Периферійний ШІ: Технологічний акцент 2025 року

З розвитком легких AI-моделей, які дедалі більше впроваджуються на пристроях, очікується, що крайній AI та AI на пристроях стануть найпопулярнішими технологічними темами 2025 року. Нещодавно деякі технологічні гіганти почали запускати AI-моделі, оптимізовані спеціально для пристроїв, що демонструє величезний потенціал цієї області.

Підйом краївого ШІ

Граничний ШІ радикально змінює сферу ШІ, переміщаючи обробку даних з хмари на локальні пристрої. Цей підхід вирішує проблеми, пов’язані з традиційним розгортанням ШІ, такі як висока затримка, ризики конфіденційності та обмеження пропускної здатності. Реалізація обробки даних в режимі реального часу на кінцевих пристроях, таких як смартфони, носимі пристрої та сенсори Інтернету Речей, не тільки скорочує час відповіді, але й дозволяє безпечно зберігати чутливу інформацію на локальному пристрої.

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

Варто зазначити, що швидкість розвитку ШІ вже перевищила закон Мура. Закон Мура прогнозує, що кількість транзисторів на мікросхемах подвоюється приблизно кожні два роки, але швидкість зростання моделей ШІ вже перевищила темпи поліпшення апаратного забезпечення. Це призвело до постійного розширення розриву між попитом і пропозицією на обчислювальні ресурси, що робить спільний дизайн апаратного та програмного забезпечення дедалі важливішим.

Розташування промислових гігантів

Основні технологічні компанії активно збільшують інвестиції в крайовий штучний інтелект, застосовуючи різні стратегічні підходи. Вони усвідомлюють, що крайовий штучний інтелект має потенціал радикально змінити такі сфери, як охорона здоров'я, автономне водіння, робототехніка та віртуальні помічники, надаючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід роботи з ШІ. Багато технологічних гігантів вже випустили або незабаром випустять моделі та технології ШІ, оптимізовані для крайових пристроїв, що свідчить про величезні перспективи цієї сфери.

Злиття граничного ШІ та технології блокчейн

Технологія блокчейн забезпечує безпечний, децентралізований механізм довіри для мережі крайового ШІ. Завдяки незмінному реєстру блокчейн забезпечує цілісність даних, що є особливо важливим у децентралізованій мережі, що складається з крайових пристроїв. Крайові пристрої можуть реєструвати транзакції та обмін даними на блокчейні, забезпечуючи безпечну автентифікацію та авторизацію без необхідності покладатися на централізовані установи.

Модель криптоекономіки може за допомогою винагород у токенах заохочувати фізичних осіб та організації вносити обчислювальну потужність, дані та інші ресурси, підтримуючи будівництво та експлуатацію мережі країв штучного інтелекту. Цей механізм стимулювання допомагає вирішити проблему значних ресурсів, необхідних для розгортання та обслуговування мережі країв.

Запозичуючи концепції з DeFi, мережа крайового ШІ може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність шляхом ставлення токенів, позичати надлишкові ресурси або вносити їх у спільний пул для отримання винагороди. Смарт-контракти автоматично виконують ці процеси, забезпечуючи справедливий та ефективний розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, реалізуючи механізм динамічного ціноутворення.

У децентралізованій мережі крайових пристроїв велика проблема полягає в тому, як створити довіру без центрального регулювання. Криптографічні мережі забезпечують довіру через математичні методи, і цей механізм довіри, заснований на обчисленнях та математиці, є ключем до забезпечення взаємодії без довіри, тоді як нинішній штучний інтелект ще не має цієї властивості.

Перспективи майбутнього

Оглядаючись у майбутнє, галузь крайового штучного інтелекту має величезний простір для інновацій. Ми очікуємо, що крайовий штучний інтелект стане невід'ємною частиною життя в багатьох застосуваннях, таких як надперсоналізовані навчальні асистенти, цифрові двійники, автомобілі з автопілотом, мережі колективного інтелекту та емоційні AI супутники тощо. Перспективи розвитку крайового штучного інтелекту викликають очікування, і ми віримо, що в найближчі кілька років він принесе ще більше захоплюючих проривів і застосувань.