Периферійний ШІ: Технологічний фокус 2025 року

З розвитком застосування легковагових AI-моделей на пристроях, крайовий AI та AI на пристроях можуть стати гарячими темами в технологічній сфері у 2025 році. Нещодавно деякі технологічні гіганти почали робити кроки в цій галузі, випускаючи AI-моделі, спеціально оптимізовані для сцен на пристроях.

Граничний ШІ, перенісши обробку даних з хмарних серверів на локальні пристрої, трансформує індустрію штучного інтелекту. Цей підхід вирішує численні проблеми, з якими стикаються традиційні розгортання ШІ, такі як висока затримка, ризики для конфіденційності та обмеження пропускної здатності. Завдяки реалізації обробки даних в реальному часі на терміналах, таких як смартфони, носимі пристрої та датчики Інтернету речей, граничний ШІ не лише скорочує час відповіді, але й дозволяє безпечно зберігати чутливу інформацію на локальному пристрої.

Прогрес у апаратних і програмних технологіях зробив можливим запуск складних AI-моделей на пристроях з обмеженими ресурсами. Інновації, такі як спеціалізовані процесори на краю та оптимізація моделей, значно підвищили обчислювальну ефективність на пристроях, зберігаючи при цьому хорошу продуктивність.

Слід зазначити, що швидкість розвитку штучного інтелекту вже перевищила закон Мура. Традиційно закон Мура прогнозує, що кількість транзисторів на мікросхемі подвоюється приблизно кожні два роки. Однак темпи зростання моделей ШІ значно перевищують темпи покращення апаратної продуктивності, що призводить до постійного збільшення розриву між попитом на обчислення та їх пропозицією. Ця тенденція робить спільний дизайн апаратного та програмного забезпечення особливо важливим.

Великі технологічні гіганти активно нарощують інвестиції в краєвий штучний інтелект і використовують різні стратегічні підходи. Вони усвідомлюють, що краєвий штучний інтелект має потенціал кардинально змінити такі сфери, як медицина, автономне водіння, робототехніка та віртуальні помічники, забезпечуючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід штучного інтелекту.

Технологія блокчейн забезпечує безпечний, децентралізований механізм довіри для мережі крайового ШІ. Завдяки незмінному бухгалтерському запису блокчейна можна забезпечити цілісність та достовірність даних, що є надзвичайно важливим у децентралізованих мережах, що складаються з крайових пристроїв. Завдяки блокчейну для запису угод і обміну даними крайові пристрої можуть безпечно здійснювати аутентифікацію та авторизацію без залежності від централізованих установ.

Моделі криптоекономіки сприяють обміну ресурсами та капітальним витратам. Розгортання та обслуговування мережі на периферії вимагає значних витрат ресурсів. Надаючи винагороди у вигляді токенів, моделі криптоекономіки можуть заохочувати фізичних осіб та організації вносити свій обчислювальний потенціал, дані та інші ресурси, підтримуючи таким чином будівництво та експлуатацію мережі.

Модель децентралізованих фінансів (DeFi) може сприяти ефективному розподілу ресурсів. Завдяки впровадженню таких концепцій DeFi, як стейкінг, кредитування та ліквідні пули, мережа крайового штучного інтелекту може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність, ставлячи токени на стейкінг, позичати невикористовувані ресурси або брати участь у спільних пулах, щоб отримати відповідну винагороду. Смарт-контракти автоматично виконують ці процеси, забезпечуючи справедливий та ефективний розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також реалізуючи динамічний механізм ціноутворення в мережі.

У децентралізованій мережі крайових пристроїв велика проблема полягає в тому, як створити механізм довіри без центрального регулювання. Довіра в криптонetwork базується на математиці та обчисленнях, і ця характеристика є ключем до здійснення взаємодії без довіри, хоча наразі ШІ ще не повністю володіє цією здатністю.

Оглядаючись у майбутнє, в галузі крайового ШІ все ще існує величезний простір для інновацій. Ми сподіваємось побачити, як крайовий ШІ стане невід'ємною частиною життя в багатьох сценаріях використання, таких як надперсоналізовані навчальні помічники, цифрові близнюки, автомобілі з автопілотом, колективні інтелектуальні мережі та емоційні штучні супутники. Перспективи розвитку цієї галузі обіцяють бути захоплюючими.