Автори: Адвайт Джаянт, Метью Шелдон, Сонджун Кім і Свастика Шрівастава
Компіляція: BeWater
З введенням на ринок недавно оптимізованої для сценаріїв застосування на пристроях легкої моделі параметрів Llama 1B та 3B Meta та випуском нового продукту Apple Intelligence в кінці жовтня ми вважаємо, що краєвий штучний інтелект та штучний інтелект пристроїв стануть головною темою 2025 року.
Peri Labs та BeWater спільно опублікували звіт на близько 250 сторінок, який охоплює такі теми:
Необхідність майбутніх AI на межі
Ядро інновацій у сфері штучного інтелекту на межі
Чому потрібна технологія шифрування для мережі AI на краю
Розуміння основного каркасу штучного інтелекту на межі
Стан справ з шифруванням та штучним інтелектом на межі
BeWater вже переклав цей звіт на китайську мову, основні висновки наведені нижче:
Виникнення мережевого штучного інтелекту
Edge AI революціонізує галузь штучного інтелекту, переміщуючи обробку даних безпосередньо з централізованих хмарових серверів на місцеві пристрої. Цей підхід вирішує традиційні обмеження розгортання штучного інтелекту, такі як висока затримка, приватність та обмеження пропускної здатності. Шляхом здійснення обробки даних в реальному часі на пристроях, таких як смартфони, пристрої для носіння та датчики інтернету речей, Edge AI скорочує час відгуку та безпечно зберігає чутливу інформацію безпосередньо на пристроях.
Технічний прогрес апаратного та програмного забезпечення дозволяє використовувати складні моделі штучного інтелекту на обмежених ресурсах пристроїв. Інновації, такі як спеціалізовані обчислювальні пристрої на межі та технології оптимізації моделей, роблять обчислення на пристроях більш ефективними, при цьому значно не впливаючи на продуктивність.
Пункт 1: Швидке зростання штучного інтелекту вже перевищує закон Мура.
Закон Мура стверджує, що кількість транзисторів на мікросхемі приблизно подвоюється кожні два роки. Однак швидкість зростання моделей штучного інтелекту вже перевищила швидкість вдосконалення апаратного забезпечення, що призвело до постійного збільшення різниці між попитом та пропозицією обчислювальних ресурсів. Ця різниця робить спільний дизайн апаратного та програмного забезпечення невід'ємним.
Пункт 2: Великі гіганти промисловості посилюють інвестиції в краєвидний штучний інтелект і вживають різні стратегії.
Головні гіганти галузі активно інвестують у межовий штучний інтелект, розуміючи, що він може повністю змінити такі галузі, як медицина, автопілотування, робототехніка та віртуальні помічники, надаючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід зі штучним інтелектом. Наприклад, Meta недавно випустила моделі, оптимізовані для межових пристроїв, а Apple Intelligence також запустить свою межову штучну інтелектуальну технологію в кінці жовтня.
Злиття штучного інтелекту на краю та технології шифрування
Основна ідея 3: Blockchain забезпечує безпеку та децентралізований механізм довіри для мережі AI на краю
Блокчейн забезпечує цілісність та стійкість до вторгнень даних за допомогою свого незмінного реєстру. Це особливо важливо у мережі Децентралізація, що складається з краївих пристроїв. Записуючи транзакції та обмін даними в Блоці блокчейні, країві пристрої можуть безпечно здійснювати процедури ідентифікації та авторизації без потреби в централізованих установах.
Ключевой момент 4: шифрування економічних стимулів сприяє спільному використанню ресурсів та капітальних витрат
Розгортання та утримання мережі краю потребує великої кількості ресурсів. Економічна модель або Токен стимулювання може бути здійснена шляхом надання Токен винагороди, що стимулює фізичних осіб та організацій вносити обчислювальні потужності, дані та інші ресурси для підтримки розбудови та експлуатації мережі.
Пункт 5: Модель Децентралізовані фінанси сприяє ефективному розподілу ресурсів
Завдяки впровадженню концепцій, таких як застейкати, кредитування та пулів ліквідності в Децентралізовані фінанси, мережа Edge AI може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність за допомогою Токенів застейкання, позичати надлишкові ресурси або внести свій внесок до спільного пулу, щоб отримати відповідну винагороду. Смарт-контракт автоматично виконує ці процеси, забезпечуючи справедливе та ефективне розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також реалізує динамічний механізм ціноутворення в мережі.
Пункт 6: Децентралізація довіри
У мережі пристроїв на межі Децентралізація, встановлення довіри без центрального нагляду - це виклик. У мережі шифрування, довіра досягається математичними методами; це обчислювальне та математичне довіри - ключовий фактор для сприяння взаємодії без потреби у довірі, яке поки не є властивістю штучного інтелекту.
Перспективи майбутнього
Очікуючи майбутнє, в області штучного інтелекту на межі все ще існують великі можливості для інновацій. Ми побачимо, як штучний інтелект на межі стане невід'ємною частиною нашого життя в багатьох сферах застосування, таких як гіперперсональний навчальний асистент, цифрові двійники, автомобілі з автопілотом, колективна інтелектуальна мережа та емоційний інтелектуальний співрозмовник. Ми сповнені очікувань на майбутнє!
