Nouveau paradigme de l'IA : la fusion des technologies traditionnelles et de la Blockchain pour promouvoir le développement de l'intelligence distribuée
Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : de la centralisation à la distribution, du concept à l'application
Au cours du mois dernier, le domaine de l'IA a présenté une tendance de développement intéressante : l'IA traditionnelle passe d'une approche centralisée à une approche décentralisée, tandis que l'IA basée sur la blockchain passe de la phase de preuve de concept à la praticité. Ces deux domaines s'accélèrent vers une fusion, 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 pratiques. Par exemple, la popularité des intelligences locales et de divers modèles d'IA hors ligne lancés par un géant technologique signifie que le champ d'application de l'IA s'élargit, ne se limitant plus aux grands centres de services cloud, mais pouvant être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, et même sur des terminaux IoT.
En même temps, certains assistants AI réalisent des dialogues entre intelligences artificielles grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant ainsi la transition de l'IA d'un agent unique à une collaboration en essaim. Cette avancée technologique pose de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre ces instances d'IA dispersées lorsque le support des IA devient hautement distribué ?
D'autre part, la trajectoire de développement de l'IA blockchain est également en train de changer. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures AI plus fondamentales. Certains projets commencent à effectuer une spécialisation dans divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, 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 d'inférence décentralisés, et encore d'autres se concentrent sur l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cette tendance au développement reflète une logique claire : après un refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande d'infrastructure apparaît, favorisant l'émergence d'une spécialisation, et enfin formant un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de constater que la "faiblesse" de la demande en intelligence artificielle traditionnelle commence progressivement à s'aligner sur la "force" de l'offre en intelligence artificielle blockchain. L'intelligence artificielle traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'intelligence artificielle blockchain innove sur le plan des modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut parfaitement permettre de combler les avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : une combinaison de "calcul efficace" hors chaîne et de "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement restent principalement hors chaîne, mais un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en assurant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur la chaîne. Ce modèle d'intégration pourrait devenir une direction importante pour le développement futur de l'IA.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre les technologies traditionnelles et celles de la blockchain, mais cherchera plutôt la solution optimale dans une fusion continue. Par conséquent, nous devons aborder les tendances futures du développement de l'IA avec une perspective ouverte et proactive.
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CryptoGoldmine
· 08-08 20:14
Le calcul distribué + IA a récemment entraîné une hausse de 16 % des bénéfices. Examinez ce modèle de près.
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OnchainSniper
· 08-08 15:43
Cuisiner de bons points chauds
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IntrovertMetaverse
· 08-06 04:04
On pose le BTC ici.
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FOMOmonster
· 08-06 04:03
Encore en train de vanter l'IA, elle va tôt ou tard dérailler.
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SignatureAnxiety
· 08-06 04:02
Il était temps de mettre fin à la domination des grands modèles.
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SeasonedInvestor
· 08-06 04:02
Wouhou, l'IA va encore me piquer mes pigeons.
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BlockchainWorker
· 08-06 03:54
Je pensais que cela allait être mis en œuvre l'année prochaine, mais ça commence déjà maintenant 666
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AirdropHarvester
· 08-06 03:48
Intelligence artificielle distribuée ? Viens copier mon projet !
Nouveau paradigme de l'IA : la fusion des technologies traditionnelles et de la Blockchain pour promouvoir le développement de l'intelligence distribuée
Tendance de convergence dans le domaine de l'IA : de la centralisation à la distribution, du concept à l'application
Au cours du mois dernier, le domaine de l'IA a présenté une tendance de développement intéressante : l'IA traditionnelle passe d'une approche centralisée à une approche décentralisée, tandis que l'IA basée sur la blockchain passe de la phase de preuve de concept à la praticité. Ces deux domaines s'accélèrent vers une fusion, 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 pratiques. Par exemple, la popularité des intelligences locales et de divers modèles d'IA hors ligne lancés par un géant technologique signifie que le champ d'application de l'IA s'élargit, ne se limitant plus aux grands centres de services cloud, mais pouvant être déployé sur des téléphones mobiles, des dispositifs en périphérie, et même sur des terminaux IoT.
En même temps, certains assistants AI réalisent des dialogues entre intelligences artificielles grâce à des protocoles de communication multi-agents, marquant ainsi la transition de l'IA d'un agent unique à une collaboration en essaim. Cette avancée technologique pose de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre ces instances d'IA dispersées lorsque le support des IA devient hautement distribué ?
D'autre part, la trajectoire de développement de l'IA blockchain est également en train de changer. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation conceptuelle, mais récemment, le marché a commencé à se concentrer sur la construction d'infrastructures AI plus fondamentales. Certains projets commencent à effectuer une spécialisation dans divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, 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 d'inférence décentralisés, et encore d'autres se concentrent sur l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et les incitations aux données distribuées.
Cette tendance au développement reflète une logique claire : après un refroidissement de la spéculation sur les concepts, la demande d'infrastructure apparaît, favorisant l'émergence d'une spécialisation, et enfin formant un effet de synergie écologique.
Il est intéressant de constater que la "faiblesse" de la demande en intelligence artificielle traditionnelle commence progressivement à s'aligner sur la "force" de l'offre en intelligence artificielle blockchain. L'intelligence artificielle traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'intelligence artificielle blockchain innove sur le plan des modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut parfaitement permettre de combler les avantages.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA : une combinaison de "calcul efficace" hors chaîne et de "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus simplement un outil, mais un participant doté d'une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement restent principalement hors chaîne, mais un réseau de validation léger sur chaîne est également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en assurant la crédibilité et la transparence grâce à une vérification légère sur la chaîne. Ce modèle d'intégration pourrait devenir une direction importante pour le développement futur de l'IA.
Il est important de noter que le développement rapide de l'IA ne fera pas de distinction entre les technologies traditionnelles et celles de la blockchain, mais cherchera plutôt la solution optimale dans une fusion continue. Par conséquent, nous devons aborder les tendances futures du développement de l'IA avec une perspective ouverte et proactive.