AI "hạ xuống" sau đó, phải chăng là lúc Web3 thể hiện sức mạnh?

Tác giả: Haotian

Gần đây quan sát ngành AI, tôi nhận thấy một sự thay đổi ngày càng "hạ xuống": từ sự đồng thuận chủ yếu trước đây về việc tập trung sức mạnh tính toán và các mô hình "lớn", đã phát triển thành một nhánh thiên về các mô hình nhỏ địa phương và tính toán biên.

Điều này có thể thấy từ việc Apple Intelligence phủ sóng 500 triệu thiết bị, đến việc Microsoft ra mắt mô hình nhỏ 3.3 tỷ tham số Mu dành riêng cho Windows 11, và đến các hoạt động "ngắt kết nối" của robot DeepMind của Google.

Sẽ có gì khác biệt? AI đám mây cạnh tranh bằng quy mô tham số và dữ liệu huấn luyện, khả năng đốt tiền là lợi thế cạnh tranh cốt lõi; AI địa phương cạnh tranh bằng tối ưu hóa kỹ thuật và thích ứng với các tình huống, sẽ tiến xa hơn trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. (Vấn đề ảo giác của các mô hình chung chủ yếu sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự thẩm thấu của các tình huống ngành.)

Điều này thực sự sẽ tạo ra nhiều cơ hội lớn hơn cho AI web3, khi mọi người đều cố gắng cạnh tranh về khả năng "chuẩn hóa" (tính toán, dữ liệu, thuật toán), thì rõ ràng đã bị các ông lớn truyền thống chiếm ưu thế. Việc gắn liền với khái niệm phi tập trung và muốn cạnh tranh với Google, AWS, OpenAI là điều hoàn toàn không thực tế, vì không có lợi thế về tài nguyên, lợi thế về công nghệ và cũng không có nền tảng người dùng.

Nhưng khi đến với thế giới của mô hình địa phương hóa + điện toán biên, tình hình mà công nghệ blockchain phục vụ phải đối mặt sẽ hoàn toàn khác.

Khi mô hình AI chạy trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để chứng minh rằng kết quả đầu ra không bị giả mạo? Làm thế nào để thực hiện hợp tác mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Những vấn đề này chính là thế mạnh của công nghệ blockchain...

Đã chú ý đến một số dự án mới liên quan đến web3 AI, chẳng hạn như giao thức truyền dữ liệu Lattica được @Gradient_HQ phát hành gần đây với khoản đầu tư 10 triệu từ Pantera, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung; thiết bị sóng não HeadCap của @PublicAI_ thu thập dữ liệu của con người thực, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", đã đạt được doanh thu 14 triệu; thực ra, tất cả đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "độ tin cậy" của AI địa phương.

Một câu: Chỉ khi AI thực sự "thẩm thấu" vào từng thiết bị, thì hợp tác phi tập trung mới biến từ khái niệm thành nhu cầu thiết yếu?

#Web3AI dự án thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tại sao không suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương?