С учетом того, что легковесные AI модели становятся все более распространенными на устройствах, ожидается, что边缘 AI и设备端 AI станут самыми популярными технологическими темами 2025 года. В последнее время некоторые технологические гиганты начали выпускать AI модели, специально оптимизированные для устройств, что демонстрирует огромный потенциал этой области.
Восход边缘AI
Периферийный ИИ кардинально меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает проблемы, связанные с традиционным развертыванием ИИ, такие как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, периферийный ИИ не только сокращает время отклика, но и позволяет безопасно хранить конфиденциальную информацию на локальных устройствах.
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 оптимизация моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на уровне устройств, одновременно сохраняя хорошие показатели производительности.
Стоит отметить, что скорость развития ИИ уже превысила закон Мура. Закон Мура предсказывает, что количество транзисторов на микросхемах удваивается примерно каждые два года, однако скорость роста ИИ-моделей превысила темпы улучшения аппаратного обеспечения. Это привело к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением на вычислительные мощности, что делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения все более важным.
Размещение промышленных гигантов
Основные технологические компании активно увеличивают инвестиции в крайний ИИ, принимая различные стратегические решения. Они осознают, что крайний ИИ имеет потенциал кардинально изменить такие области, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники, предоставляя мгновенные, персонализированные и надежные ИИ-опыты. Многие технологические гиганты уже выпустили или собираются выпустить модели и технологии ИИ, оптимизированные для крайних устройств, что демонстрирует огромные перспективы в этой области.
Слияние технологий краевого ИИ и блокчейна
Блокчейн-технология обеспечивает безопасный и децентрализованный механизм доверия для сетей Edge AI. Благодаря неизменяемой бухгалтерии блокчейн гарантирует целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из периферийных устройств. Периферийные устройства могут записывать транзакции и обмен данными в блокчейне, обеспечивая безопасную аутентификацию и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные организации.
Экономическая модель криптовалюты может поощрять отдельные лица и организации за счет токенов, чтобы они вносили вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, поддерживая строительство и эксплуатацию сетей Edge AI. Этот механизм стимулов помогает решить проблему больших ресурсов, необходимых для развертывания и обслуживания сетей Edge.
Заимствуя концепции из DeFi, сети крайних ИИ могут создавать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительную мощность, закладывая токены, сдавать в аренду избыточные ресурсы или вносить их в общий пул для получения вознаграждений. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в зависимости от предложения и спроса, реализуя механизм динамического ценообразования.
В децентрализованной сети периферийных устройств создание доверия без центрального надзора представляет собой большую проблему. Криптографические сети реализуют доверие с помощью математических методов, и этот механизм доверия, основанный на вычислениях и математике, является ключевым для обеспечения взаимодействия без доверия, в то время как в настоящее время ИИ ещё не обладает этой особенностью.
Будущее
Смотря в будущее, в области крайних ИИ все еще существует огромный потенциал для инноваций. Мы можем ожидать, что крайний ИИ станет незаменимой частью жизни в нескольких сценариях применения, таких как суперперсонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автопилотом, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные AI-партнеры. Перспективы развития крайних ИИ вызывают ожидание, и мы уверены, что в ближайшие несколько лет они принесут еще больше захватывающих прорывов и приложений.
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» .
9 Лайков
Награда
9
6
Поделиться
комментарий
0/400
ApeWithAPlan
· 07-18 23:23
Правда, есть чем заняться? Не могу дождаться!
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropChaser
· 07-18 21:30
Пограничный ИИ и Блокчейн, действительно вкусно
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_APY_2000
· 07-16 02:33
апы на грани ИИ!
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenDreamer
· 07-16 02:32
Снова炒边缘AI, смешно
Посмотреть ОригиналОтветить0
bridge_anxiety
· 07-16 02:31
Традиционный ИИ давно должен быть заменен!
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlBeliever
· 07-16 02:24
мир криптовалют восемь лет неудачник, уже пережил два цикла больших быков и медведей. Уверен в инвестициях в стоимость, смотрю только на фундаментальные показатели. Никогда не занимаюсь торговлей на колебаниях, никогда не использую кредитное плечо.
Слияние边缘AI и区块链: ведение технологии на переднем крае в 2025 году
Пограничный ИИ: Технологический фокус 2025 года
С учетом того, что легковесные AI модели становятся все более распространенными на устройствах, ожидается, что边缘 AI и设备端 AI станут самыми популярными технологическими темами 2025 года. В последнее время некоторые технологические гиганты начали выпускать AI модели, специально оптимизированные для устройств, что демонстрирует огромный потенциал этой области.
Восход边缘AI
Периферийный ИИ кардинально меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает проблемы, связанные с традиционным развертыванием ИИ, такие как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, периферийный ИИ не только сокращает время отклика, но и позволяет безопасно хранить конфиденциальную информацию на локальных устройствах.
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 оптимизация моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на уровне устройств, одновременно сохраняя хорошие показатели производительности.
Стоит отметить, что скорость развития ИИ уже превысила закон Мура. Закон Мура предсказывает, что количество транзисторов на микросхемах удваивается примерно каждые два года, однако скорость роста ИИ-моделей превысила темпы улучшения аппаратного обеспечения. Это привело к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением на вычислительные мощности, что делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения все более важным.
Размещение промышленных гигантов
Основные технологические компании активно увеличивают инвестиции в крайний ИИ, принимая различные стратегические решения. Они осознают, что крайний ИИ имеет потенциал кардинально изменить такие области, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники, предоставляя мгновенные, персонализированные и надежные ИИ-опыты. Многие технологические гиганты уже выпустили или собираются выпустить модели и технологии ИИ, оптимизированные для крайних устройств, что демонстрирует огромные перспективы в этой области.
Слияние технологий краевого ИИ и блокчейна
Блокчейн-технология обеспечивает безопасный и децентрализованный механизм доверия для сетей Edge AI. Благодаря неизменяемой бухгалтерии блокчейн гарантирует целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из периферийных устройств. Периферийные устройства могут записывать транзакции и обмен данными в блокчейне, обеспечивая безопасную аутентификацию и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные организации.
Экономическая модель криптовалюты может поощрять отдельные лица и организации за счет токенов, чтобы они вносили вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, поддерживая строительство и эксплуатацию сетей Edge AI. Этот механизм стимулов помогает решить проблему больших ресурсов, необходимых для развертывания и обслуживания сетей Edge.
Заимствуя концепции из DeFi, сети крайних ИИ могут создавать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительную мощность, закладывая токены, сдавать в аренду избыточные ресурсы или вносить их в общий пул для получения вознаграждений. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в зависимости от предложения и спроса, реализуя механизм динамического ценообразования.
В децентрализованной сети периферийных устройств создание доверия без центрального надзора представляет собой большую проблему. Криптографические сети реализуют доверие с помощью математических методов, и этот механизм доверия, основанный на вычислениях и математике, является ключевым для обеспечения взаимодействия без доверия, в то время как в настоящее время ИИ ещё не обладает этой особенностью.
Будущее
Смотря в будущее, в области крайних ИИ все еще существует огромный потенциал для инноваций. Мы можем ожидать, что крайний ИИ станет незаменимой частью жизни в нескольких сценариях применения, таких как суперперсонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автопилотом, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные AI-партнеры. Перспективы развития крайних ИИ вызывают ожидание, и мы уверены, что в ближайшие несколько лет они принесут еще больше захватывающих прорывов и приложений.