AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel geçiş
Son zamanlarda AI endüstrisinde dikkat çekici bir trend ortaya çıktı: Öncelikle büyük bulut modelleri ve hesaplama gücüne odaklanmaktan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamasına yönelen yeni bir yöne evrildi. Bu değişim, Apple'ın AI teknolojisinin 500 milyon cihazı kapsadığı, Microsoft'un Windows 11 için 330 milyon parametreye sahip özel küçük model Mu'yu tanıttığı ve Google DeepMind'ın çevrimdışı çalışabilen robotlar geliştirdiği gibi birçok alandan doğrulanabilir.
Bu dönüşüm, belirgin farklılıklar getirdi. Bulut tabanlı AI, büyük parametre boyutlarına ve devasa eğitim verilerine dayanıyor, bu nedenle finansal güç temel rekabet avantajı haline geldi. Buna karşın, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve belirli senaryolara uyum sağlamaya daha fazla önem veriyor; kullanıcı gizliliğini koruma, güvenilirliği artırma ve kullanılabilirlik açısından avantaj sağlıyor. Bu özellikle önemlidir çünkü genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında sıkça karşılaşılan "hayal" sorunu, dikey alanlardaki benimsenmelerini ciddi şekilde etkileyebilir.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sunuyor. Geçmişte, sektör rekabeti "genelleştirilmiş" yetenekler (örneğin hesaplama, veri ve algoritma) üzerine yoğunlaştığında, geleneksel teknoloji devleri doğal olarak baskın konumda oldu. Bu durumda, merkeziyetsiz kavramını uygulayıp Google, Amazon Web Services veya OpenAI gibi devlerle rekabet etmeye çalışmak kesinlikle gerçekçi değil, çünkü bu yeni projelerin hem kaynak hem de teknik avantajları yok, hem de sağlam bir kullanıcı tabanına sahip değiller.
Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselmesiyle birlikte, blok zinciri teknolojisinin AI alanındaki uygulama olanakları daha da genişliyor. AI modelleri kullanıcıların kendi cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğunu nasıl sağlarız ve değiştirilmeyi nasıl önleriz? Gizliliği korurken modeller arasında iş birliği nasıl sağlanır? Bu sorunlar tam olarak blok zinciri teknolojisinin avantajlarıdır.
Sektörde bu zorluklara yönelik bazı yeni Web3 AI projeleri ortaya çıktı. Örneğin, yakın zamanda 10 milyon dolarlık yatırım alan bir proje, merkezi AI platformlarının karşılaştığı veri tekelleşmesi ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan bir veri iletişim protokolü geliştirdi. Diğer bir proje, beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14 milyon dolarlık gelir elde etti. Bu projeler yerel AI'nın karşılaştığı "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, yalnızca AI teknolojisi gerçekten her cihaza "inmesi" durumunda, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir talebe dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, zaten kalabalık olan genel yarışta devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına gerekli altyapı desteğini nasıl sağlayacaklarını düşünmek daha iyi olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
4
Repost
Share
Comment
0/400
SighingCashier
· 07-22 09:13
AI kenarındaki o tuzak fazla abartıldı.
View OriginalReply0
MEVHunterWang
· 07-22 09:12
Yerel trendler oldukça iyi, gizlilik de daha iyi hale geldi.
View OriginalReply0
SocialFiQueen
· 07-22 08:59
Yine yeni bir kavramla finansman dolandırıcılığı yapılıyor.
View OriginalReply0
screenshot_gains
· 07-22 08:56
Aman Tanrım, her şeyi yerel olarak atıyorsun, değil mi?
Yerli AI Eğilimleri: Web3 Projeleri için Yeni Fırsatlar ve Zorluklar
AI sektöründeki yeni trendler: Buluttan yerel geçiş
Son zamanlarda AI endüstrisinde dikkat çekici bir trend ortaya çıktı: Öncelikle büyük bulut modelleri ve hesaplama gücüne odaklanmaktan, giderek yerel küçük modellere ve kenar hesaplamasına yönelen yeni bir yöne evrildi. Bu değişim, Apple'ın AI teknolojisinin 500 milyon cihazı kapsadığı, Microsoft'un Windows 11 için 330 milyon parametreye sahip özel küçük model Mu'yu tanıttığı ve Google DeepMind'ın çevrimdışı çalışabilen robotlar geliştirdiği gibi birçok alandan doğrulanabilir.
Bu dönüşüm, belirgin farklılıklar getirdi. Bulut tabanlı AI, büyük parametre boyutlarına ve devasa eğitim verilerine dayanıyor, bu nedenle finansal güç temel rekabet avantajı haline geldi. Buna karşın, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve belirli senaryolara uyum sağlamaya daha fazla önem veriyor; kullanıcı gizliliğini koruma, güvenilirliği artırma ve kullanılabilirlik açısından avantaj sağlıyor. Bu özellikle önemlidir çünkü genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında sıkça karşılaşılan "hayal" sorunu, dikey alanlardaki benimsenmelerini ciddi şekilde etkileyebilir.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar sunuyor. Geçmişte, sektör rekabeti "genelleştirilmiş" yetenekler (örneğin hesaplama, veri ve algoritma) üzerine yoğunlaştığında, geleneksel teknoloji devleri doğal olarak baskın konumda oldu. Bu durumda, merkeziyetsiz kavramını uygulayıp Google, Amazon Web Services veya OpenAI gibi devlerle rekabet etmeye çalışmak kesinlikle gerçekçi değil, çünkü bu yeni projelerin hem kaynak hem de teknik avantajları yok, hem de sağlam bir kullanıcı tabanına sahip değiller.
Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar hesaplamanın yükselmesiyle birlikte, blok zinciri teknolojisinin AI alanındaki uygulama olanakları daha da genişliyor. AI modelleri kullanıcıların kendi cihazlarında çalıştığında, çıktının doğruluğunu nasıl sağlarız ve değiştirilmeyi nasıl önleriz? Gizliliği korurken modeller arasında iş birliği nasıl sağlanır? Bu sorunlar tam olarak blok zinciri teknolojisinin avantajlarıdır.
Sektörde bu zorluklara yönelik bazı yeni Web3 AI projeleri ortaya çıktı. Örneğin, yakın zamanda 10 milyon dolarlık yatırım alan bir proje, merkezi AI platformlarının karşılaştığı veri tekelleşmesi ve kara kutu sorunlarını çözmeyi amaçlayan bir veri iletişim protokolü geliştirdi. Diğer bir proje, beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verileri toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14 milyon dolarlık gelir elde etti. Bu projeler yerel AI'nın karşılaştığı "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, yalnızca AI teknolojisi gerçekten her cihaza "inmesi" durumunda, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir talebe dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, zaten kalabalık olan genel yarışta devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına gerekli altyapı desteğini nasıl sağlayacaklarını düşünmek daha iyi olabilir. Bu belki de daha umut verici bir gelişim yönü.