Тенденції локалізації в AI-індустрії та нові можливості Web3

Останнім часом в індустрії штучного інтелекту спостерігається тенденція до локалізації та обробки даних на краю, що різко контрастує з попередньою увагою до масштабних моделей і централізованих обчислень. Цю трансформацію можна підтвердити з кількох аспектів, включаючи охоплення Apple Intelligence великої кількості пристроїв, запуск спеціальних малих моделей у Windows 11, а також дослідження DeepMind у сфері автономної роботи роботів.

Хмарний ШІ та локальний ШІ мають значні відмінності в акцентах конкуренції. Перший в основному залежить від величезного обсягу параметрів і масивних навчальних даних, фінансова спроможність стає ключовою; другий же більше зосереджений на інженерній оптимізації та адаптації до сценаріїв, має переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Ця зміна відкриває нові можливості для проектів Web3 AI.

У сфері універсального штучного інтелекту традиційні технологічні гіганти мають абсолютну перевагу, проєктам Web3 важко конкурувати. Однак, з появою локалізованих моделей та обчислень на краю, переваги технології блокчейн починають проявлятися. Наприклад, у забезпеченні автентичності виходу результатів AI моделей, реалізації співпраці моделей з захистом приватності тощо, технологія блокчейн може відігравати важливу роль.

Деякі нові проєкти Web3 AI вже почали досліджувати цю сферу. Наприклад, є проєкти, які запустили протоколи даних, що мають на меті вирішення проблеми монополії даних та непрозорості централізованих AI платформ. Інший проєкт за допомогою пристроїв для зчитування електроенцефалограм збирає реальні дані людей, створюючи "шар штучної верифікації", і вже досяг значного доходу. Ці проєкти намагаються вирішити проблему довіри до локального AI.

Загалом, лише коли технології штучного інтелекту справді стануть звичними для кожного пристрою, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на необхідність. Для проектів Web3 AI, замість того щоб боротися на конкурентному загальному ринку, краще зосередитися на наданні інфраструктурної підтримки для хвилі локалізації AI, що може бути більш перспективним напрямком розвитку.