# AI業界の新しいトレンド: クラウドからローカルへの移行最近、人工知能業界の発展を観察していると、興味深いトレンドが形成されていることに気づきます。以前は大規模な計算能力の集中と巨大なモデルが強調されていましたが、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに向かう新しい方向性に進化しています。この変化は、いくつかの兆候から見ることができます。たとえば、あるテクノロジー巨人のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しています。別のソフトウェア巨人は、最新のオペレーティングシステムのために特別な3.3億パラメータの小型モデルを発表しました。また、有名なAI研究機関はロボットの「オフライン」操作能力を探求しています。クラウドAIとローカルAIの競争の焦点は異なります。クラウドAIは主にパラメータの規模とトレーニングデータの量を競い、資金力が核心的な競争力です。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンの適応に重点を置き、プライバシー保護、信頼性、実用性の面で優位性を持っています。これは主に、汎用モデルの幻覚問題が特定の分野での応用に深刻な影響を与えるためです。このトレンドはWeb3 AIプロジェクトにさらなる機会をもたらしました。以前は、"汎用化"(計算、データ、アルゴリズム)能力の競争において、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めていました。単に分散型の概念をあてはめて、これらの大手と競争しようとするのは、明らかに夢物語です。なぜなら、リソース、技術、ユーザーベースが欠如しているからです。しかし、ローカライズモデルとエッジコンピューティングの新しい環境において、ブロックチェーン技術の応用の見通しは大きく変わりました。AIモデルがユーザーのデバイス上で動作する際、出力結果の真実性をどのように証明するのでしょうか?プライバシーを保護しながらモデルの協力をどのように実現するのでしょうか?これらはまさにブロックチェーン技術の強みです。業界には関連する新しいプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、あるデータ通信プロトコルは、中央集権的なAIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス問題を解決することを目的としています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、かなりの収益を上げています。これらのプロジェクトはすべて、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。総じて言えば、AIが真に「浸透」して各デバイスに至るとき、分散型協力は概念から現実のニーズに変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、汎用化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラストラクチャーのサポートをどのように提供するかを真剣に考える方が良いでしょう。これは深く探求する価値のある方向性かもしれません。
AIの新しいトレンド:クラウドの巨人からローカルモデルへ Web3の機会が現れる
AI業界の新しいトレンド: クラウドからローカルへの移行
最近、人工知能業界の発展を観察していると、興味深いトレンドが形成されていることに気づきます。以前は大規模な計算能力の集中と巨大なモデルが強調されていましたが、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに向かう新しい方向性に進化しています。
この変化は、いくつかの兆候から見ることができます。たとえば、あるテクノロジー巨人のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しています。別のソフトウェア巨人は、最新のオペレーティングシステムのために特別な3.3億パラメータの小型モデルを発表しました。また、有名なAI研究機関はロボットの「オフライン」操作能力を探求しています。
クラウドAIとローカルAIの競争の焦点は異なります。クラウドAIは主にパラメータの規模とトレーニングデータの量を競い、資金力が核心的な競争力です。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンの適応に重点を置き、プライバシー保護、信頼性、実用性の面で優位性を持っています。これは主に、汎用モデルの幻覚問題が特定の分野での応用に深刻な影響を与えるためです。
このトレンドはWeb3 AIプロジェクトにさらなる機会をもたらしました。以前は、"汎用化"(計算、データ、アルゴリズム)能力の競争において、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めていました。単に分散型の概念をあてはめて、これらの大手と競争しようとするのは、明らかに夢物語です。なぜなら、リソース、技術、ユーザーベースが欠如しているからです。
しかし、ローカライズモデルとエッジコンピューティングの新しい環境において、ブロックチェーン技術の応用の見通しは大きく変わりました。AIモデルがユーザーのデバイス上で動作する際、出力結果の真実性をどのように証明するのでしょうか?プライバシーを保護しながらモデルの協力をどのように実現するのでしょうか?これらはまさにブロックチェーン技術の強みです。
業界には関連する新しいプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、あるデータ通信プロトコルは、中央集権的なAIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス問題を解決することを目的としています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、かなりの収益を上げています。これらのプロジェクトはすべて、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。
総じて言えば、AIが真に「浸透」して各デバイスに至るとき、分散型協力は概念から現実のニーズに変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、汎用化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラストラクチャーのサポートをどのように提供するかを真剣に考える方が良いでしょう。これは深く探求する価値のある方向性かもしれません。
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