С развитием легковесных AI-моделей, применяемых на устройствах, ожидается, что в 2025 году边缘AI и AI на устройствах станут горячими темами в области технологий. В последнее время некоторые технологические гиганты начали осваивать эту сферу, выпуская специализированные AI-модели, оптимизированные для сценариев на устройствах.
Граничный ИИ меняет индустрию искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облачных серверов на локальные устройства. Этот подход решает множество проблем, с которыми сталкивается традиционное развертывание ИИ, таких как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения по пропускной способности. Обеспечивая обработку данных в реальном времени на таких устройствах, как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, граничный ИИ не только сокращает время отклика, но и обеспечивает безопасное хранение конфиденциальной информации на устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для периферийных устройств и оптимизация моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства, сохраняя при этом хорошую производительность.
Следует отметить, что скорость развития ИИ уже превысила закон Мура. Традиционно закон Мура предсказывает удвоение количества транзисторов на микрочипах примерно каждые два года. Однако скорость роста ИИ-моделей значительно превышает темпы повышения производительности аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением на вычислительные мощности. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения особенно важным.
Крупные технологические гиганты активно увеличивают свои инвестиции в периферийный ИИ и принимают различные стратегические подходы. Они осознают, что периферийный ИИ имеет потенциал кардинально изменить такие области, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные ассистенты, обеспечивая прорыв за счет предоставления мгновенного, персонализированного и надежного ИИ-опыта.
Технология блокчейн предоставляет безопасный, децентрализованный механизм доверия для сетей крайних ИИ. Благодаря неизменяемым реестрам блокчейна можно гарантировать целостность и достоверность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из крайних устройств. С помощью блокчейна для записи транзакций и обмена данными крайние устройства могут безопасно выполнять операции аутентификации и авторизации без зависимости от централизованных учреждений.
Криптоэкономические модели способствуют совместному использованию ресурсов и капитальным затратам. Развертывание и обслуживание краевых сетей требуют значительных затрат ресурсов. Предоставляя токеновые вознаграждения, криптоэкономические модели могут стимулировать отдельных лиц и организации вносить вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, тем самым поддерживая строительство и эксплуатацию сети.
Модель децентрализованных финансов (DeFi) может способствовать эффективному распределению ресурсов. Внедряя концепции DeFi, такие как стекинг, кредитование и ликвидные пулы, сеть краевого ИИ может создать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительные мощности, ставя токены, занимать неиспользуемые ресурсы или участвовать в совместных пулах, чтобы получить соответствующее вознаграждение. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в зависимости от спроса и предложения, а также реализуя динамический механизм ценообразования в сети.
В децентрализованной сети крайних устройств создание механизма доверия, не требующего центрального регулирования, является большой проблемой. Доверие в криптосетях основано на математике и вычислениях, и эта характеристика является ключом к осуществлению взаимодействий без доверия, тогда как в настоящее время ИИ еще не обладает этой способностью.
Смотря в будущее, в области краевых ИИ все еще существует огромное пространство для инноваций. Мы можем ожидать, что краевой ИИ станет неотъемлемой частью жизни во множестве сценариев применения, таких как суперперсонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автономные автомобили, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Перспективы развития этой области внушают надежду.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
23 Лайков
Награда
23
7
Поделиться
комментарий
0/400
MaticHoleFiller
· 08-04 04:15
Хорошая статья, ценные идеи.
Посмотреть ОригиналОтветить0
gas_fee_trauma
· 08-03 05:45
AI-терминал снова обновлен
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockImposter
· 08-02 02:14
Смотреть с оптимизмом на будущее Передовые вычисления
Возвышение пограничного ИИ: технологические акценты 2025 года и совместное развитие с Блокчейн
Пограничный ИИ: Технологический фокус 2025 года
С развитием легковесных AI-моделей, применяемых на устройствах, ожидается, что в 2025 году边缘AI и AI на устройствах станут горячими темами в области технологий. В последнее время некоторые технологические гиганты начали осваивать эту сферу, выпуская специализированные AI-модели, оптимизированные для сценариев на устройствах.
Граничный ИИ меняет индустрию искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облачных серверов на локальные устройства. Этот подход решает множество проблем, с которыми сталкивается традиционное развертывание ИИ, таких как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения по пропускной способности. Обеспечивая обработку данных в реальном времени на таких устройствах, как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, граничный ИИ не только сокращает время отклика, но и обеспечивает безопасное хранение конфиденциальной информации на устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для периферийных устройств и оптимизация моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства, сохраняя при этом хорошую производительность.
Следует отметить, что скорость развития ИИ уже превысила закон Мура. Традиционно закон Мура предсказывает удвоение количества транзисторов на микрочипах примерно каждые два года. Однако скорость роста ИИ-моделей значительно превышает темпы повышения производительности аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением на вычислительные мощности. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения особенно важным.
Крупные технологические гиганты активно увеличивают свои инвестиции в периферийный ИИ и принимают различные стратегические подходы. Они осознают, что периферийный ИИ имеет потенциал кардинально изменить такие области, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные ассистенты, обеспечивая прорыв за счет предоставления мгновенного, персонализированного и надежного ИИ-опыта.
Технология блокчейн предоставляет безопасный, децентрализованный механизм доверия для сетей крайних ИИ. Благодаря неизменяемым реестрам блокчейна можно гарантировать целостность и достоверность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из крайних устройств. С помощью блокчейна для записи транзакций и обмена данными крайние устройства могут безопасно выполнять операции аутентификации и авторизации без зависимости от централизованных учреждений.
Криптоэкономические модели способствуют совместному использованию ресурсов и капитальным затратам. Развертывание и обслуживание краевых сетей требуют значительных затрат ресурсов. Предоставляя токеновые вознаграждения, криптоэкономические модели могут стимулировать отдельных лиц и организации вносить вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, тем самым поддерживая строительство и эксплуатацию сети.
Модель децентрализованных финансов (DeFi) может способствовать эффективному распределению ресурсов. Внедряя концепции DeFi, такие как стекинг, кредитование и ликвидные пулы, сеть краевого ИИ может создать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительные мощности, ставя токены, занимать неиспользуемые ресурсы или участвовать в совместных пулах, чтобы получить соответствующее вознаграждение. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в зависимости от спроса и предложения, а также реализуя динамический механизм ценообразования в сети.
В децентрализованной сети крайних устройств создание механизма доверия, не требующего центрального регулирования, является большой проблемой. Доверие в криптосетях основано на математике и вычислениях, и эта характеристика является ключом к осуществлению взаимодействий без доверия, тогда как в настоящее время ИИ еще не обладает этой способностью.
Смотря в будущее, в области краевых ИИ все еще существует огромное пространство для инноваций. Мы можем ожидать, что краевой ИИ станет неотъемлемой частью жизни во множестве сценариев применения, таких как суперперсонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автономные автомобили, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Перспективы развития этой области внушают надежду.