Depois que a IA "descer", será a hora de o Web3 mostrar sua grande habilidade?

Autor: Haotian

Recentemente, ao observar a indústria de IA, notei uma mudança cada vez mais "profunda": a partir do consenso mainstream anterior de concentração de poder computacional e grandes modelos, evoluiu uma ramificação voltada para modelos pequenos locais e computação de borda.

Isso pode ser visto desde a cobertura de 500 milhões de dispositivos pela Apple Intelligence, até o lançamento do modelo pequeno com 3,3 bilhões de parâmetros Mu, exclusivo para Windows 11 pela Microsoft, passando pela operação "off-line" do robô da Google DeepMind, entre outros.

O que haverá de diferente? A IA em nuvem aposta na escala dos parâmetros e nos dados de treinamento, e a capacidade de queimar dinheiro é a principal vantagem competitiva; a IA local aposta na otimização de engenharia e na adaptação ao cenário, avançando mais na proteção da privacidade, confiabilidade e praticidade. (O problema da ilusão nos modelos gerais pode afetar seriamente a penetração em cenários de nicho.)

Isto, na verdade, representa uma oportunidade maior para a web3 AI. Quando todos competem pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), naturalmente são monopolizados por grandes empresas tradicionais. Tentar competir com Google, AWS, OpenAI, entre outros, apenas porque se adota o conceito de descentralização é simplesmente um delírio, visto que não há vantagem em recursos, vantagem técnica e muito menos uma base de usuários.

Mas no mundo dos modelos de localização + computação de borda, a situação enfrentada pelos serviços de tecnologia blockchain é muito diferente.

Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como provar que os resultados da saída não foram alterados? Como implementar a colaboração do modelo sob a premissa de proteger a privacidade? Essas questões são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain...

Notei alguns novos projetos relacionados com web3 AI, como o protocolo de comunicação de dados Lattica, recentemente lançado pela @Gradient_HQ com um investimento de 10M da Pantera, que visa resolver o problema do monopólio de dados e da caixa preta das plataformas de IA centralizadas; o dispositivo de ondas cerebrais @PublicAI_HeadCap​​ coleta dados reais de humanos, construindo uma "camada de validação artificial", e já alcançou uma receita de 14M; na verdade, todos estão a tentar resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.

Em uma frase: somente quando a IA realmente "mergulhar" em cada dispositivo é que a colaboração descentralizada se tornará uma necessidade em vez de um conceito?

#Web3AI projetos e, em vez de continuar a se envolver em um campo de competição generalizada, não seria melhor refletir sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de AI local?