Auteurs: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim et Swastik Shrivastava
Compilation: BeWater
Avec le modèle de paramètres légers Llama 1B et 3B, optimisé pour les scénarios d'application côté appareil, récemment lancé par Meta, et la sortie de son nouveau produit par Apple Intelligence à la fin du mois d'octobre, nous pensons que l'IA périphérique et l'IA côté appareil seront les sujets les plus importants de 2025.
Peri Labs et BeWater ont publié un rapport d'environ 250 pages couvrant:
La nécessité de l'IA de bord
L'innovation centrale dans le domaine de l'IA Edge
Pourquoi l'IA Edge a besoin de la technologie chiffrement
Comprendre le cadre central de l'IA périphérique
L'état actuel de l'IA Edge et de la technologie de chiffrement
BeWater has translated this report into Chinese, the highlights are as follows:
L'essor de l'IA périphérique
L'IA Edge révolutionne le domaine de l'intelligence artificielle en déplaçant le traitement des données des serveurs cloud centralisés vers les appareils locaux. Cette approche résout les limitations du déploiement traditionnel de l'IA, telles que la latence élevée, les problèmes de confidentialité et les limitations de bande passante. En traitant les données en temps réel sur des appareils tels que les smartphones, les appareils portables et les capteurs de l'internet des objets, l'IA Edge réduit le temps de réponse et sécurise les informations sensibles localement.
Les progrès technologiques matériels et logiciels permettent d'exécuter des modèles d'IA complexes sur des appareils aux ressources limitées. Des innovations telles que les processeurs de périphérie dédiés et les techniques d'optimisation des modèles rendent le calcul sur les périphériques plus efficace sans affecter considérablement les performances.
Point 1: La hausse rapide de l'IA a dépassé la loi de Moore.
La loi de Moore indique que le nombre de transistors sur une puce double environ tous les deux ans. Cependant, la hausse de la vitesse des modèles d'IA a dépassé celle de l'amélioration du matériel, ce qui a entraîné un écart croissant entre l'offre et la demande de calcul. Cet écart rend la conception coordonnée du matériel et du logiciel indispensable.
Point 2: Les géants de diverses industries intensifient leurs investissements dans l'IA périphérique et adoptent des stratégies différentes.
Les principaux géants de l'industrie investissent massivement dans l'IA périphérique, réalisant qu'elle peut changer radicalement des domaines tels que la santé, la conduite autonome, les robots et les assistants virtuels en offrant une expérience d'IA instantanée, personnalisée et fiable. Par exemple, Meta a récemment lancé des modèles optimisés pour les appareils périphériques, et Apple Intelligence lancera également sa technologie d'IA périphérique fin octobre.
Intersection entre l'IA Edge et la technologie de chiffrement
Point 3: La blockchain fournit un mécanisme de confiance sécurisé et Décentralisation pour les réseaux d'IA en périphérie
La chaîne Bloc garantit l'intégrité et l'incorruptibilité des données grâce à son livre de compte immuable, ce qui est essentiel dans un réseau de décentralisation composé d'appareils périphériques. En enregistrant les transactions et les échanges de données hors chaîne, les appareils périphériques peuvent effectuer des opérations d'authentification et d'autorisation en toute sécurité, sans dépendre d'institutions centralisées.
Point 4: Le mécanisme d'incitation économique du chiffrement encourage le partage des ressources et les dépenses en capital
Le déploiement et la maintenance d'un réseau de bord nécessitent une grande quantité de ressources. Le modèle économique de chiffrement ou l'incitation Jeton peut encourager les individus et les organisations à apporter des contributions de puissance de calcul, de données et d'autres ressources en offrant des récompenses Jeton, soutenant ainsi la construction et l'exploitation du réseau.
Point 5: Le modèle de Finance décentralisée favorise une allocation efficace des ressources
En introduisant des concepts de Finance décentralisée tels que le stake, les prêts et les pools de liquidité, le réseau Edge AI peut établir un marché pour les ressources de calcul. Les participants peuvent fournir des capacités de calcul en stakeJeton, prêter des ressources excédentaires ou contribuer à des pools de partage pour obtenir des récompenses correspondantes. Les smart contracts exécutent automatiquement ces processus, garantissant une allocation équitable et efficace des ressources en fonction de l'offre et de la demande, et mettant en œuvre un mécanisme de tarification dynamique dans le réseau.
Point 6: La Décentralisation de la confiance
Dans un réseau d'appareils périphériques Décentralisation, l'établissement de la confiance sans supervision centrale est un défi. Dans le réseau de chiffrement, la confiance est obtenue par des moyens mathématiques ; cette confiance basée sur le calcul et les mathématiques est essentielle pour faciliter les interactions sans confiance, une caractéristique que l'IA ne possède pas encore.
Perspectives futures
En regardant vers l'avenir, il y a encore beaucoup d'opportunités d'innovation dans le domaine de l'IA de bord. Nous verrons l'IA de bord devenir une partie indispensable de notre vie dans de nombreux scénarios d'application, tels que des assistants d'apprentissage ultra-personnalisés, des jumeaux numériques, des voitures autonomes, des réseaux d'intelligence collective et des partenaires IA émotionnels, etc. Nous avons hâte de voir l'avenir !
