ผู้เขียน: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim และ Swastik Shrivastava
คอมไพล์: BeWater
ด้วย Llama 1B และ 3B รุ่นที่ถูกปรับแต่งเฉพาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานบนอุปกรณ์ Meta ที่เปิดให้ใช้งานเร็วขึ้นเร็ว Apple Intelligence ยังจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ของตนในปลายเดือนตุลาคมเราเชื่อว่า AI ส่วนของขอบและ AI บนอุปกรณ์จะเป็นหัวข้อที่สำคัญที่สุดในปี 2025
Peri Labs และ BeWater ได้ร่วมมือกันเผยแพร่รายงานประมาณ 250 หน้า ซึ่งรวมถึง:
การพัฒนาเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ทำให้เป็นไปได้ที่จะเรียกใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดของทรัพยากร นวัตกรรมเช่นชิปประมวลผลด้านของและเทคโนโลยีการปรับตัวโมเดล ช่วยให้การคำนวณในอุปกรณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อ 1: การเจริญเติบโตของ AI ได้เร็วกว่ากฎของมูอร์เอ้อแล้ว
กฎหมู่ของมูร์กำหนดว่าจำนวนตัวแปรทรานซิสเตอร์บนชิปขนาดเล็กๆ เพิ่มขึ้นสองเท่าประมาณทุกสองปี อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการเพิ่มขึ้นของโมเดล AI ได้เร็วกว่าความเร็วในการปรับปรุงฮาร์ดแวร์ ส่งผลให้ช่องว่างระหว่างความต้องการคำนวณและการจัดหาเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ช่องว่างเช่นนี้ทำให้การออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ร่วมกันกลายเป็นสิ่งที่จำเป็น
ข้อ 2: บริษัทใหญ่ในแต่ละอุตสาหกรรมกำลังเพิ่มการลงทุนใน AI ที่ขอบเขตและนำเสนอกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน
ผู้นำในอุตสาหกรรมหลักหลายรายได้ลงทุนใน AI ขอบเขตอย่างหนัก ๆ เพื่อรับรู้ถึงความสามารถในการเปลี่ยนแปลงสิ้นเชิงในด้านเช่นการแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ หุ่นยนต์ และผู้ช่วยเสมือนจริง โดยการให้ประสบการณ์ AI ทันเวลา ส่วนบุคคลและเชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่น Meta เพิ่งเปิดตัวโมเดลที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์ขอบเขต Apple Intelligence ก็จะเปิดตัวเทคโนโลยี AI ขอบเขตของตนในช่วงปลายเดือน 10
การเข้ารหัส AI ที่สอดคล้องกับเทคโนโลยีของการเข้ารหัส
จุดที่ 3: บล็อกเชนให้กับเครือข่าย AI ที่เป็นรอบของการกระจายอำนาจได้อย่างปลอดภัยและไว้ใจได้
AI ขอบเขต 2025 เรื่องราวเทคโนโลยีหลัก?
ผู้เขียน: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim และ Swastik Shrivastava
คอมไพล์: BeWater
ด้วย Llama 1B และ 3B รุ่นที่ถูกปรับแต่งเฉพาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานบนอุปกรณ์ Meta ที่เปิดให้ใช้งานเร็วขึ้นเร็ว Apple Intelligence ยังจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ของตนในปลายเดือนตุลาคมเราเชื่อว่า AI ส่วนของขอบและ AI บนอุปกรณ์จะเป็นหัวข้อที่สำคัญที่สุดในปี 2025
Peri Labs และ BeWater ได้ร่วมมือกันเผยแพร่รายงานประมาณ 250 หน้า ซึ่งรวมถึง:
BeWater ได้แปลรายงานนี้เป็นภาษาจีนแล้ว สรุปสาระสำคัญดังนี้:
การเติบโตของ AI บนขอบของลูกค้า
เทคโนโลยี AI ชายมนุษย์กำลังเปลี่ยนแปลงวงการปัญญาประดิษฐ์โดยการย้ายการประมวลผลข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ฝั่งซึ่งเป็นศูนย์กลางไปยังอุปกรณ์ฝั่งท้องถิ่นโดยตรง แนวทางนี้ช่วยแก้ปัญหาของการใช้งานประจำของปัญญาประดิษฐ์แบบเดิม เช่น ค่าเครือข่ายเวลาแฝงสูง ปัญหาความเป็นส่วนตัว และข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์ โดยการทำการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์เช่น สมาร์ทโฟน อุปกรณ์สวมใส่ และเซ็นเซอร์ของอินเทอร์เน็ต ออฟ ธิง ประกอบด้วย ปัญญาประดิษฐ์ฝั่งท้องถิ่น ลดเวลาในการตอบสนอง และเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ที่อุปกรณ์โดยปลอดภัย
การพัฒนาเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ทำให้เป็นไปได้ที่จะเรียกใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดของทรัพยากร นวัตกรรมเช่นชิปประมวลผลด้านของและเทคโนโลยีการปรับตัวโมเดล ช่วยให้การคำนวณในอุปกรณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อ 1: การเจริญเติบโตของ AI ได้เร็วกว่ากฎของมูอร์เอ้อแล้ว
