Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và tác động của nó đến Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ tư duy chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán và các mô hình lớn, dần dần phát triển thành một hướng đi mới thiên về các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên. Xu hướng này đã được thể hiện trong những động thái mới nhất của nhiều ông lớn công nghệ.
AI đám mây và AI cục bộ đều có những lợi thế riêng. AI đám mây chủ yếu dựa vào quy mô tham số lớn và lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, sức mạnh tài chính trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng nhiều hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và phù hợp với các tình huống, có lợi thế độc đáo trong việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, cải thiện độ tin cậy và tính thực tiễn của hệ thống. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ vấn đề "ảo giác" có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các tình huống cụ thể, ảnh hưởng đến khả năng thâm nhập của nó trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho các dự án AI Web3. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh nhằm theo đuổi khả năng "đại chúng hóa", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống đã chiếm ưu thế nhờ vào nguồn lực, công nghệ và nền tảng người dùng của họ. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của các mô hình địa phương hóa và điện toán biên, triển vọng ứng dụng công nghệ blockchain trong lĩnh vực AI trở nên rộng rãi hơn.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện sự hợp tác giữa các mô hình trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư? Những câu hỏi này chính là lĩnh vực mà công nghệ blockchain nổi bật trong việc giải quyết.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án sáng tạo nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, một giao thức truyền thông dữ liệu mới nổi nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", và đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Có thể nói, chỉ khi AI thực sự "đi sâu" vào từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực phổ quát, tốt hơn nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, đây có thể là một hướng phát triển có triển vọng hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LadderToolGuy
· 07-25 21:58
Hê hê, vốn thậm chí còn phải quản lý cả giấc mơ.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeThunder
· 07-25 06:53
Dữ liệu ở đâu, lại tiếp tục vẽ bánh, đừng thổi phồng vấn đề địa phương nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCry
· 07-23 13:45
Chỉ có vậy thôi? Còn cần vốn lớn hơn?
Xem bản gốcTrả lời0
MetamaskMechanic
· 07-23 13:44
Quy mô nhỏ mới là vua!
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrier
· 07-23 13:40
Lại được chơi cho Suckers rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BTCRetirementFund
· 07-23 13:37
Đừng nghĩ đến AI địa phương nữa, chỉ là theo đuổi độ nóng mà thôi.
Xu hướng AI địa phương hóa nổi lên, các dự án Web3 đón nhận cơ hội mới
Xu hướng địa phương hóa trong ngành AI và tác động của nó đến Web3
Gần đây, ngành AI đã xuất hiện một xu hướng phát triển thú vị: từ tư duy chính thống trước đây tập trung vào sức mạnh tính toán và các mô hình lớn, dần dần phát triển thành một hướng đi mới thiên về các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên. Xu hướng này đã được thể hiện trong những động thái mới nhất của nhiều ông lớn công nghệ.
AI đám mây và AI cục bộ đều có những lợi thế riêng. AI đám mây chủ yếu dựa vào quy mô tham số lớn và lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, sức mạnh tài chính trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt. Ngược lại, AI cục bộ chú trọng nhiều hơn vào tối ưu hóa kỹ thuật và phù hợp với các tình huống, có lợi thế độc đáo trong việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, cải thiện độ tin cậy và tính thực tiễn của hệ thống. Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ vấn đề "ảo giác" có thể xảy ra khi mô hình tổng quát được áp dụng trong các tình huống cụ thể, ảnh hưởng đến khả năng thâm nhập của nó trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Xu hướng này mang đến cơ hội mới cho các dự án AI Web3. Trong quá khứ, trong cuộc cạnh tranh nhằm theo đuổi khả năng "đại chúng hóa", các gã khổng lồ công nghệ truyền thống đã chiếm ưu thế nhờ vào nguồn lực, công nghệ và nền tảng người dùng của họ. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của các mô hình địa phương hóa và điện toán biên, triển vọng ứng dụng công nghệ blockchain trong lĩnh vực AI trở nên rộng rãi hơn.
Khi mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện sự hợp tác giữa các mô hình trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư? Những câu hỏi này chính là lĩnh vực mà công nghệ blockchain nổi bật trong việc giải quyết.
Trong ngành đã xuất hiện một số dự án sáng tạo nhằm giải quyết những vấn đề này. Ví dụ, một giao thức truyền thông dữ liệu mới nổi nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung. Một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực thông qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", và đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả những dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề độ tin cậy của AI địa phương.
Có thể nói, chỉ khi AI thực sự "đi sâu" vào từng thiết bị thì hợp tác phi tập trung mới có thể biến từ khái niệm thành nhu cầu thực tế. Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực phổ quát, tốt hơn nên suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI địa phương, đây có thể là một hướng phát triển có triển vọng hơn.