AI gerçekten her cihaza "inmelidir" ki merkeziyetsizlik işbirliği kavram olmaktan çıkıp zorunluluk haline gelsin?
Yazı: Haotian
Son zamanlarda AI sektörünü gözlemlediğimde, giderek daha fazla "aşağı inme" değişimi fark ettim: Önceden hesaplama gücünün yoğunlaşması ve "büyük" modellerin ana akım uzlaşısından, yerel küçük modeller ve kenar hesaplama eğilimine yönelen bir dal ortaya çıktı.
Bu durum, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsamasından, Microsoft'un Windows 11 için özel 3.3 milyar parametreli Mu modelini tanıtmasına, Google DeepMind'ın robotlarının "ağdan çıkarma" işlemlerine kadar her yerde görülebiliyor.
Ne tür farklılıklar olacak? Bulut AI, parametre ölçeği ve eğitim verileri ile yarışıyor, para harcama yeteneği ise ana rekabet gücü; yerel AI, mühendislik optimizasyonu ve sahne uyumu ile yarışıyor, gizliliği koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından daha ileri gidecek. (Ana genel modellerin yanılsama sorunu, dikey sahne penetrasyonunu ciddi şekilde etkileyebilir.)
Bu aslında web3 AI için daha büyük fırsatlar yaratacak. Herkes "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri konusunda yarışırken doğal olarak geleneksel Giant şirketler tarafından tekel altına alınıyor. Merkeziyetsizlik kavramı üzerine oturunca Google, AWS, OpenAI gibi şirketlerle rekabet etmeyi hayal etmek, gerçek bir hayalperestlik. Sonuçta, kaynak avantajı, teknik avantaj yok, ayrıca kullanıcı tabanı da yok.
Ancak yerelleştirilmiş model + kenar hesaplama dünyasına gelindiğinde, blockchain teknolojisi hizmetlerinin karşılaştığı durum oldukça farklı hale geliyor.
Kullanıcı cihazında çalışan AI modelinin çıktı sonuçlarının değiştirilmediğini nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği koruma şartıyla model iş birliği nasıl sağlanabilir? Bu sorular tam olarak Merkeziyetsizlik teknolojisinin güçlü yönleridir...
Web3 AI ile ilgili bazı yeni projelere dikkat ettiniz mi? Örneğin, Pantera'nın 10M yatırım yaptığı @Gradient_HQ tarafından sunulan veri iletişim protokolü Lattica, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorununu çözmeyi amaçlıyor; @PublicAI_ beyin dalgası cihazı HeadCap, gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14M gelir elde etti; aslında, hepsi yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Bir cümle: Yalnızca AI gerçekten her cihaza "inildiğinde" merkeziyetsizlik iş birliği kavramdan zorunluluğa dönüşecektir?
#Web3AI projesi, genel alanda içe dönmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacağını ciddi şekilde düşünmekte daha iyi değil mi?
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI "düşüşü" Web3'ün bir fırsatı mı?
Yazı: Haotian
Son zamanlarda AI sektörünü gözlemlediğimde, giderek daha fazla "aşağı inme" değişimi fark ettim: Önceden hesaplama gücünün yoğunlaşması ve "büyük" modellerin ana akım uzlaşısından, yerel küçük modeller ve kenar hesaplama eğilimine yönelen bir dal ortaya çıktı.
Bu durum, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsamasından, Microsoft'un Windows 11 için özel 3.3 milyar parametreli Mu modelini tanıtmasına, Google DeepMind'ın robotlarının "ağdan çıkarma" işlemlerine kadar her yerde görülebiliyor.
Ne tür farklılıklar olacak? Bulut AI, parametre ölçeği ve eğitim verileri ile yarışıyor, para harcama yeteneği ise ana rekabet gücü; yerel AI, mühendislik optimizasyonu ve sahne uyumu ile yarışıyor, gizliliği koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından daha ileri gidecek. (Ana genel modellerin yanılsama sorunu, dikey sahne penetrasyonunu ciddi şekilde etkileyebilir.)
Bu aslında web3 AI için daha büyük fırsatlar yaratacak. Herkes "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri konusunda yarışırken doğal olarak geleneksel Giant şirketler tarafından tekel altına alınıyor. Merkeziyetsizlik kavramı üzerine oturunca Google, AWS, OpenAI gibi şirketlerle rekabet etmeyi hayal etmek, gerçek bir hayalperestlik. Sonuçta, kaynak avantajı, teknik avantaj yok, ayrıca kullanıcı tabanı da yok.
Ancak yerelleştirilmiş model + kenar hesaplama dünyasına gelindiğinde, blockchain teknolojisi hizmetlerinin karşılaştığı durum oldukça farklı hale geliyor.
Kullanıcı cihazında çalışan AI modelinin çıktı sonuçlarının değiştirilmediğini nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği koruma şartıyla model iş birliği nasıl sağlanabilir? Bu sorular tam olarak Merkeziyetsizlik teknolojisinin güçlü yönleridir...
Web3 AI ile ilgili bazı yeni projelere dikkat ettiniz mi? Örneğin, Pantera'nın 10M yatırım yaptığı @Gradient_HQ tarafından sunulan veri iletişim protokolü Lattica, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorununu çözmeyi amaçlıyor; @PublicAI_ beyin dalgası cihazı HeadCap, gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturdu ve 14M gelir elde etti; aslında, hepsi yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Bir cümle: Yalnızca AI gerçekten her cihaza "inildiğinde" merkeziyetsizlik iş birliği kavramdan zorunluluğa dönüşecektir?
#Web3AI projesi, genel alanda içe dönmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacağını ciddi şekilde düşünmekte daha iyi değil mi?