กฎหมู่ของมูร์กำหนดว่าจำนวนตัวแปรทรานซิสเตอร์บนชิปขนาดเล็กๆ เพิ่มขึ้นสองเท่าประมาณทุกสองปี อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการเพิ่มขึ้นของโมเดล AI ได้เร็วกว่าความเร็วในการปรับปรุงฮาร์ดแวร์ ส่งผลให้ช่องว่างระหว่างความต้องการคำนวณและการจัดหาเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ช่องว่างเช่นนี้ทำให้การออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ร่วมกันกลายเป็นสิ่งที่จำเป็น
ข้อ 2: บริษัทใหญ่ในแต่ละอุตสาหกรรมกำลังเพิ่มการลงทุนใน AI ที่ขอบเขตและนำเสนอกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน
ผู้นำในอุตสาหกรรมหลักหลายรายได้ลงทุนใน AI ขอบเขตอย่างหนัก ๆ เพื่อรับรู้ถึงความสามารถในการเปลี่ยนแปลงสิ้นเชิงในด้านเช่นการแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ หุ่นยนต์ และผู้ช่วยเสมือนจริง โดยการให้ประสบการณ์ AI ทันเวลา ส่วนบุคคลและเชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่น Meta เพิ่งเปิดตัวโมเดลที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์ขอบเขต Apple Intelligence ก็จะเปิดตัวเทคโนโลยี AI ขอบเขตของตนในช่วงปลายเดือน 10
การเข้ารหัส AI ที่สอดคล้องกับเทคโนโลยีของการเข้ารหัส
จุดที่ 3: บล็อกเชนให้กับเครือข่าย AI ที่เป็นรอบของการกระจายอำนาจได้อย่างปลอดภัยและไว้ใจได้
บล็อก บล็อก ผ่านบัญชีที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้ เพื่อให้มั่นใจในความสมบูรณ์และความต้านทานการปลอมแปลงของข้อมูล สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในเครือข่ายการกระจายอำนาจที่ประกอบด้วยอุปกรณ์ขอบ โดยการบันทึกธุรกรรมและการแลกเปลี่ยนข้อมูลบนบล็อก on-chain อุปกรณ์ขอบสามารถทำการตรวจสอบและอนุญาตตัวตนอย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องพึ่งพาบริษัทที่มีอำนาจกลาง
ข้อควรระวัง 4: การเข้ารหัสเป็นกลไกกระตุ้นเศรษฐกิจที่สนับสนุนการแบ่งปันทรัพยากรและการใช้จ่ายทุน
การติดตั้งและบำรุงรักษาเครือข่ายขอบต้องใช้ทรัพยากรมากมาย การออกแบบโมเดลเศรษฐกิจหรือการกระตุ้นโทเค็นสามารถทำได้โดยการให้รางวัลโทเค็นเพื่อสนับสนุนการสร้างและดำเนินเครือข่ายโดยกระตุ้นบุคคลและองค์กรให้มีส่วนร่วมในการส่งเสริมความสามารถในการคำนวณ ข้อมูล และทรัพยากรอื่น ๆ
要点 5：การเงินแบบกระจายอำนาจ 模型促进资源的高效分配
โดยการนำแนวคิด stake และการยืม - ให้ความหมายและสร้างตลาดทรัพยากรคำนวณใน การเงินแบบกระจายอำนาจ AI สามารถเข้าร่วมโดยการ stake โทเค็นเพื่อให้บริการความสามารถในการคำนวณ ยืมทรัพยากรเกิน หรือมีส่วนร่วมในสระส่วนกลางเพื่อรับรางวัลที่เกี่ยวข้อง สัญญาอัจฉริยะจะดำเนินการอัตโนมัติกระบวนการเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าทรัพยากรถูกแบ่งแยกระหว่างการเสนอและความต้องการตามแบบเทียบเท่าและมีประสิทธิภาพ และสร้างกลไกการกำหนดราคาแบบไดนามิกในเครือข่าย
จุดที่ 6: การกระจายอํานาจ
ในเครือข่ายอุปกรณ์ขอบของการกระจายอำนาจ การสร้างความเชื่อมั่นที่ไม่ต้องการควบคุมจากศูนย์กลางเป็นทั้งศักดิ์ศรีแท้ ในเครือข่ายการเข้ารหัส ความเชื่อมั่นถูกสร้างขึ้นด้วยวิธีคณิตศาสตร์ ความเชื่อมั่นที่มีพื้นฐานในการคำนวณและคณิตศาสตร์นี้เป็นสิ่งสำคัญในการส่งเสริมปฏิสัมพันธ์ที่ไม่ต้องการความเชื่อมั่น และปัจจุบัน AI ยังไม่สามารถมีคุณสมบัตินี้
การเติบโตในอนาคต
มองไปทางอนาคต ยังมีโอกาสในการสร้างนวัตกรรมใหม่ในด้าน AI บน Edge อย่างมาก พวกเราจะได้เห็น Edge AI เป็นส่วนหนึ่งที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ในหลายสถานการณ์การใช้งาน เช่น ผู้ช่วยการเรียนรู้ที่ปรับใช้ได้โดยเฉพาะตามแต่ละบุคคล เทคโนโลยีแฝงจำลองที่เป็นตัวกลางต่อไปของสิ่งของจริง รถยนต์ไร้คนขับอัตโนมัติ โครงข่ายความเชื่อมั่นของสมาชิกและเพื่อนร่วมชาติ และคู่กรณี AI ที่มีความรู้สึก พวกเราตื่นเต้นกับอนาคตที่จะมา!