut fonctionner hors ligne.
Cette transformation a entraîné des différences significatives. L'IA dans le cloud repose principalement sur une vaste échelle de paramètres et d'énormes quantités de données d'entraînement, ce qui fait de la force financière un atout central. En revanche, l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation à des scénarios spécifiques, offrant des avantages en matière de protection de la vie privée des utilisateurs, d'amélioration de la fiabilité et de l'utilité. Cela est particulièrement important, car le problème des "hallucinations" qui se produit souvent lorsque des modèles généraux sont appliqués à des domaines spécifiques peut sérieusement affecter leur pénétration dans des secteurs verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Dans le passé, lorsque la concurrence dans l'industrie se concentrait sur la capacité à "généraliser" (comme le calcul, les données et les algorithmes), les géants technologiques traditionnels dominaient naturellement. Dans ce contexte, il est sans aucun doute irréaliste de penser qu'il suffit d'appliquer le concept de décentralisation pour rivaliser avec des géants comme Google, Amazon Web Services ou OpenAI, car ces nouveaux projets manquent à la fois de ressources et d'avantages technologiques, ainsi que d'une base d'utilisateurs solide.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA deviennent plus larges. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les propres appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats et prévenir la falsification ? Comment réaliser la collaboration entre les modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions représentent justement les avantages de la technologie blockchain.
L'industrie a vu émerger certains nouveaux projets Web3 AI visant à relever ces défis. Par exemple, un projet récemment financé à hauteur de 10 millions de dollars a lancé un protocole de communication de données, visant à résoudre les problèmes de monopole de données et de boîte noire présents sur les plateformes d'IA centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture d'ondes cérébrales et construit une "couche de validation humaine", ayant déjà généré 14 millions de dollars de revenus. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de "fiabilité" auquel l'IA locale est confrontée.
En résumé, la collaboration décentralisée ne pourra passer du concept à un besoin réel que lorsque la technologie AI s'"enfoncera" réellement dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, au lieu de continuer à s'"auto-concurrencer" sur une piste déjà encombrée et généralisée, il vaut mieux réfléchir sérieusement à la manière de fournir le soutien d'infrastructure nécessaire à la vague de l'AI localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.
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SighingCashier
· 07-22 09:13
AI bord ce piège a été trop exagéré.
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MEVHunterWang
· 07-22 09:12
Les tendances locales sont plutôt bonnes, la confidentialité s'est également améliorée.
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SocialFiQueen
· 07-22 08:59
Encore un nouveau concept pour escroquer des financements.
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screenshot_gains
· 07-22 08:56
Eh bien, on jette tout sur le local, n'est-ce pas ?
Tendances de la localisation de l'IA : nouvelles opportunités et défis pour les projets Web3
Nouvelles tendances de l'industrie de l'IA : transformation du cloud vers le local
Récemment, un phénomène remarquable est apparu dans l'industrie de l'IA : l'évolution d'un modèle axé sur de grands modèles cloud et une concentration de puissance de calcul vers une nouvelle direction privilégiant les petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Ce changement peut être confirmé de plusieurs manières, notamment par le fait que la technologie AI d'Apple couvre 500 millions d'appareils, que Microsoft a lancé un modèle dédié de petite taille Mu avec 330 millions de paramètres pour Windows 11, et que le robot développé par Google DeepMind peut fonctionner hors ligne.
Cette transformation a entraîné des différences significatives. L'IA dans le cloud repose principalement sur une vaste échelle de paramètres et d'énormes quantités de données d'entraînement, ce qui fait de la force financière un atout central. En revanche, l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation à des scénarios spécifiques, offrant des avantages en matière de protection de la vie privée des utilisateurs, d'amélioration de la fiabilité et de l'utilité. Cela est particulièrement important, car le problème des "hallucinations" qui se produit souvent lorsque des modèles généraux sont appliqués à des domaines spécifiques peut sérieusement affecter leur pénétration dans des secteurs verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Dans le passé, lorsque la concurrence dans l'industrie se concentrait sur la capacité à "généraliser" (comme le calcul, les données et les algorithmes), les géants technologiques traditionnels dominaient naturellement. Dans ce contexte, il est sans aucun doute irréaliste de penser qu'il suffit d'appliquer le concept de décentralisation pour rivaliser avec des géants comme Google, Amazon Web Services ou OpenAI, car ces nouveaux projets manquent à la fois de ressources et d'avantages technologiques, ainsi que d'une base d'utilisateurs solide.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA deviennent plus larges. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les propres appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats et prévenir la falsification ? Comment réaliser la collaboration entre les modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions représentent justement les avantages de la technologie blockchain.
L'industrie a vu émerger certains nouveaux projets Web3 AI visant à relever ces défis. Par exemple, un projet récemment financé à hauteur de 10 millions de dollars a lancé un protocole de communication de données, visant à résoudre les problèmes de monopole de données et de boîte noire présents sur les plateformes d'IA centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture d'ondes cérébrales et construit une "couche de validation humaine", ayant déjà généré 14 millions de dollars de revenus. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de "fiabilité" auquel l'IA locale est confrontée.
En résumé, la collaboration décentralisée ne pourra passer du concept à un besoin réel que lorsque la technologie AI s'"enfoncera" réellement dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, au lieu de continuer à s'"auto-concurrencer" sur une piste déjà encombrée et généralisée, il vaut mieux réfléchir sérieusement à la manière de fournir le soutien d'infrastructure nécessaire à la vague de l'AI localisée. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.