Conform PANews, industria AI asistă la o schimbare notabilă de la modele centralizate la scară mare la modele locale de dimensiuni mici și calcul la margine. Această tendință este evidentă în dezvoltările precum acoperirea a 500 de milioane de dispozitive de către Apple Intelligence, introducerea de către Microsoft a modelului mic specific Windows 11 Mu cu 330 de milioane de parametri și operațiunile robotului offline ale Google DeepMind.
AI bazat pe cloud se concentrează pe scala parametrilor și datele de antrenament, cu resurse financiare fiind un factor competitiv cheie. În contrast, AI local pune accent pe optimizarea ingineriei și adaptarea la scenarii, sporind confidențialitatea, fiabilitatea și practicabilitatea. Problema iluziilor modelelor generale influențează semnificativ penetrarea scenariilor verticale.
Această schimbare prezintă oportunități mai mari pentru web3 AI. Anterior, competiția în capacitățile generale (calcul, date, algoritmi) era dominată de giganți tradiționali precum Google, AWS și OpenAI, făcând dificil pentru conceptele descentralizate să concureze din cauza lipsei de resurse, tehnologie și avantaje în baza de utilizatori.
Cu toate acestea, în domeniul modelelor localizate și al calculului la margine, serviciile de tehnologie blockchain se confruntă cu un peisaj diferit. Atunci când modelele AI funcționează pe dispozitivele utilizatorilor, apar întrebări despre cum să se dovedească integritatea rezultatelor și cum să se realizeze colaborarea modelului, păstrând în același timp confidențialitatea. Acestea sunt domenii în care tehnologia blockchain excelează.
Mai multe proiecte web3 AI abordează aceste provocări. De exemplu, Gradient HQ, susținut de o investiție de 10 milioane de dolari din partea Pantera, a lansat protocolul de comunicare a datelor Lattica pentru a aborda problemele de monopol de date și cutii negre în platformele AI centralizate. Dispozitivul HeadCap al PublicAI colectează date reale de la oameni pentru a construi un "strat artificial de verificare", generând 14 milioane de dolari în venituri. Aceste inițiative vizează rezolvarea problemei "credibilității" AI locale.
În rezumat, colaborarea descentralizată devine esențială doar atunci când AI se integrează cu adevărat în fiecare dispozitiv. Proiectele web3 AI ar trebui să ia în considerare modul în care să susțină infrastructura pentru valul AI local, mai degrabă decât să concureze pe calea generalizată.