De acordo com a PANews, a indústria de IA está testemunhando uma mudança notável de modelos centralizados de grande escala para modelos pequenos locais e computação de borda. Essa tendência é evidente em desenvolvimentos como a cobertura de 500 milhões de dispositivos pela Apple Intelligence, a introdução do modelo pequeno Mu específico do Windows 11 pela Microsoft com 330 milhões de parâmetros, e as operações offline de robôs do Google DeepMind.
A IA baseada em nuvem foca na escala de parâmetros e nos dados de treinamento, com recursos financeiros sendo um fator competitivo chave. Em contraste, a IA local enfatiza a otimização de engenharia e a adaptação a cenários, melhorando a privacidade, confiabilidade e praticidade. O problema da ilusão de modelos gerais impacta significativamente a penetração em cenários verticais.
Essa mudança apresenta maiores oportunidades para a IA web3. Anteriormente, a competição em capacidades gerais (computação, dados, algoritmos) era dominada por gigantes tradicionais como Google, AWS e OpenAI, tornando desafiador para conceitos descentralizados competir devido à falta de vantagens em recursos, tecnologia e base de usuários.
No entanto, no âmbito dos modelos localizados e da computação de borda, os serviços de tecnologia blockchain enfrentam um cenário diferente. Quando os modelos de IA operam em dispositivos de usuários, surgem questões sobre como provar a integridade da saída e alcançar a colaboração do modelo enquanto se preserva a privacidade. Essas são áreas onde a tecnologia blockchain se destaca.
Vários projetos de IA web3 estão abordando esses desafios. Por exemplo, a Gradient HQ, apoiada por um investimento de $10 milhões da Pantera, lançou o protocolo de comunicação de dados Lattica para enfrentar problemas de monopólio de dados e caixas pretas em plataformas de IA centralizadas. O dispositivo HeadCap da PublicAI coleta dados humanos reais para construir uma "camada de verificação artificial", gerando $14 milhões em receita. Essas iniciativas visam resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
Em resumo, a colaboração descentralizada torna-se essencial apenas quando a IA realmente se integra a cada dispositivo. Projetos de IA web3 devem considerar como apoiar a infraestrutura para a onda de IA local, em vez de competir na pista generalizada.