Yapay Zeka Sektöründeki Yeni Eğilim: Buluttan Yerelleşmeye
Son zamanlarda AI endüstrisi ilginç bir gelişim trendi sergiliyor: başlangıçta büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modellerden, yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya geçiş yapıldı. Bu değişiklik, Apple'ın AI teknolojisinin 500 milyon cihazı kapsadığı, Microsoft'un Windows 11 için 3.3 milyar parametreli özel küçük modeli Mu'yu tanıttığı ve Google DeepMind'ın robotik alanda "çevrimdışı" operasyon denemeleri gibi birçok işaretten görülebilir.
Bu dönüşüm, farklı rekabet odaklarını beraberinde getirdi. Bulut tabanlı AI, esasen parametre ölçeği ve eğitim veri miktarıyla rekabet ederken, finansal güç kritik hale gelirken; yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve uygulanabilirlik açısından avantajlar sunuyor. Bu eğilim, genel büyük modellerin belirli alanlardaki uygulamalarında karşılaştıkları "hayal" sorunlarına potansiyel çözümler sunuyor.
Web3 AI projeleri için bu değişim yeni fırsatlar getiriyor. Geçmişte, "genelleştirilmiş" yetenekler için yapılan rekabette, Web3 projeleri geleneksel teknoloji devleriyle başa çıkmakta zorlanıyordu çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı açısından dezavantajlıydılar. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni bir düzende, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blockchain teknolojisinin çözmekte uzmanlaştığı alanlardır. Bazı yeni Web3 AI projeleri bu yönleri keşfetmeye başladı; örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeye yönelik veri iletişim protokolleri ile gerçek insan verilerini toplayarak "insan doğrulama katmanı" oluşturan beyin dalgası cihazı projeleri. Bu girişimler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeyi amaçlamaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI her cihaza gerçekten "yerleştiğinde", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlanmaya odaklanmak, belki de daha umut verici bir gelişim yönü olacaktır.
View Original
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.
10 Likes
Reward
10
4
Share
Comment
0/400
FadCatcher
· 2h ago
Büyük telefon üreticileri yine yarışa girecekler.
View OriginalReply0
JustHereForAirdrops
· 08-04 22:53
Bu dalga tam doğru bir şekilde yapıldı.
View OriginalReply0
MEVSandwichMaker
· 08-04 22:48
Küçük modeller gelecektir.
View OriginalReply0
SerumDegen
· 08-04 22:43
ser bu edge AI piyasa yapısı klasik bir dip sinyali gibi görünüyor... ngmi eğer hala bulut bilişim tokenlerini elinde tutuyorsan rn
AI sektöründeki yeni trendler: Yerelleştirilmiş modellerin yükselişi Web3 yeni fırsatlar sunuyor
Yapay Zeka Sektöründeki Yeni Eğilim: Buluttan Yerelleşmeye
Son zamanlarda AI endüstrisi ilginç bir gelişim trendi sergiliyor: başlangıçta büyük ölçekli hesaplama gücü ve büyük modellerden, yerel küçük modellere ve kenar hesaplamaya geçiş yapıldı. Bu değişiklik, Apple'ın AI teknolojisinin 500 milyon cihazı kapsadığı, Microsoft'un Windows 11 için 3.3 milyar parametreli özel küçük modeli Mu'yu tanıttığı ve Google DeepMind'ın robotik alanda "çevrimdışı" operasyon denemeleri gibi birçok işaretten görülebilir.
Bu dönüşüm, farklı rekabet odaklarını beraberinde getirdi. Bulut tabanlı AI, esasen parametre ölçeği ve eğitim veri miktarıyla rekabet ederken, finansal güç kritik hale gelirken; yerel AI ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumuna daha fazla önem veriyor ve gizlilik koruma, güvenilirlik ve uygulanabilirlik açısından avantajlar sunuyor. Bu eğilim, genel büyük modellerin belirli alanlardaki uygulamalarında karşılaştıkları "hayal" sorunlarına potansiyel çözümler sunuyor.
Web3 AI projeleri için bu değişim yeni fırsatlar getiriyor. Geçmişte, "genelleştirilmiş" yetenekler için yapılan rekabette, Web3 projeleri geleneksel teknoloji devleriyle başa çıkmakta zorlanıyordu çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı açısından dezavantajlıydılar. Ancak, yerelleştirilmiş modeller ve kenar hesaplama yeni bir düzende, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl garanti edebiliriz? Gizliliği korurken model işbirliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blockchain teknolojisinin çözmekte uzmanlaştığı alanlardır. Bazı yeni Web3 AI projeleri bu yönleri keşfetmeye başladı; örneğin, merkezi AI platformlarının veri tekelini ve şeffaflık sorununu çözmeye yönelik veri iletişim protokolleri ile gerçek insan verilerini toplayarak "insan doğrulama katmanı" oluşturan beyin dalgası cihazı projeleri. Bu girişimler, yerel AI'nın güvenilirlik sorununu çözmeyi amaçlamaktadır.
Genel olarak, yalnızca AI her cihaza gerçekten "yerleştiğinde", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel alanlarda rekabet etmeye devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına altyapı desteği sağlanmaya odaklanmak, belki de daha umut verici bir gelişim yönü olacaktır.