Nuevas tendencias en la industria de la IA: el auge de los modelos pequeños localizados y la Computación Edge

Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: de la atención anterior a la capacidad de cómputo a gran escala y grandes modelos, ha surgido gradualmente una nueva dirección centrada en modelos pequeños locales y Computación Edge. Esta tendencia se puede observar en múltiples señales, como el hecho de que un sistema inteligente de una empresa tecnológica ha cubierto 500 millones de dispositivos, un sistema operativo ha lanzado un modelo pequeño dedicado de 330 millones de parámetros, y un robot desarrollado por una empresa de IA ha logrado realizar operaciones "fuera de línea", entre otros.

Este cambio trae algunas diferencias significativas. La IA en la nube se basa principalmente en una gran escala de parámetros y enormes datos de entrenamiento, donde la capacidad financiera es la clave de la competitividad. Por otro lado, la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la utilidad. Esto se debe principalmente a que el problema de la ilusión en los modelos generales puede afectar seriamente su aplicación en campos específicos.

Para la IA Web3, esta tendencia puede traer más oportunidades. Anteriormente, en la competencia por la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales dominaron gracias a su ventaja en recursos, tecnología y base de usuarios. Si los proyectos de Web3 quieren competir con estos gigantes simplemente aplicando el concepto de descentralización, sin duda es poco realista.

Sin embargo, con el surgimiento de modelos de localización y Computación Edge, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se vuelven más amplias. Cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios, ¿cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el punto fuerte de la tecnología blockchain.

En la industria han surgido algunos nuevos proyectos relacionados, como un protocolo de comunicación de datos que tiene como objetivo resolver el monopolio de datos y los problemas de caja negra de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha obtenido ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de "credibilidad" de la IA local.

En general, solo cuando la IA realmente se "despliegue" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad práctica. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de continuar la competencia en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de IA localizada. Este podría ser un camino de desarrollo más prometedor.