Según PANews, la industria de la IA está experimentando un cambio notable de modelos grandes y centralizados a modelos pequeños locales y computación en el borde. Esta tendencia es evidente en desarrollos como la cobertura de 500 millones de dispositivos de Apple Intelligence, la introducción del modelo pequeño Mu específico de Windows 11 por parte de Microsoft con 330 millones de parámetros, y las operaciones de robots fuera de línea de Google DeepMind.
La IA basada en la nube se centra en la escala de parámetros y los datos de entrenamiento, siendo los recursos financieros un factor competitivo clave. En contraste, la IA local enfatiza la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, mejorando la privacidad, la confiabilidad y la practicidad. El problema de ilusión de los modelos generales impacta significativamente en la penetración en escenarios verticales.
Este cambio presenta mayores oportunidades para la IA web3. Anteriormente, la competencia en capacidades generales (computación, datos, algoritmos) estaba dominada por gigantes tradicionales como Google, AWS y OpenAI, lo que hacía que fuera un desafío para los conceptos descentralizados competir debido a la falta de recursos, tecnología y ventajas de base de usuarios.
Sin embargo, en el ámbito de los modelos localizados y la computación en el borde, los servicios de tecnología blockchain enfrentan un panorama diferente. Cuando los modelos de IA operan en los dispositivos de los usuarios, surgen preguntas sobre cómo probar la integridad de la salida y lograr la colaboración del modelo mientras se preserva la privacidad. Estas son áreas donde la tecnología blockchain sobresale.
Varios proyectos de IA web3 están abordando estos desafíos. Por ejemplo, Gradient HQ, respaldado por una inversión de $10 millones de Pantera, ha lanzado el protocolo de comunicación de datos Lattica para abordar el monopolio de datos y los problemas de caja negra en las plataformas de IA centralizadas. El dispositivo HeadCap de PublicAI recopila datos humanos reales para construir una "capa de verificación artificial", generando $14 millones en ingresos. Estas iniciativas tienen como objetivo resolver el problema de la "confiabilidad" de la IA local.
En resumen, la colaboración descentralizada se vuelve esencial solo cuando la IA realmente se integra en cada dispositivo. Los proyectos de IA web3 deberían considerar cómo apoyar la infraestructura para la ola de IA local en lugar de competir en la pista generalizada.