Tren Perkembangan Industri AI: Dari Model Besar di Cloud ke Model Kecil Lokal
Dalam beberapa waktu terakhir, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: beralih dari model besar terpusat ke model kecil terdistribusi. Perubahan ini terlihat dalam berbagai aspek, termasuk Apple Intelligence yang mencakup 500 juta perangkat, Microsoft yang mengembangkan model kecil khusus Mu dengan 330 juta parameter untuk Windows 11, serta Google DeepMind yang menjelajahi operasi robot offline.
Perubahan ini berarti bahwa teknologi AI sedang beralih dari cloud ke perangkat lokal. AI berbasis cloud terutama bergantung pada skala parameter yang besar dan data pelatihan yang masif, kekuatan finansial adalah daya saing inti. Sebaliknya, AI lokal lebih fokus pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kegunaan. Perubahan ini sebagian berasal dari masalah "ilusi" yang ada pada model besar umum di dalam skenario tertentu, yang mempengaruhi aplikasinya di bidang vertikal.
Bagi proyek Web3 AI, tren ini membawa peluang baru. Sebelumnya, dalam persaingan untuk mengejar kemampuan "generalisasi", proyek Web3 sulit bersaing dengan raksasa teknologi tradisional, karena mereka berada dalam posisi yang buruk dalam hal sumber daya, teknologi, dan basis pengguna. Namun, seiring dengan perkembangan AI menuju komputasi lokal dan tepi, keunggulan teknologi Web3 mulai terlihat.
Ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna, bagaimana cara memastikan keaslian hasil output? Bagaimana mewujudkan kolaborasi model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini adalah bidang keahlian teknologi blockchain. Beberapa proyek Web3 AI yang muncul sedang mengeksplorasi arah ini, seperti mengembangkan protokol komunikasi data untuk mengatasi masalah monopoli data di platform AI terpusat, atau menggunakan perangkat gelombang otak untuk mengumpulkan data manusia yang nyata untuk membangun "lapisan verifikasi buatan".
Secara keseluruhan, desentralisasi kolaborasi hanya dapat menjadi kebutuhan nyata ketika AI benar-benar "menyusut" ke setiap perangkat. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum, lebih baik berpikir tentang bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, 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.
13 Suka
Hadiah
13
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ProbablyNothing
· 18jam yang lalu
Dari besar ke kecil, jelas ini adalah pertimbangan biaya.
Lihat AsliBalas0
MeltdownSurvivalist
· 18jam yang lalu
Memang dapat diandalkan, seharusnya sudah beralih ke lokal.
Lihat AsliBalas0
SatoshiLegend
· 18jam yang lalu
Pola ini memang agak mirip dengan arah eksperimen zk-SNARKs tahun 94... Lokalisasi berarti distribusi Daya Komputasi akan mengikuti model arsitektur P2P.
Lihat AsliBalas0
BearMarketSurvivor
· 18jam yang lalu
Model kecil biayanya jauh lebih rendah, membuat yang besar pasti akan Rekt.
Teknologi AI beralih ke proyek Web3 lokal menghadirkan peluang baru
Tren Perkembangan Industri AI: Dari Model Besar di Cloud ke Model Kecil Lokal
Dalam beberapa waktu terakhir, industri AI menunjukkan tren perkembangan yang menarik: beralih dari model besar terpusat ke model kecil terdistribusi. Perubahan ini terlihat dalam berbagai aspek, termasuk Apple Intelligence yang mencakup 500 juta perangkat, Microsoft yang mengembangkan model kecil khusus Mu dengan 330 juta parameter untuk Windows 11, serta Google DeepMind yang menjelajahi operasi robot offline.
Perubahan ini berarti bahwa teknologi AI sedang beralih dari cloud ke perangkat lokal. AI berbasis cloud terutama bergantung pada skala parameter yang besar dan data pelatihan yang masif, kekuatan finansial adalah daya saing inti. Sebaliknya, AI lokal lebih fokus pada optimasi rekayasa dan penyesuaian skenario, memiliki keunggulan dalam perlindungan privasi, keandalan, dan kegunaan. Perubahan ini sebagian berasal dari masalah "ilusi" yang ada pada model besar umum di dalam skenario tertentu, yang mempengaruhi aplikasinya di bidang vertikal.
Bagi proyek Web3 AI, tren ini membawa peluang baru. Sebelumnya, dalam persaingan untuk mengejar kemampuan "generalisasi", proyek Web3 sulit bersaing dengan raksasa teknologi tradisional, karena mereka berada dalam posisi yang buruk dalam hal sumber daya, teknologi, dan basis pengguna. Namun, seiring dengan perkembangan AI menuju komputasi lokal dan tepi, keunggulan teknologi Web3 mulai terlihat.
Ketika model AI dijalankan di perangkat pengguna, bagaimana cara memastikan keaslian hasil output? Bagaimana mewujudkan kolaborasi model sambil melindungi privasi? Pertanyaan-pertanyaan ini adalah bidang keahlian teknologi blockchain. Beberapa proyek Web3 AI yang muncul sedang mengeksplorasi arah ini, seperti mengembangkan protokol komunikasi data untuk mengatasi masalah monopoli data di platform AI terpusat, atau menggunakan perangkat gelombang otak untuk mengumpulkan data manusia yang nyata untuk membangun "lapisan verifikasi buatan".
Secara keseluruhan, desentralisasi kolaborasi hanya dapat menjadi kebutuhan nyata ketika AI benar-benar "menyusut" ke setiap perangkat. Untuk proyek Web3 AI, alih-alih terus bersaing di jalur umum, lebih baik berpikir tentang bagaimana memberikan dukungan infrastruktur untuk gelombang AI lokal, ini mungkin merupakan arah pengembangan yang lebih menjanjikan.