Нові тренди в індустрії штучного інтелекту: підйом локалізованих малих моделей та Передові обчислення

Нещодавно в індустрії штучного інтелекту спостерігається цікава тенденція розвитку: від попередньої загальної уваги до великих обчислювальних потужностей та великих моделей, поступово виникає новий напрямок, що акцентує увагу на локальних малих моделях та Передові обчислення. Цю тенденцію можна побачити з багатьох ознак, наприклад, розумна система однієї технологічної компанії вже охопила 500 мільйонів пристроїв, одна операційна система запустила спеціальну малу модель з 330 мільйонами параметрів, а також роботи, розроблені AI-компанією, реалізували "офлайн" операції тощо.

Ця трансформація принесла деякі суттєві відмінності. Хмарний ШІ в основному покладається на величезний обсяг параметрів і масивні тренувальні дані, фінансові ресурси є ключовою конкурентною перевагою. А локальний ШІ більше зосереджується на інженерній оптимізації та адаптації до сцен, маючи переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Це в основному пов'язано з тим, що проблеми ілюзій загальних моделей можуть суттєво вплинути на їх застосування в певних сферах.

Для Web3 AI ця тенденція може принести більше можливостей. Раніше, у гонитві за "універсальними" можливостями, традиційні технологічні гіганти домінували завдяки своїм ресурсам, технологіям та базі користувачів. Якщо проєкти Web3 хочуть конкурувати з цими гігантами, просто застосовуючи концепцію децентралізації, це безперечно є нереалістичним.

Однак, з появою локалізованих моделей та Передові обчислення, перспективи застосування технології блокчейн стають ще більш широкими. Коли AI-моделі працюють на пристроях користувачів, як забезпечити достовірність результатів? Як реалізувати співпрацю моделей при захисті конфіденційності? Ці питання якраз є сильною стороною технології блокчейн.

В галузі вже з'явилися деякі нові проекти, такі як певний протокол передачі даних, що має на меті вирішити проблему монополії даних та чорного ящика централізованих AI платформ. Інший проект за допомогою пристроїв для зчитування електроенцефалографії збирає реальні дані людей, створюючи "шар штучної верифікації", вже досягнув значних доходів. Ці проекти намагаються вирішити проблему "надійності" локальних AI.

В цілому, тільки коли ШІ дійсно "заглибиться" в кожен пристрій, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на реальну потребу. Для проектів Web3 AI, замість того щоб продовжувати внутрішню конкуренцію в загальному сегменті, краще серйозно подумати про те, як надати інфраструктурну підтримку для локалізованої хвилі ШІ. Це може бути більш перспективним напрямком розвитку.