Menulis: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim, dan Swastik Shrivastava
Kompilasi: BeWater
Dengan peluncuran model parameter ringan Llama 1B dan 3B yang dioptimalkan khusus untuk skenario aplikasi perangkat oleh Meta, dan peluncuran produk baru oleh Apple Intelligence pada akhir Oktober, kami percaya bahwa AI tepi dan AI perangkat akan menjadi topik utama pada tahun 2025.
Peri Labs dan BeWater bekerja sama untuk menerbitkan laporan sekitar 250 halaman yang mencakup:
Kebutuhan AI Edge
Inovasi inti di bidang AI Edge
Mengapa AI tepi membutuhkan teknologi enkripsi
Memahami kerangka inti AI tepi
Status Teknologi AI Edge dan enkripsi
BeWater telah menerjemahkan laporan ini ke dalam bahasa Cina, ringkasan pentingnya adalah sebagai berikut:
Munculnya AI Pinggiran
AI tepi sedang mengubah lanskap kecerdasan buatan dengan memindahkan pemrosesan data dari pusat server cloud yang terpusat langsung ke perangkat lokal. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan implementasi AI tradisional, seperti latensi tinggi, masalah privasi, dan batasan lebar pita. Dengan melakukan pemrosesan data secara real-time pada perangkat seperti ponsel pintar, perangkat wearable, dan sensor internet of things, AI tepi mengurangi waktu respons dan menyimpan informasi sensitif secara aman di perangkat itu sendiri.
Kemajuan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak memungkinkan pengoperasian model AI yang kompleks pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Inovasi seperti prosesor tepi khusus dan teknologi optimasi model membuat penghitungan perangkat menjadi lebih efisien tanpa signifikan mempengaruhi kinerja.
Poin 1: Pertumbuhan AI yang cepat telah melampaui hukum Moore.
Hukum Moore menyatakan bahwa jumlah transistor di dalam mikrochip meningkat sekitar dua kali lipat setiap dua tahun. Namun, kecepatan peningkatan model AI telah melampaui kecepatan perbaikan perangkat keras, sehingga mengakibatkan kesenjangan antara permintaan dan pasokan komputasi semakin besar. Kesenjangan ini membuat desain kerjasama perangkat keras dan perangkat lunak menjadi sangat penting.
Poin 2: Raksasa industri sedang meningkatkan investasi mereka dalam AI tepi dan mengadopsi strategi yang berbeda.
Para pemain utama industri telah secara besar-besaran berinvestasi dalam AI edge, menyadari bahwa hal itu dapat benar-benar mengubah bidang seperti perawatan kesehatan, kendaraan otonom, robot, dan asisten virtual dengan menyediakan pengalaman AI yang instan, personal, dan dapat diandalkan. Sebagai contoh, Meta baru-baru ini merilis model yang dioptimalkan untuk perangkat edge, dan Apple Intelligence juga akan merilis teknologi AI edge-nya pada akhir Oktober.
Simpul AI dan Teknologi enkripsi di Pinggiran
Poin 3: Blockchain menyediakan mekanisme keamanan dan kepercayaan yang Desentralisasi untuk jaringan AI tepi
Blok chain melalui bukunya yang tidak dapat diubah, memastikan integritas dan ketahanan data, yang sangat penting dalam jaringan Desentralisasi yang terdiri dari perangkat tepi. Dengan mencatat transaksi dan pertukaran data di Blok on-chain, perangkat tepi dapat melakukan verifikasi identitas dan operasi otorisasi dengan aman tanpa harus bergantung pada lembaga terpusat.
Poin 4: Mekanisme insentif ekonomi enkripsi mendorong berbagi sumber daya dan pengeluaran modal.
Penyediaan dan pemeliharaan jaringan tepi memerlukan sumber daya yang besar. Model ekonomi enkripsi atau insentif Token dapat mendorong kontribusi individual dan organisasi dalam hal kemampuan komputasi, data, dan sumber daya lainnya dengan memberikan hadiah Token, sehingga mendukung pembangunan dan operasional jaringan.
Poin 5: Model Keuangan Desentralisasi Mendorong Distribusi Sumber Daya yang Efisien
Dengan memperkenalkan konsep stake, pinjaman, dan pool likuiditas dari Keuangan Desentralisasi, jaringan AI Edge dapat membangun pasar sumber daya komputasi. Peserta dapat menyediakan kekuatan komputasi melalui stakeToken, meminjamkan sumber daya yang tidak terpakai, atau berkontribusi ke dalam pool bersama untuk mendapatkan imbalan yang sesuai. Smart Contract secara otomatis menjalankan proses ini, memastikan sumber daya dialokasikan dengan adil dan efisien sesuai dengan permintaan dan penawaran, serta menerapkan mekanisme penetapan harga dinamis dalam jaringan.
Poin 6: Desentralisasi yang Dipercaya
Di dalam jaringan perangkat tepi yang Desentralisasi, tantangan yang dihadapi adalah bagaimana membangun kepercayaan tanpa pengawasan pusat. Dalam jaringan enkripsi, kepercayaan diperoleh melalui metode matematika; kepercayaan berbasis komputasi dan matematika ini adalah kunci untuk mendorong interaksi tanpa kepercayaan, yang saat ini belum dimiliki oleh AI.
Prospek di Masa Depan
Melihat ke masa depan, masih ada banyak peluang inovasi di bidang AI tepi. Kita akan melihat AI tepi menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam banyak skenario aplikasi, seperti asisten pembelajaran yang sangat personal, kembar digital, mobil otonom, jaringan kecerdasan kolektif, dan mitra AI emosional. Kami sangat berharap untuk masa depan!
