Пограничный ИИ: Технологический фокус 2025 года

С развитием легковесных AI-моделей, применяемых на устройствах, крайний AI и AI на устройствах, вероятно, станут горячими темами в области технологий в 2025 году. В последнее время многие технологические гиганты выпустили AI-модели, оптимизированные для обработки на краю, и эта тенденция ускоряется.

Подробный отчет объемом почти 250 страниц предоставляет всесторонний анализ развития периферийного ИИ, охватывающий необходимость в периферийном ИИ, ключевые инновации, сочетание с криптографическими технологиями и текущее состояние развития. Ниже приведены основные выводы отчета:

Восход边缘AI

Граничный ИИ кардинально изменяет сферу искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы высокой задержки, защиты конфиденциальности и ограничений пропускной способности, с которыми сталкиваются традиционные развертывания ИИ. Путем реализации обработки данных в реальном времени на таких устройствах, как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, граничный ИИ не только сокращает время отклика, но и может безопасно хранить конфиденциальную информацию локально на устройстве.

Прогресс в области аппаратных и программных технологий сделал возможным запуск сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно увеличили вычислительную эффективность на стороне устройств, сохраняя при этом хорошую производительность.

Искусственный интеллект растет, превосходя закон Мура

Закон Мура предсказывает, что количество транзисторов на микрочипах удваивается примерно каждые два года. Однако скорость развития моделей ИИ уже превысила темпы улучшения аппаратного обеспечения, что привело к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением вычислительных мощностей. Этот разрыв делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения жизненно важным.

Технологические гиганты внедряются в крайние ИИ

Основные технологические компании увеличивают инвестиции в крайний ИИ, осознавая его огромный потенциал в таких областях, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Предоставляя мгновенный, персонализированный и надежный ИИ-опыт, крайний ИИ имеет все шансы кардинально изменить облик этих отраслей. Многие компании уже выпустили или собираются выпустить ИИ-модели и технологии, оптимизированные для крайних устройств.

Слияние краевых ИИ и криптографических технологий

Блокчейн предоставляет механизм децентрализованного доверия

Благодаря своей неизменяемости, блокчейн-технология обеспечивает безопасную и децентрализованную основу доверия для сетей периферийного ИИ. Записывая транзакции и обмен данными в блокчейне, периферийные устройства могут безопасно выполнять операции аутентификации и авторизации без необходимости полагаться на центральные учреждения.

Стимулирование ресурсов в криптоэкономике

Развертывание и обслуживание крайних сетей требует значительных затрат ресурсов. Модель криптоэкономики может стимулировать отдельных лиц и организации вносить вкладу в вычислительную мощность, данные и другие ресурсы через вознаграждения токенами, поддерживая тем самым строительство и эксплуатацию сети.

Оптимизация распределения ресурсов в DeFi модели

Опираясь на концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов из DeFi, сеть кра边них AI может создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительную мощность путем стейкинга токенов, сдачи в аренду неиспользуемых ресурсов или участия в совместных пулах, получая соответствующее вознаграждение. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в зависимости от спроса и предложения.

Децентрализованный механизм доверия

В децентрализованной сети периферийных устройств создание механизма доверия без центрального контроля является большой проблемой. Криптографическая сеть обеспечивает доверие с помощью математических методов, и этот механизм доверия, основанный на вычислениях и математике, является ключом к осуществлению взаимодействия без доверия, в то время как в настоящее время ИИ еще не обладает этой особенностью.

Перспективы

В области пограничного ИИ все еще есть широкие возможности для инноваций. В будущем мы можем увидеть, как пограничный ИИ станет неотъемлемой частью жизни в различных сценариях, таких как высокоперсонализированные учебные помощники, технологии цифровых двойников, автомобили с автопилотом, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Перспективы развития этой технологии вызывают ожидание.