A proteção de privacidade é ainda mais forte, mas o Google moveu o treinamento para os servidores
Quando se fala em IA focada em privacidade, muita gente tem uma intuição imediata: os dados não saem do celular; assim, na nuvem, haveria menos oportunidades de negócio. Mas a nova rota tecnológica talvez não siga exatamente esse caminho.
Em 2 de outubro, o Google Research apresentou um novo sistema de aprendizado federado: os dispositivos treinam primeiro em cima de amostras criptografadas e, depois, enviam para servidores com um ambiente de execução protegido, operado de acordo com regras de autorização preestabelecidas. O Gboard já o utiliza para lançar modelos de próxima palavra para inglês e japonês.
A frase mais digna de atenção para traders, neste artigo oficial, é que o gargalo do treinamento mudou de disponibilidade do dispositivo e capacidade de processamento do celular para recursos computacionais protegidos, localizados no servidor. Isso não quer dizer que todos os dados de celulares possam ser entregues ao fornecedor de nuvem sem restrições, nem que haja promessa de segurança absoluta.
A meu ver, proteger os dados e manter o processamento sempre no local são dois problemas que podem ser desenhados separadamente. O celular pode fazer menos parte do trabalho, enquanto o servidor pode fazer mais; não dá para, ao ver os quatro caracteres “IA do lado do dispositivo”, concluir automaticamente que a necessidade do lado da nuvem só pode diminuir.
Mas este avanço ainda não se converte diretamente em pedidos adicionais de chips. É preciso continuar observando o escopo de adoção, a quantidade real de treinamento e quanto recurso cada tarefa desse novo esquema consome.
O mesmo vale para narrativas de IA como RENDER, FET, NEAR etc.: primeiro verifique onde a tarefa realmente é executada e quem consegue ser remunerado. A pesquisa do Google não anunciou a participação desses projetos, então não pode substituir ordens de atribuição de tokens.
A demanda por poder computacional não desapareceu; o gargalo pode apenas ter mudado de lugar.
$RENDER $FET $NEAR
Clique no meu avatar para ver as negociações em tempo real com ordens
Quando se fala em IA focada em privacidade, muita gente tem uma intuição imediata: os dados não saem do celular; assim, na nuvem, haveria menos oportunidades de negócio. Mas a nova rota tecnológica talvez não siga exatamente esse caminho.
Em 2 de outubro, o Google Research apresentou um novo sistema de aprendizado federado: os dispositivos treinam primeiro em cima de amostras criptografadas e, depois, enviam para servidores com um ambiente de execução protegido, operado de acordo com regras de autorização preestabelecidas. O Gboard já o utiliza para lançar modelos de próxima palavra para inglês e japonês.
A frase mais digna de atenção para traders, neste artigo oficial, é que o gargalo do treinamento mudou de disponibilidade do dispositivo e capacidade de processamento do celular para recursos computacionais protegidos, localizados no servidor. Isso não quer dizer que todos os dados de celulares possam ser entregues ao fornecedor de nuvem sem restrições, nem que haja promessa de segurança absoluta.
A meu ver, proteger os dados e manter o processamento sempre no local são dois problemas que podem ser desenhados separadamente. O celular pode fazer menos parte do trabalho, enquanto o servidor pode fazer mais; não dá para, ao ver os quatro caracteres “IA do lado do dispositivo”, concluir automaticamente que a necessidade do lado da nuvem só pode diminuir.
Mas este avanço ainda não se converte diretamente em pedidos adicionais de chips. É preciso continuar observando o escopo de adoção, a quantidade real de treinamento e quanto recurso cada tarefa desse novo esquema consome.
O mesmo vale para narrativas de IA como RENDER, FET, NEAR etc.: primeiro verifique onde a tarefa realmente é executada e quem consegue ser remunerado. A pesquisa do Google não anunciou a participação desses projetos, então não pode substituir ordens de atribuição de tokens.
A demanda por poder computacional não desapareceu; o gargalo pode apenas ter mudado de lugar.
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