Tren Baru dalam Industri AI: Peralihan dari Cloud ke Lokal
Belakangan ini, industri AI telah muncul dengan tren yang menarik: dari sebelumnya yang fokus pada model cloud besar dan konsentrasi daya komputasi, perlahan-lahan beralih ke arah model kecil lokal dan komputasi tepi. Perubahan ini dapat dibuktikan dari berbagai aspek, termasuk teknologi AI perusahaan Apple yang telah menjangkau 500 juta perangkat, Microsoft meluncurkan model kecil khusus Mu dengan jumlah parameter 330 juta untuk Windows 11, serta robot yang dapat beroperasi secara offline yang dikembangkan oleh Google DeepMind.
Perubahan ini membawa perbedaan yang signifikan. AI berbasis cloud terutama bergantung pada skala parameter yang besar dan data pelatihan yang sangat banyak, sehingga kekuatan finansial menjadi kompetisi inti. Sebaliknya, AI lokal lebih menekankan pada optimisasi teknik dan penyesuaian untuk skenario tertentu, memiliki keunggulan dalam melindungi privasi pengguna, serta meningkatkan keandalan dan kegunaan. Hal ini sangat penting, karena masalah "ilusi" yang sering terjadi pada model umum saat diterapkan di bidang tertentu dapat secara serius mempengaruhi penetrasinya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi proyek Web3 AI. Di masa lalu, ketika kompetisi industri terfokus pada kemampuan "generalisasi" (seperti komputasi, data, dan algoritma), raksasa teknologi tradisional secara alami mendominasi. Dalam keadaan ini, hanya menerapkan konsep desentralisasi untuk bersaing dengan raksasa seperti Google, Amazon Web Services, atau OpenAI, tentu saja tidak realistis, karena proyek-proyek baru ini baik kekurangan sumber daya dan keunggulan teknologi, maupun tidak memiliki basis pengguna yang solid.
Namun, dengan munculnya model lokal dan komputasi tepi, prospek aplikasi teknologi blockchain di bidang AI menjadi semakin luas. Ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna sendiri, bagaimana memastikan keaslian hasil keluaran dan mencegah pemalsuan? Bagaimana mewujudkan kolaborasi antar model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini adalah kekuatan dari teknologi blockchain.
Industri telah muncul beberapa proyek Web3 AI baru yang ditujukan untuk tantangan ini. Misalnya, proyek yang baru-baru ini mendapatkan investasi sebesar 10 juta USD telah meluncurkan protokol komunikasi data yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan kotak hitam yang ada di platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak, membangun "lapisan verifikasi buatan", dan telah menghasilkan pendapatan sebesar 14 juta USD. Semua proyek ini berusaha untuk mengatasi masalah "keandalan" yang dihadapi AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika teknologi AI benar-benar "menyentuh" setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum yang sudah padat, lebih baik merenungkan bagaimana memberikan dukungan infrastruktur yang diperlukan untuk gelombang AI terlokalisasi. Ini mungkin merupakan arah pengembangan yang lebih menjanjikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
4
Bagikan
Komentar
0/400
SighingCashier
· 07-22 09:13
AI tepi itu jebakan sudah terlalu berlebihan, ya.
Lihat AsliBalas0
MEVHunterWang
· 07-22 09:12
Tren lokal cukup baik, privasi juga menjadi lebih baik.
Tren Lokalisasi AI: Peluang dan Tantangan Baru untuk Proyek Web3
Tren Baru dalam Industri AI: Peralihan dari Cloud ke Lokal
Belakangan ini, industri AI telah muncul dengan tren yang menarik: dari sebelumnya yang fokus pada model cloud besar dan konsentrasi daya komputasi, perlahan-lahan beralih ke arah model kecil lokal dan komputasi tepi. Perubahan ini dapat dibuktikan dari berbagai aspek, termasuk teknologi AI perusahaan Apple yang telah menjangkau 500 juta perangkat, Microsoft meluncurkan model kecil khusus Mu dengan jumlah parameter 330 juta untuk Windows 11, serta robot yang dapat beroperasi secara offline yang dikembangkan oleh Google DeepMind.
Perubahan ini membawa perbedaan yang signifikan. AI berbasis cloud terutama bergantung pada skala parameter yang besar dan data pelatihan yang sangat banyak, sehingga kekuatan finansial menjadi kompetisi inti. Sebaliknya, AI lokal lebih menekankan pada optimisasi teknik dan penyesuaian untuk skenario tertentu, memiliki keunggulan dalam melindungi privasi pengguna, serta meningkatkan keandalan dan kegunaan. Hal ini sangat penting, karena masalah "ilusi" yang sering terjadi pada model umum saat diterapkan di bidang tertentu dapat secara serius mempengaruhi penetrasinya di bidang vertikal.
Tren ini membawa peluang baru bagi proyek Web3 AI. Di masa lalu, ketika kompetisi industri terfokus pada kemampuan "generalisasi" (seperti komputasi, data, dan algoritma), raksasa teknologi tradisional secara alami mendominasi. Dalam keadaan ini, hanya menerapkan konsep desentralisasi untuk bersaing dengan raksasa seperti Google, Amazon Web Services, atau OpenAI, tentu saja tidak realistis, karena proyek-proyek baru ini baik kekurangan sumber daya dan keunggulan teknologi, maupun tidak memiliki basis pengguna yang solid.
Namun, dengan munculnya model lokal dan komputasi tepi, prospek aplikasi teknologi blockchain di bidang AI menjadi semakin luas. Ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna sendiri, bagaimana memastikan keaslian hasil keluaran dan mencegah pemalsuan? Bagaimana mewujudkan kolaborasi antar model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini adalah kekuatan dari teknologi blockchain.
Industri telah muncul beberapa proyek Web3 AI baru yang ditujukan untuk tantangan ini. Misalnya, proyek yang baru-baru ini mendapatkan investasi sebesar 10 juta USD telah meluncurkan protokol komunikasi data yang bertujuan untuk mengatasi masalah monopoli data dan kotak hitam yang ada di platform AI terpusat. Proyek lain mengumpulkan data manusia nyata melalui perangkat gelombang otak, membangun "lapisan verifikasi buatan", dan telah menghasilkan pendapatan sebesar 14 juta USD. Semua proyek ini berusaha untuk mengatasi masalah "keandalan" yang dihadapi AI lokal.
Secara keseluruhan, hanya ketika teknologi AI benar-benar "menyentuh" setiap perangkat, kolaborasi terdesentralisasi dapat beralih dari konsep menjadi kebutuhan nyata. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum yang sudah padat, lebih baik merenungkan bagaimana memberikan dukungan infrastruktur yang diperlukan untuk gelombang AI terlokalisasi. Ini mungkin merupakan arah pengembangan yang lebih menjanjikan.