Новые тенденции интеграции технологий ИИ: эволюция от централизованного к распределенному

За последний месяц в области искусственного интеллекта наблюдается интересная тенденция развития: традиционный ИИ переходит от централизации к дистрибуции, в то время как блокчейн-ИИ выходит из стадии проверки концепции в стадию практического применения. Эти две области ускоренно сливаются, формируя новую технологическую парадигму.

Динамика развития традиционного ИИ показывает, что ИИ-модели становятся все более легкими и портативными. Например, локальный интеллект, представленный одним из технологических гигантов, и распространение различных офлайн ИИ-моделей означают, что область применения ИИ больше не ограничивается крупными облачными сервисными центрами, а может быть развернута на смартфонах, периферийных устройствах и даже на терминалах Интернета вещей.

В то же время некоторые AI-ассистенты реализуют диалог между AI с помощью технологий многоканальной обработки, что свидетельствует о том, что AI переходит от единственного агента к кооперативной группе. Этот технологический прогресс ставит новые вызовы: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами AI, когда носители AI находятся в высокой степени дистрибуции?

Эта потребность логически очевидна: технологический прогресс (облегчение моделей) приводит к изменению способов развертывания (распределенные носители), что, в свою очередь, порождает новую потребность (децентрализованная верификация).

С другой стороны, путь развития блокчейн-ИИ также очень очевиден. Ранние проекты в основном сосредоточивались на спекуляциях по концепциям, но в последнее время рынок начал обращать внимание на строительство более низкоуровневой инфраструктуры ИИ. Различные проекты занимаются специализированным разделением труда в таких областях, как вычислительная мощность, вывод, аннотирование данных и хранение. Например, некоторые проекты сосредотачиваются на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода, а некоторые работают в таких направлениях, как федеративное обучение, крайние вычисления и распределенные стимулы данных.

Это отражает четкую логику предложения: после охлаждения спекуляций по концепции проявляется потребность в инфраструктуре, что приводит к появлению специализированного разделения труда и в конечном итоге формирует экосистемные синергии.

Интересно, что "слабые места" спроса на традиционный ИИ постепенно совпадают с "сильными сторонами" предложения блокчейн ИИ. Традиционный ИИ становится все более зрелым с технической точки зрения, но у него отсутствуют экономические стимулы и механизмы управления; блокчейн ИИ имеет инновации в экономических моделях, но технологическая реализация относительно отстает. Их интеграция может обеспечить взаимное дополнение преимуществ.

Это слияние порождает новую парадигму сочетания ИИ, которая объединяет «эффективные вычисления» вне цепи и «быструю проверку» на цепи. В этой парадигме ИИ больше не просто инструмент, а участник с экономической идентичностью. Хотя ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, сосредоточены вне цепи, также необходима легковесная сеть проверки.

Эта комбинация сохраняет эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, а также обеспечивает доверие и прозрачность через легковесную верификацию на цепочке. Стоит отметить, что быстрое развитие ИИ само по себе не различает традиционные и блокчейн-технологии, а естественным образом объединяет преимущества обоих, продвигая всю отрасль вперед.