AI行業的新趨勢：從雲端到本地

近期觀察人工智能行業，一個引人注目的趨勢正在形成：從以往注重大規模算力集中和巨型模型的主流思路，逐漸衍生出了一條側重本地小型模型和邊緣計算的新方向。

這一趨勢在多個領域都有所體現。例如，某科技巨頭推出的智能系統已覆蓋5億臺設備；另一家科技公司爲其操作系統開發了一個擁有3.3億參數的專用小型模型；還有研究機構正在探索機器人的離線操作能力。

雲端AI和本地AI在競爭重點上存在顯著差異。雲端AI主要比拼模型規模和訓練數據量，資金實力是核心競爭力。相比之下，本地AI更關注工程優化和場景適配，在隱私保護、可靠性和實用性方面具有優勢。這種差異主要源於通用模型在特定領域應用時可能出現的準確性問題。

這一趨勢爲Web3 AI項目帶來了新的機遇。在通用AI領域，傳統科技巨頭憑藉資源、技術和用戶基礎的優勢，幾乎形成了壟斷。然而，在本地化模型和邊緣計算的新領域，區塊鏈技術可能會發揮重要作用。

當AI模型運行在用戶設備上時，如何保證輸出結果的真實性？如何在保護隱私的同時實現模型協作？這些問題恰好是區塊鏈技術的專長領域。

業內已經出現了一些相關的新項目。比如，有公司開發了數據通信協議，旨在解決中心化AI平台的數據壟斷和不透明問題。另一個項目通過腦電波設備收集真實人類數據，建立"人工驗證層"，並已取得可觀收入。這些項目都在嘗試解決本地AI的可信度問題。

簡而言之，只有當AI真正普及到每個設備時，去中心化協作才能從概念變爲現實需求。

對於Web3 AI項目而言，與其在擁擠的通用AI賽道上競爭，不如認真思考如何爲本地化AI浪潮提供基礎設施支持。這可能是一個更有前景的發展方向。