Авторы: Адвайт Джаянт, Мэтью Шелдон, Сон Джунг Ким и Свастик Шривастава
Компиляция: BeWater
С учетом того, что недавно были запущены легкие модели параметров Llama 1B и 3B, оптимизированные для сценариев использования устройств Meta, а также новый продукт Apple Intelligence, который будет выпущен в конце октября, мы считаем, что Edge AI и Device AI станут наиболее обсуждаемыми темами к 2025 году.
Peri Labs и BeWater сотрудничают и выпустили отчет примерно на 250 страниц, содержащий следующее:
Необходимость Edge AI
Основные инновации в области искусственного интеллекта на краю
Почему краевому искусственному интеллекту требуется технология шифрования
Понимание основной структуры AI на краю
Состояние технологии AI на краю и шифрования
BeWater уже перевел этот отчет на китайский, основные моменты следующие:
Возрождение искусственного интеллекта на краю
Периферийный ИИ совершает революцию в области искусственного интеллекта, перенося обработку данных с централизованных облачных серверов непосредственно на локальные устройства. Этот подход устраняет ограничения традиционных развертываний ИИ, такие как высокая задержка, проблемы с конфиденциальностью и ограничения пропускной способности. Обеспечивая обработку данных в режиме реального времени на таких устройствах, как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, ИИ на периферии сокращает время отклика и надежно хранит конфиденциальную информацию на самом устройстве.
Прогресс в области аппаратного и программного обеспечения позволяет запускать сложные модели искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные периферийные процессоры и технологии оптимизации моделей, делают вычисления на устройствах более эффективными, не оказывая существенного влияния на производительность.
Точка 1: Быстрый рост искусственного интеллекта уже превысил закон Мура.
Закон Мура утверждает, что количество транзисторов на микросхеме удваивается примерно каждые два года. Однако скорость роста искусственного интеллекта уже превысила скорость улучшения аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному увеличению разрыва между спросом и предложением вычислительных ресурсов. Этот разрыв делает совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения необходимым.
Точка 2: Крупные гиганты различных отраслей усиливают инвестиции в AI на краю и принимают различные стратегии.
Крупные игроки в отрасли активно инвестируют в Edge AI, осознавая, что она способна радикально изменить такие области, как медицина, автопилотирование, робототехника и виртуальные помощники, предоставляя мгновенный, персонализированный и надежный опыт работы с AI. Например, Meta недавно выпустила модели, оптимизированные специально для Edge-устройств, а Apple Intelligence также запланировала выпустить свои технологии Edge AI в конце октября.
Пересечение технологии AI на краю ишифрование
Точка 3: блокчейн обеспечивает безопасный, Децентрализация механизм доверия для сетей краевого искусственного интеллекта
Блокчейн, благодаря своей неизменной книге учета, обеспечивает целостность и устойчивость к вмешательству данных, что крайне важно в сети Децентрализация, состоящей из устройств на краю. Записывая транзакции и обмен данных в блокчейне, устройства на краю могут безопасно проводить проверку личности и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные учреждения.
Пункт 4: экономические стимулы шифрования способствуют совместному использованию ресурсов и капитальным затратам
Деплоймент и поддержка периферийных сетей требуют больших ресурсов. Экономическая модель шифрования или стимулирования Токенами может поощрять индивидуальных лиц и организации вносить вклад в вычислительные мощности, данные и другие ресурсы для поддержки развития и эксплуатации сети.
Точка 5: Децентрализованные финансы модель способствует эффективному распределению ресурсов
Путем введения понятий Децентрализованные финансы, таких как застейкать, кредитование и пулы ликвидности, Edge AI Network может создать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительные мощности, застейкать Токен, предоставлять свободные ресурсы в кредит или вносить вклад в общий пул, чтобы получать соответствующие вознаграждения. Смарт-контракт автоматически выполняет эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в соответствии с предложением и спросом, а также реализацию динамического ценообразования в сети.
Пункт 6: Децентрализация доверия
В рамках сети периферийных устройств Децентрализация создание доверия без необходимости центрального контроля является вызовом. В сети шифрования доверие достигается с помощью математических методов; это математическое доверие, основанное на вычислениях и математике, является ключевым фактором для обеспечения взаимодействия без необходимости доверия, которое в настоящее время не владеет ИИ.
Перспективы будущего
В будущем в области искусственного интеллекта на краю все еще есть множество возможностей для инноваций. Мы увидим, как искусственный интеллект на краю станет неотъемлемой частью нашей жизни во многих сферах применения, таких как индивидуализированный учебный помощник, цифровой двойник, автомобиль без водителя, коллективная интеллектуальная сеть и эмоциональный партнер по искусственному интеллекту. Мы ждем будущего с нетерпением!
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Ядро технологии AI на границе в 2025 году?
Авторы: Адвайт Джаянт, Мэтью Шелдон, Сон Джунг Ким и Свастик Шривастава
Компиляция: BeWater
С учетом того, что недавно были запущены легкие модели параметров Llama 1B и 3B, оптимизированные для сценариев использования устройств Meta, а также новый продукт Apple Intelligence, который будет выпущен в конце октября, мы считаем, что Edge AI и Device AI станут наиболее обсуждаемыми темами к 2025 году.
Peri Labs и BeWater сотрудничают и выпустили отчет примерно на 250 страниц, содержащий следующее:
BeWater уже перевел этот отчет на китайский, основные моменты следующие:
Возрождение искусственного интеллекта на краю
Периферийный ИИ совершает революцию в области искусственного интеллекта, перенося обработку данных с централизованных облачных серверов непосредственно на локальные устройства. Этот подход устраняет ограничения традиционных развертываний ИИ, такие как высокая задержка, проблемы с конфиденциальностью и ограничения пропускной способности. Обеспечивая обработку данных в режиме реального времени на таких устройствах, как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, ИИ на периферии сокращает время отклика и надежно хранит конфиденциальную информацию на самом устройстве.
Прогресс в области аппаратного и программного обеспечения позволяет запускать сложные модели искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные периферийные процессоры и технологии оптимизации моделей, делают вычисления на устройствах более эффективными, не оказывая существенного влияния на производительность.
Точка 1: Быстрый рост искусственного интеллекта уже превысил закон Мура.
Закон Мура утверждает, что количество транзисторов на микросхеме удваивается примерно каждые два года. Однако скорость роста искусственного интеллекта уже превысила скорость улучшения аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному увеличению разрыва между спросом и предложением вычислительных ресурсов. Этот разрыв делает совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения необходимым.
Точка 2: Крупные гиганты различных отраслей усиливают инвестиции в AI на краю и принимают различные стратегии.
Крупные игроки в отрасли активно инвестируют в Edge AI, осознавая, что она способна радикально изменить такие области, как медицина, автопилотирование, робототехника и виртуальные помощники, предоставляя мгновенный, персонализированный и надежный опыт работы с AI. Например, Meta недавно выпустила модели, оптимизированные специально для Edge-устройств, а Apple Intelligence также запланировала выпустить свои технологии Edge AI в конце октября.
Пересечение технологии AI на краю ишифрование
Точка 3: блокчейн обеспечивает безопасный, Децентрализация механизм доверия для сетей краевого искусственного интеллекта
Блокчейн, благодаря своей неизменной книге учета, обеспечивает целостность и устойчивость к вмешательству данных, что крайне важно в сети Децентрализация, состоящей из устройств на краю. Записывая транзакции и обмен данных в блокчейне, устройства на краю могут безопасно проводить проверку личности и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные учреждения.
Пункт 4: экономические стимулы шифрования способствуют совместному использованию ресурсов и капитальным затратам
Деплоймент и поддержка периферийных сетей требуют больших ресурсов. Экономическая модель шифрования или стимулирования Токенами может поощрять индивидуальных лиц и организации вносить вклад в вычислительные мощности, данные и другие ресурсы для поддержки развития и эксплуатации сети.
Точка 5: Децентрализованные финансы модель способствует эффективному распределению ресурсов
Путем введения понятий Децентрализованные финансы, таких как застейкать, кредитование и пулы ликвидности, Edge AI Network может создать рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять вычислительные мощности, застейкать Токен, предоставлять свободные ресурсы в кредит или вносить вклад в общий пул, чтобы получать соответствующие вознаграждения. Смарт-контракт автоматически выполняет эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов в соответствии с предложением и спросом, а также реализацию динамического ценообразования в сети.
Пункт 6: Децентрализация доверия
В рамках сети периферийных устройств Децентрализация создание доверия без необходимости центрального контроля является вызовом. В сети шифрования доверие достигается с помощью математических методов; это математическое доверие, основанное на вычислениях и математике, является ключевым фактором для обеспечения взаимодействия без необходимости доверия, которое в настоящее время не владеет ИИ.
Перспективы будущего
В будущем в области искусственного интеллекта на краю все еще есть множество возможностей для инноваций. Мы увидим, как искусственный интеллект на краю станет неотъемлемой частью нашей жизни во многих сферах применения, таких как индивидуализированный учебный помощник, цифровой двойник, автомобиль без водителя, коллективная интеллектуальная сеть и эмоциональный партнер по искусственному интеллекту. Мы ждем будущего с нетерпением!