Son zamanlarda AI endüstrisini gözlemlediğimde, giderek daha fazla "derinleşen" bir değişim fark ettim: Önceden hesaplama gücüne odaklanan ve "büyük" modellerin ana akım konsensüsünden, yerel küçük modellere ve kenar bilişime yönelen bir dal ortaya çıktı.
Bu durum, Apple Intelligence'ın 5 milyar cihazı kapsamasından, Microsoft'un Windows 11 için özel 3.3 milyar parametreli model Mu'yu piyasaya sürmesine, Google DeepMind'ın robot "offline" işlemlerine kadar birçok yerde görülebilir.
Ne gibi farklılıklar olacak? Bulut AI, parametre ölçeği ve eğitim verileri ile yarışıyor, para harcama yeteneği temel rekabet avantajıdır; yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu ile yarışıyor, gizliliği koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından daha ileriye gidecektir. (Ana genel modellerin yanılgı sorunu, dikey senaryoların nüfuzunu ciddi şekilde etkileyecektir.)
Bu aslında web3 AI için daha büyük fırsatlar yaratacak. İnsanlar "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri üzerinde rekabet ederken, bu doğal olarak geleneksel dev şirketler tarafından tekelleştiriliyordu. Merkeziyetsizlik kavramını ekleyerek Google, AWS, OpenAI gibi firmalarla rekabet etmeye çalışmak tam anlamıyla bir hayalperestlik. Sonuçta, kaynak avantajı, teknik avantaj ve kullanıcı tabanı yok.
Ancak yerelleştirilmiş model + kenar hesaplama dünyasına geldiğimizde, blok zinciri teknolojisi hizmetlerinin karşılaştığı durum oldukça farklı hale geliyor.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalıştığı durumlarda, çıktı sonuçlarının değiştirilmediğini nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği koruma şartıyla model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir...
Web3 AI ile ilgili bazı yeni projeleri fark ettim. Örneğin, Pantera'nın @Gradient_HQ tarafından sunulan ve merkezi AI platformlarının veri tekelliği ve kara kutu sorunlarını çözmek için geliştirilen veri iletişim protokolü Lattica'ya 10M yatırım yaptığı; @PublicAI_ tarafından geliştirilen HeadCap isimli beyin dalgası cihazının gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturduğu ve 14M gelir elde ettiği projeler bunlar. Aslında, hepsi yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Bir cümle: AI gerçekten her cihaza "iniş" yaptığında, merkeziyetsiz işbirliği kavram olmaktan çıkıp zorunluluk haline mi gelecek?
#Web3AI projeleri, genel alanlarda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmelidir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI'nın "düşmesi" sonrası, Web3'ün büyük bir yetenek sergileme zamanı mı?
Yazar: Haotian
Son zamanlarda AI endüstrisini gözlemlediğimde, giderek daha fazla "derinleşen" bir değişim fark ettim: Önceden hesaplama gücüne odaklanan ve "büyük" modellerin ana akım konsensüsünden, yerel küçük modellere ve kenar bilişime yönelen bir dal ortaya çıktı.
Bu durum, Apple Intelligence'ın 5 milyar cihazı kapsamasından, Microsoft'un Windows 11 için özel 3.3 milyar parametreli model Mu'yu piyasaya sürmesine, Google DeepMind'ın robot "offline" işlemlerine kadar birçok yerde görülebilir.
Ne gibi farklılıklar olacak? Bulut AI, parametre ölçeği ve eğitim verileri ile yarışıyor, para harcama yeteneği temel rekabet avantajıdır; yerel AI mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu ile yarışıyor, gizliliği koruma, güvenilirlik ve kullanılabilirlik açısından daha ileriye gidecektir. (Ana genel modellerin yanılgı sorunu, dikey senaryoların nüfuzunu ciddi şekilde etkileyecektir.)
Bu aslında web3 AI için daha büyük fırsatlar yaratacak. İnsanlar "genelleştirme" (hesaplama, veri, algoritma) yetenekleri üzerinde rekabet ederken, bu doğal olarak geleneksel dev şirketler tarafından tekelleştiriliyordu. Merkeziyetsizlik kavramını ekleyerek Google, AWS, OpenAI gibi firmalarla rekabet etmeye çalışmak tam anlamıyla bir hayalperestlik. Sonuçta, kaynak avantajı, teknik avantaj ve kullanıcı tabanı yok.
Ancak yerelleştirilmiş model + kenar hesaplama dünyasına geldiğimizde, blok zinciri teknolojisi hizmetlerinin karşılaştığı durum oldukça farklı hale geliyor.
Kullanıcı cihazında AI modelinin çalıştığı durumlarda, çıktı sonuçlarının değiştirilmediğini nasıl kanıtlayabiliriz? Gizliliği koruma şartıyla model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin güçlü yönleridir...
Web3 AI ile ilgili bazı yeni projeleri fark ettim. Örneğin, Pantera'nın @Gradient_HQ tarafından sunulan ve merkezi AI platformlarının veri tekelliği ve kara kutu sorunlarını çözmek için geliştirilen veri iletişim protokolü Lattica'ya 10M yatırım yaptığı; @PublicAI_ tarafından geliştirilen HeadCap isimli beyin dalgası cihazının gerçek insan verilerini toplayarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturduğu ve 14M gelir elde ettiği projeler bunlar. Aslında, hepsi yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Bir cümle: AI gerçekten her cihaza "iniş" yaptığında, merkeziyetsiz işbirliği kavram olmaktan çıkıp zorunluluk haline mi gelecek?
#Web3AI projeleri, genel alanlarda rekabet etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını ciddi şekilde düşünmelidir.