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Naratif Teknologi Inti AI Tepi pada Tahun 2025?
Menulis: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim, dan Swastik Shrivastava
Kompilasi: BeWater
Dengan peluncuran model parameter ringan Llama 1B dan 3B yang dioptimalkan khusus untuk skenario aplikasi perangkat oleh Meta, dan peluncuran produk baru oleh Apple Intelligence pada akhir Oktober, kami percaya bahwa AI tepi dan AI perangkat akan menjadi topik utama pada tahun 2025.
Peri Labs dan BeWater bekerja sama untuk menerbitkan laporan sekitar 250 halaman yang mencakup:
BeWater telah menerjemahkan laporan ini ke dalam bahasa Cina, ringkasan pentingnya adalah sebagai berikut:
Munculnya AI Pinggiran
AI tepi sedang mengubah lanskap kecerdasan buatan dengan memindahkan pemrosesan data dari pusat server cloud yang terpusat langsung ke perangkat lokal. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan implementasi AI tradisional, seperti latensi tinggi, masalah privasi, dan batasan lebar pita. Dengan melakukan pemrosesan data secara real-time pada perangkat seperti ponsel pintar, perangkat wearable, dan sensor internet of things, AI tepi mengurangi waktu respons dan menyimpan informasi sensitif secara aman di perangkat itu sendiri.
Kemajuan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak memungkinkan pengoperasian model AI yang kompleks pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Inovasi seperti prosesor tepi khusus dan teknologi optimasi model membuat penghitungan perangkat menjadi lebih efisien tanpa signifikan mempengaruhi kinerja.
Poin 1: Pertumbuhan AI yang cepat telah melampaui hukum Moore.
Hukum Moore menyatakan bahwa jumlah transistor di dalam mikrochip meningkat sekitar dua kali lipat setiap dua tahun. Namun, kecepatan peningkatan model AI telah melampaui kecepatan perbaikan perangkat keras, sehingga mengakibatkan kesenjangan antara permintaan dan pasokan komputasi semakin besar. Kesenjangan ini membuat desain kerjasama perangkat keras dan perangkat lunak menjadi sangat penting.
Poin 2: Raksasa industri sedang meningkatkan investasi mereka dalam AI tepi dan mengadopsi strategi yang berbeda.
Para pemain utama industri telah secara besar-besaran berinvestasi dalam AI edge, menyadari bahwa hal itu dapat benar-benar mengubah bidang seperti perawatan kesehatan, kendaraan otonom, robot, dan asisten virtual dengan menyediakan pengalaman AI yang instan, personal, dan dapat diandalkan. Sebagai contoh, Meta baru-baru ini merilis model yang dioptimalkan untuk perangkat edge, dan Apple Intelligence juga akan merilis teknologi AI edge-nya pada akhir Oktober.
Simpul AI dan Teknologi enkripsi di Pinggiran
Poin 3: Blockchain menyediakan mekanisme keamanan dan kepercayaan yang Desentralisasi untuk jaringan AI tepi
Blok chain melalui bukunya yang tidak dapat diubah, memastikan integritas dan ketahanan data, yang sangat penting dalam jaringan Desentralisasi yang terdiri dari perangkat tepi. Dengan mencatat transaksi dan pertukaran data di Blok on-chain, perangkat tepi dapat melakukan verifikasi identitas dan operasi otorisasi dengan aman tanpa harus bergantung pada lembaga terpusat.
Poin 4: Mekanisme insentif ekonomi enkripsi mendorong berbagi sumber daya dan pengeluaran modal.
Penyediaan dan pemeliharaan jaringan tepi memerlukan sumber daya yang besar. Model ekonomi enkripsi atau insentif Token dapat mendorong kontribusi individual dan organisasi dalam hal kemampuan komputasi, data, dan sumber daya lainnya dengan memberikan hadiah Token, sehingga mendukung pembangunan dan operasional jaringan.
Poin 5: Model Keuangan Desentralisasi Mendorong Distribusi Sumber Daya yang Efisien
Dengan memperkenalkan konsep stake, pinjaman, dan pool likuiditas dari Keuangan Desentralisasi, jaringan AI Edge dapat membangun pasar sumber daya komputasi. Peserta dapat menyediakan kekuatan komputasi melalui stakeToken, meminjamkan sumber daya yang tidak terpakai, atau berkontribusi ke dalam pool bersama untuk mendapatkan imbalan yang sesuai. Smart Contract secara otomatis menjalankan proses ini, memastikan sumber daya dialokasikan dengan adil dan efisien sesuai dengan permintaan dan penawaran, serta menerapkan mekanisme penetapan harga dinamis dalam jaringan.
Poin 6: Desentralisasi yang Dipercaya
Di dalam jaringan perangkat tepi yang Desentralisasi, tantangan yang dihadapi adalah bagaimana membangun kepercayaan tanpa pengawasan pusat. Dalam jaringan enkripsi, kepercayaan diperoleh melalui metode matematika; kepercayaan berbasis komputasi dan matematika ini adalah kunci untuk mendorong interaksi tanpa kepercayaan, yang saat ini belum dimiliki oleh AI.
Prospek di Masa Depan
Melihat ke masa depan, masih ada banyak peluang inovasi di bidang AI tepi. Kita akan melihat AI tepi menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam banyak skenario aplikasi, seperti asisten pembelajaran yang sangat personal, kembar digital, mobil otonom, jaringan kecerdasan kolektif, dan mitra AI emosional. Kami sangat berharap untuk masa depan!