Xu hướng mới của ngành AI: Từ đám mây đến địa phương hóa

Gần đây, ngành AI xuất hiện một xu hướng thú vị: từ tư duy chính thống trước đây chú trọng vào sức mạnh tính toán lớn và mô hình lớn, dần dần phát triển thành một hướng mới tập trung vào các mô hình nhỏ cục bộ và tính toán biên.

Xu hướng này có thể được quan sát từ nhiều khía cạnh. Một gã khổng lồ công nghệ đã triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo trên 500 triệu thiết bị; một nhà phát triển hệ điều hành đã ra mắt một mô hình nhỏ chuyên dụng với 3,3 tỷ tham số cho hệ thống mới nhất của họ; một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng cũng đang khám phá việc vận hành robot ngoại tuyến.

AI đám mây và AI cục bộ có những trọng tâm cạnh tranh khác nhau. AI đám mây chủ yếu so sánh quy mô tham số và khối lượng dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tài chính là yếu tố then chốt; trong khi AI cục bộ thì chú trọng hơn đến tối ưu hóa kỹ thuật và phù hợp với bối cảnh, có lợi thế trong việc bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực tiễn. Điều này chủ yếu do vấn đề "ảo giác" của mô hình lớn tổng quát sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến ứng dụng của nó trong các lĩnh vực cụ thể.

Xu hướng này mang đến nhiều cơ hội hơn cho Web3 AI. Trước đây, trong cuộc cạnh tranh về khả năng "chuẩn hóa" ( tính toán, dữ liệu, và thuật toán ), các ông lớn công nghệ truyền thống chiếm ưu thế tuyệt đối. Nếu các dự án Web3 muốn cạnh tranh với họ, thì về mặt tài nguyên, công nghệ hay cơ sở người dùng đều trở nên khiêm tốn.

Tuy nhiên, trong bối cảnh mô hình địa phương hóa và điện toán biên mới, triển vọng ứng dụng của công nghệ blockchain trở nên rộng mở hơn. Khi các mô hình AI hoạt động trên thiết bị của người dùng, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của kết quả đầu ra? Làm thế nào để thực hiện sự hợp tác của các mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư? Đây chính là chuyên môn của công nghệ blockchain.

Trong ngành đã xuất hiện một số dự án mới liên quan. Ví dụ, một giao thức truyền thông dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề độc quyền và tính không minh bạch của các nền tảng AI tập trung; một dự án khác thu thập dữ liệu con người thực qua thiết bị sóng não, xây dựng "tầng xác thực nhân tạo", và đã đạt được doanh thu đáng kể. Tất cả các dự án này đều đang cố gắng giải quyết vấn đề "đáng tin cậy" của AI địa phương.

Nói một cách đơn giản, chỉ khi AI thực sự "thẩm thấu" vào từng thiết bị, thì sự hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thực tế.

Đối với các dự án Web3 AI, thay vì tiếp tục cạnh tranh trong lĩnh vực chung, tốt hơn là suy nghĩ nghiêm túc về cách cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho làn sóng AI địa phương. Đây có thể là một hướng phát triển có triển vọng hơn.