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Ядро технології Edge AI у 2025 році?
Автори: Адвайт Джаянт, Метью Шелдон, Сонджун Кім і Свастика Шрівастава
Компіляція: BeWater
З введенням на ринок недавно оптимізованої для сценаріїв застосування на пристроях легкої моделі параметрів Llama 1B та 3B Meta та випуском нового продукту Apple Intelligence в кінці жовтня ми вважаємо, що краєвий штучний інтелект та штучний інтелект пристроїв стануть головною темою 2025 року.
Peri Labs та BeWater спільно опублікували звіт на близько 250 сторінок, який охоплює такі теми:
BeWater вже переклав цей звіт на китайську мову, основні висновки наведені нижче:
Виникнення мережевого штучного інтелекту
Edge AI революціонізує галузь штучного інтелекту, переміщуючи обробку даних безпосередньо з централізованих хмарових серверів на місцеві пристрої. Цей підхід вирішує традиційні обмеження розгортання штучного інтелекту, такі як висока затримка, приватність та обмеження пропускної здатності. Шляхом здійснення обробки даних в реальному часі на пристроях, таких як смартфони, пристрої для носіння та датчики інтернету речей, Edge AI скорочує час відгуку та безпечно зберігає чутливу інформацію безпосередньо на пристроях.
Технічний прогрес апаратного та програмного забезпечення дозволяє використовувати складні моделі штучного інтелекту на обмежених ресурсах пристроїв. Інновації, такі як спеціалізовані обчислювальні пристрої на межі та технології оптимізації моделей, роблять обчислення на пристроях більш ефективними, при цьому значно не впливаючи на продуктивність.
Пункт 1: Швидке зростання штучного інтелекту вже перевищує закон Мура.
Закон Мура стверджує, що кількість транзисторів на мікросхемі приблизно подвоюється кожні два роки. Однак швидкість зростання моделей штучного інтелекту вже перевищила швидкість вдосконалення апаратного забезпечення, що призвело до постійного збільшення різниці між попитом та пропозицією обчислювальних ресурсів. Ця різниця робить спільний дизайн апаратного та програмного забезпечення невід'ємним.
Пункт 2: Великі гіганти промисловості посилюють інвестиції в краєвидний штучний інтелект і вживають різні стратегії.
Головні гіганти галузі активно інвестують у межовий штучний інтелект, розуміючи, що він може повністю змінити такі галузі, як медицина, автопілотування, робототехніка та віртуальні помічники, надаючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід зі штучним інтелектом. Наприклад, Meta недавно випустила моделі, оптимізовані для межових пристроїв, а Apple Intelligence також запустить свою межову штучну інтелектуальну технологію в кінці жовтня.
Злиття штучного інтелекту на краю та технології шифрування
Основна ідея 3: Blockchain забезпечує безпеку та децентралізований механізм довіри для мережі AI на краю
Блокчейн забезпечує цілісність та стійкість до вторгнень даних за допомогою свого незмінного реєстру. Це особливо важливо у мережі Децентралізація, що складається з краївих пристроїв. Записуючи транзакції та обмін даними в Блоці блокчейні, країві пристрої можуть безпечно здійснювати процедури ідентифікації та авторизації без потреби в централізованих установах.
Ключевой момент 4: шифрування економічних стимулів сприяє спільному використанню ресурсів та капітальних витрат
Розгортання та утримання мережі краю потребує великої кількості ресурсів. Економічна модель або Токен стимулювання може бути здійснена шляхом надання Токен винагороди, що стимулює фізичних осіб та організацій вносити обчислювальні потужності, дані та інші ресурси для підтримки розбудови та експлуатації мережі.
Пункт 5: Модель Децентралізовані фінанси сприяє ефективному розподілу ресурсів
Завдяки впровадженню концепцій, таких як застейкати, кредитування та пулів ліквідності в Децентралізовані фінанси, мережа Edge AI може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність за допомогою Токенів застейкання, позичати надлишкові ресурси або внести свій внесок до спільного пулу, щоб отримати відповідну винагороду. Смарт-контракт автоматично виконує ці процеси, забезпечуючи справедливе та ефективне розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також реалізує динамічний механізм ціноутворення в мережі.
Пункт 6: Децентралізація довіри
У мережі пристроїв на межі Децентралізація, встановлення довіри без центрального нагляду - це виклик. У мережі шифрування, довіра досягається математичними методами; це обчислювальне та математичне довіри - ключовий фактор для сприяння взаємодії без потреби у довірі, яке поки не є властивістю штучного інтелекту.
Перспективи майбутнього
Очікуючи майбутнє, в області штучного інтелекту на межі все ще існують великі можливості для інновацій. Ми побачимо, як штучний інтелект на межі стане невід'ємною частиною нашого життя в багатьох сферах застосування, таких як гіперперсональний навчальний асистент, цифрові двійники, автомобілі з автопілотом, колективна інтелектуальна мережа та емоційний інтелектуальний співрозмовник. Ми сповнені очікувань на майбутнє!