Nouvelle tendance d'intégration des technologies AI : évolution de la centralisation vers la distribution

Au cours du mois dernier, le domaine de l'intelligence artificielle a montré une tendance de développement intéressante : l'IA traditionnelle passe d'une centralisation à une distribution, tandis que l'IA blockchain passe de la phase de validation conceptuelle à la praticité. Ces deux domaines fusionnent rapidement, formant un nouveau paradigme technologique.

Les dynamiques de développement de l'IA traditionnelle montrent que les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et portables. Par exemple, la popularité des intelligences locales et des divers modèles d'IA hors ligne lancés par un géant technologique signifie que le champ d'application de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des smartphones, des dispositifs en périphérie, voire des terminaux IoT.

En même temps, certains assistants IA réalisent des dialogues entre IA grâce à des techniques de traitement multicanal, marquant ainsi la transition de l'IA d'un agent unique à un groupe collaboratif. Cette avancée technologique soulève de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre les instances d'IA décentralisées lorsque les porteurs d'IA sont hautement distribués ?

Cette logique de demande est clairement visible : l'avancement technologique (légèreté des modèles) entraîne un changement de mode de déploiement (supports distribués), ce qui génère une nouvelle demande (vérification décentralisée).

D'autre part, le chemin de développement de l'IA blockchain est également très clair. Les projets précoces étaient principalement axés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à s'intéresser à la construction d'infrastructures AI plus fondamentales. Divers projets se spécialisent dans des domaines tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se concentrent sur l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations de données distribuées.

Cela reflète une logique d'offre claire : après le refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande d'infrastructure émerge, poussant à l'apparition de la spécialisation, et finalement formant un effet de synergie écologique.

Il est intéressant de noter que la "faiblesse" de la demande en IA traditionnelle s'aligne progressivement sur la "force" de l'offre en IA blockchain. L'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA blockchain innove dans ses modèles économiques, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux peut réaliser une complémentarité des avantages.

Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de combinaison de l'IA, alliant "calcul efficace" hors chaîne et "vérification rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant avec une identité économique. Bien que le centre de gravité des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit hors chaîne, un réseau de validation léger est également nécessaire.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur chaîne. Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fait pas de distinction entre les technologies traditionnelles et les technologies blockchain, mais fusionne naturellement les avantages des deux, propulsant ainsi l'ensemble du secteur vers l'avant.