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
IA Edge, Narration des technologies clés de 2025 ?
Auteurs: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim et Swastik Shrivastava
Compilation: BeWater
Avec le modèle de paramètres légers Llama 1B et 3B, optimisé pour les scénarios d'application côté appareil, récemment lancé par Meta, et la sortie de son nouveau produit par Apple Intelligence à la fin du mois d'octobre, nous pensons que l'IA périphérique et l'IA côté appareil seront les sujets les plus importants de 2025.
Peri Labs et BeWater ont publié un rapport d'environ 250 pages couvrant:
BeWater has translated this report into Chinese, the highlights are as follows:
L'essor de l'IA périphérique
L'IA Edge révolutionne le domaine de l'intelligence artificielle en déplaçant le traitement des données des serveurs cloud centralisés vers les appareils locaux. Cette approche résout les limitations du déploiement traditionnel de l'IA, telles que la latence élevée, les problèmes de confidentialité et les limitations de bande passante. En traitant les données en temps réel sur des appareils tels que les smartphones, les appareils portables et les capteurs de l'internet des objets, l'IA Edge réduit le temps de réponse et sécurise les informations sensibles localement.
Les progrès technologiques matériels et logiciels permettent d'exécuter des modèles d'IA complexes sur des appareils aux ressources limitées. Des innovations telles que les processeurs de périphérie dédiés et les techniques d'optimisation des modèles rendent le calcul sur les périphériques plus efficace sans affecter considérablement les performances.
Point 1: La hausse rapide de l'IA a dépassé la loi de Moore.
La loi de Moore indique que le nombre de transistors sur une puce double environ tous les deux ans. Cependant, la hausse de la vitesse des modèles d'IA a dépassé celle de l'amélioration du matériel, ce qui a entraîné un écart croissant entre l'offre et la demande de calcul. Cet écart rend la conception coordonnée du matériel et du logiciel indispensable.
Point 2: Les géants de diverses industries intensifient leurs investissements dans l'IA périphérique et adoptent des stratégies différentes.
Les principaux géants de l'industrie investissent massivement dans l'IA périphérique, réalisant qu'elle peut changer radicalement des domaines tels que la santé, la conduite autonome, les robots et les assistants virtuels en offrant une expérience d'IA instantanée, personnalisée et fiable. Par exemple, Meta a récemment lancé des modèles optimisés pour les appareils périphériques, et Apple Intelligence lancera également sa technologie d'IA périphérique fin octobre.
Intersection entre l'IA Edge et la technologie de chiffrement
Point 3: La blockchain fournit un mécanisme de confiance sécurisé et Décentralisation pour les réseaux d'IA en périphérie
La chaîne Bloc garantit l'intégrité et l'incorruptibilité des données grâce à son livre de compte immuable, ce qui est essentiel dans un réseau de décentralisation composé d'appareils périphériques. En enregistrant les transactions et les échanges de données hors chaîne, les appareils périphériques peuvent effectuer des opérations d'authentification et d'autorisation en toute sécurité, sans dépendre d'institutions centralisées.
Point 4: Le mécanisme d'incitation économique du chiffrement encourage le partage des ressources et les dépenses en capital
Le déploiement et la maintenance d'un réseau de bord nécessitent une grande quantité de ressources. Le modèle économique de chiffrement ou l'incitation Jeton peut encourager les individus et les organisations à apporter des contributions de puissance de calcul, de données et d'autres ressources en offrant des récompenses Jeton, soutenant ainsi la construction et l'exploitation du réseau.
Point 5: Le modèle de Finance décentralisée favorise une allocation efficace des ressources
En introduisant des concepts de Finance décentralisée tels que le stake, les prêts et les pools de liquidité, le réseau Edge AI peut établir un marché pour les ressources de calcul. Les participants peuvent fournir des capacités de calcul en stakeJeton, prêter des ressources excédentaires ou contribuer à des pools de partage pour obtenir des récompenses correspondantes. Les smart contracts exécutent automatiquement ces processus, garantissant une allocation équitable et efficace des ressources en fonction de l'offre et de la demande, et mettant en œuvre un mécanisme de tarification dynamique dans le réseau.
Point 6: La Décentralisation de la confiance
Dans un réseau d'appareils périphériques Décentralisation, l'établissement de la confiance sans supervision centrale est un défi. Dans le réseau de chiffrement, la confiance est obtenue par des moyens mathématiques ; cette confiance basée sur le calcul et les mathématiques est essentielle pour faciliter les interactions sans confiance, une caractéristique que l'IA ne possède pas encore.
Perspectives futures
En regardant vers l'avenir, il y a encore beaucoup d'opportunités d'innovation dans le domaine de l'IA de bord. Nous verrons l'IA de bord devenir une partie indispensable de notre vie dans de nombreux scénarios d'application, tels que des assistants d'apprentissage ultra-personnalisés, des jumeaux numériques, des voitures autonomes, des réseaux d'intelligence collective et des partenaires IA émotionnels, etc. Nous avons hâte de voir l'avenir !