jakiro
著者：Haotian
最近、私はAI業界を観察し、ますます「沈没」の変化を発見しました。電力濃度と「ビッグ」モデルに関する元の主流のコンセンサスから、ローカルの小さなモデルとエッジコンピューティングに偏っているブランチが進化しました。
これは、5億デバイスをカバーするApple Intelligenceから、MicrosoftがWindows 11用の3億3,000万パラメーターの小型モデルMUを起動する、Google Deepmindのロボット「オフネットワーク」操作など、見ることができます。
違いは何ですか？Cloud AIはパラメータースケールとトレーニングデータと競合し、返金能力がコアの競争力です。ローカルAIは、エンジニアリングの最適化とシナリオの適応と競合しており、プライバシー、信頼性、実用性の保護にさらに進みます。（主要な一般的なモデルの幻覚の問題は、垂直シーンの浸透に深刻な影響を与えます）
これは実際にWeb3 AIにとって大きな機会を持っています。人々が「一般化」（コンピューティング、データ、アルゴリズム）機能を競うと、従来の巨大メーカーによって自然に独占されていることがわかります。彼らが地方分権化の概念を置くなら、彼らはGoogle、AWS、Openaiなどと競争したいと考えています。これは単なる夢です。結局のところ、リソースの利点、技術的な利点、ユーザーベースはありません。
しかし、ローカリゼーションモデル +エッジコンピューティングの世界では、ブロックチェーンテクノロジーサービスに直面している状況は非常に異なっています。
AIモデルがユーザーデバイスで実行されると、出力の結果が改ざんされていないことをどのように証明しますか？プライバシーを保護しながらモデルコラボレーションを実現する方法は？これらの質問はまさにブロックチェーンテクノロジーの強みです…
Pantera Zero Investment 10Mの@Gradient_HQによって最近開始されたデータ通信プロトコルLatticaなど、いくつかの新しいWeb3 AI関連プロジェクトに気づきました。 @publicai_脳波デバイスのヘッドキャップは、実際の人間のデータを収集し、14mの収益を達成した「人工検証層」を構築します。実際、彼らは皆、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。
一言で言えば、AIがすべてのデバイスに本当に「沈む」ことができる場合にのみ、概念から需要に変化することができますか？
＃web3aiプロジェクトは、一般化トラックに存在し続ける代わりに、ローカライズされたAI波にインフラストラクチャサポートを提供する方法を慎重に検討する必要がありますか？
