Новые направления развития ИИ: Децентрализация и демократизация технологий
Настоящий прорыв в области искусственного интеллекта может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения GPT-4 почти в 170 миллионов долларов в качестве порога для отрасли, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит переосмысление основной логики ИИ с помощью распределенной архитектуры.
Проблемы централизованного ИИ
В настоящее время монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена высокой концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели уже превышает стоимость строительства небоскреба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инноваций. Более того, в централизованной архитектуре существуют три системных риска:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет на один проект обучения превышает 100 миллионов долларов, что уже выходит за рамки нормального рынка.
Рост спроса на вычислительную мощность уже преодолел физические ограничения закона Мура, традиционное обновление оборудования становится трудным.
В централизованной архитектуре существует фатальный риск единой точки отказа; если основные услуги будут прерваны, это может привести к параличу множества AI-компаний, зависящих от их вычислительных услуг.
Децентрализация архитектуры технологические инновации
Некоторые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации криптовалютные майнинг-фермы. Эта модель снижает стоимость получения вычислительной мощности более чем на 90%, а что более важно, перестраивает правила участия в инновациях в области ИИ. В последнее время некоторые стратегические приобретения также сигнализируют о том, что распределенная вычислительная сеть переходит от технического эксперимента к коммерческому мейнстриму.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенный рынок, подобный "платформе совместного использования мощности GPU", любой человек может получить стимулы в виде криптовалюты, внося вклад в неиспользуемые вычислительные ресурсы, создавая самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Изюминка этого механизма заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает как прозрачность и прослеживаемость вычислительного процесса, так и оптимальное распределение ресурсов через модель токенов.
Формирование новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптовалюту, которую можно напрямую использовать для финансирования собственных AI-проектов, создавая внутренний цикл поставки и спроса ресурсов. Несмотря на опасения, что это может привести к рискам товаризации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — преобразование миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц мира в элементы производительности.
Практический план демократизации технологий
В будущем, работающие на локальных устройствах роботы для аудита смарт-контрактов могут проводить в реальном времени верификацию на основе полностью прозрачной сети распределенной вычислительной мощности; децентрализованные финансовые платформы могут использовать антиконтрольные прогнозные движки, чтобы предоставлять миллионам пользователей непредвзятые инвестиционные советы. Это не научная фантастика — ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что будет резким ростом по сравнению с 10% в 2021 году.
Например, в производственной отрасли фабрики с использованием крайних узлов могут в реальном времени анализировать данные сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных, и достигать миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития ИИ заключается не в создании всеведущей "божественной модели", а в перестройке механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут быть основаны на совместном строительстве пациентского сообщества, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о земледелии, барьеры технологической монополии будут полностью разрушены. Этот процесс Децентрализация касается не только повышения эффективности, но и является основополагаемым обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится совместным создателем эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания стоимости.
Стоя на историческом поворотном пункте технологической эволюции, мы четко видим: будущее AI обязательно будет децентрализованным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только инновация в технологической архитектуре, но и окончательное возвращение к идее "технологии, ориентированной на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частных активов технологических гигантов в общественную инфраструктуру, когда алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытой прозрачности, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой AI и открыть новую эру интеллектуальной цивилизации.
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» .
17 Лайков
Награда
17
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-c799715c
· 2ч назад
Слишком сложно, не осилить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SnapshotStriker
· 08-07 05:40
Чувствую, что все просто слушают, и никто ничего не понимает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetadataExplorer
· 08-06 14:01
Снится, что крупные компании так щедро делятся полномочиями.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkTongue
· 08-06 08:08
На чью судьбу это влияет?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketSurvivor
· 08-06 07:04
Потратить несколько сотен миллионов долларов на строительство зданий не так эффективно, как просто купить токены.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostAddressHunter
· 08-06 07:00
Монопольные игроки все хотят забрать весь торт.
Посмотреть ОригиналОтветить0
rugged_again
· 08-06 06:58
Хватит, здесь рисовать иллюзии.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiSherpa
· 08-06 06:54
Так что в итоге мелкие инвесторы снова не получили шанса поиграть.
Демократизация технологий ИИ: Децентрализация архитектуры переопределяет промышленную структуру
Новые направления развития ИИ: Децентрализация и демократизация технологий
Настоящий прорыв в области искусственного интеллекта может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения GPT-4 почти в 170 миллионов долларов в качестве порога для отрасли, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит переосмысление основной логики ИИ с помощью распределенной архитектуры.
Проблемы централизованного ИИ
В настоящее время монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена высокой концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели уже превышает стоимость строительства небоскреба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инноваций. Более того, в централизованной архитектуре существуют три системных риска:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет на один проект обучения превышает 100 миллионов долларов, что уже выходит за рамки нормального рынка.
Рост спроса на вычислительную мощность уже преодолел физические ограничения закона Мура, традиционное обновление оборудования становится трудным.
В централизованной архитектуре существует фатальный риск единой точки отказа; если основные услуги будут прерваны, это может привести к параличу множества AI-компаний, зависящих от их вычислительных услуг.
Децентрализация архитектуры технологические инновации
Некоторые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации криптовалютные майнинг-фермы. Эта модель снижает стоимость получения вычислительной мощности более чем на 90%, а что более важно, перестраивает правила участия в инновациях в области ИИ. В последнее время некоторые стратегические приобретения также сигнализируют о том, что распределенная вычислительная сеть переходит от технического эксперимента к коммерческому мейнстриму.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенный рынок, подобный "платформе совместного использования мощности GPU", любой человек может получить стимулы в виде криптовалюты, внося вклад в неиспользуемые вычислительные ресурсы, создавая самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Изюминка этого механизма заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает как прозрачность и прослеживаемость вычислительного процесса, так и оптимальное распределение ресурсов через модель токенов.
Формирование новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптовалюту, которую можно напрямую использовать для финансирования собственных AI-проектов, создавая внутренний цикл поставки и спроса ресурсов. Несмотря на опасения, что это может привести к рискам товаризации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — преобразование миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц мира в элементы производительности.
Практический план демократизации технологий
В будущем, работающие на локальных устройствах роботы для аудита смарт-контрактов могут проводить в реальном времени верификацию на основе полностью прозрачной сети распределенной вычислительной мощности; децентрализованные финансовые платформы могут использовать антиконтрольные прогнозные движки, чтобы предоставлять миллионам пользователей непредвзятые инвестиционные советы. Это не научная фантастика — ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что будет резким ростом по сравнению с 10% в 2021 году.
Например, в производственной отрасли фабрики с использованием крайних узлов могут в реальном времени анализировать данные сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных, и достигать миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития ИИ заключается не в создании всеведущей "божественной модели", а в перестройке механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут быть основаны на совместном строительстве пациентского сообщества, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о земледелии, барьеры технологической монополии будут полностью разрушены. Этот процесс Децентрализация касается не только повышения эффективности, но и является основополагаемым обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится совместным создателем эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания стоимости.
Стоя на историческом поворотном пункте технологической эволюции, мы четко видим: будущее AI обязательно будет децентрализованным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только инновация в технологической архитектуре, но и окончательное возвращение к идее "технологии, ориентированной на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частных активов технологических гигантов в общественную инфраструктуру, когда алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытой прозрачности, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой AI и открыть новую эру интеллектуальной цивилизации.