Чи є час, коли Web3 покаже свої можливості після "занурення" ШІ?

Автор: Haotian

Останнім часом, спостерігаючи за AI-індустрією, я помітив все більш «занурювальну» зміну: від первісного зосередження на обчислювальній потужності та «великих» моделях, з'явилася гілка, що орієнтується на локальні малі моделі та обчислення на краю.

Це можна побачити на прикладах, від покриття 5 мільярдів пристроїв Apple Intelligence до випуску Microsoft Windows 11 спеціальної моделі з 330 мільйонами параметрів Mu, а також до операцій «без мережі» роботів DeepMind від Google.

Яка буде різниця? Хмарний ШІ змагається за масштаб параметрів і обсяги навчальних даних, здатність витрачати гроші є основною конкурентною перевагою; локальний ШІ змагається за оптимізацію інженерії та адаптацію до сцен, що дозволяє зробити крок вперед у захисті конфіденційності, надійності та практичності. (Основні проблеми з ілюзіями загальних моделей можуть серйозно вплинути на проникнення у вертикальні сцени)

Це насправді створює більші можливості для web3 AI. Спочатку, коли всі змагалися за «універсальність» (обчислення, дані, алгоритми), це природно стало монополією традиційних великих компаній. Спроба конкурувати з Google, AWS, OpenAI та іншими, прикриваючись концепцією децентралізації, є просто марною надією, адже немає ні ресурсних переваг, ні технологічних переваг, а також відсутня база користувачів.

Але в світі локалізованих моделей + країнських обчислень ситуація з послугами блокчейн-технологій стає зовсім іншою.

Коли модель AI працює на пристрої користувача, як довести, що результати виходу не були змінені? Як реалізувати співпрацю моделей, захищаючи конфіденційність? Ці питання якраз і є сильною стороною технології блокчейн...

Звернув увагу на кілька нових проектів, пов'язаних з web3 AI, таких як нещодавно запущений даними комунікаційний протокол Lattica від @Gradient_HQ, який отримав 10M інвестицій від Pantera, для вирішення проблеми монополії даних та чорної скриньки централізованих AI платформ; @PublicAI_прилад для збору електроенцефалографічних даних HeadCap​​, який збирає реальні дані людей, створюючи "шар ручної перевірки", вже досягнув доходу в 14M; насправді, всі вони намагаються вирішити проблему "достовірності" локального AI.

Одним реченням: лише коли ШІ справді «зануриться» в кожен пристрій, децентралізована співпраця перетвориться з концепції на невід'ємну потребу?

#Web3AI проєктам замість того, щоб продовжувати змагатися в загальному сегменті, краще серйозно замислитися про те, як забезпечити інфраструктурну підтримку для локалізованої AI-хвилі?