Периферийный ИИ: Технологическая горячая тема 2025 года
С ростом применения легковесных моделей искусственного интеллекта на устройствах, ожидается, что крайний ИИ и ИИ на устройствах станут ключевыми темами в области технологий в 2025 году. В последнее время множество технологических гигантов выпустили оптимизированные для устройств модели ИИ, что указывает на растущую значимость крайних вычислений в области ИИ.
Глубокий исследовательский отчет рассматривает текущее состояние развития Edge AI, ключевые инновации и их интеграцию с криптографическими технологиями. Вот основные моменты отчета:
Восход边缘AI
Граничный ИИ революционизирует область искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облачных сервисов на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы, с которыми сталкивается традиционная развертка ИИ, такие как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на смартфонах, носимых устройствах и датчиках Интернета вещей, граничный ИИ не только сокращает время отклика, но и повышает безопасность данных.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно увеличили вычислительную эффективность на стороне устройства, одновременно сохраняя хорошую производительность.
Искусственный интеллект растет быстрее, чем закон Мура
Скорость развития AI-моделей уже превышает темпы улучшения аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному увеличению разрыва между вычислительными требованиями и предложением. Чтобы сократить этот разрыв, сотрудничество в проектировании аппаратного и программного обеспечения становится все более важным.
Технологические гиганты развивают краевую ИИ
Основные технологические компании активно увеличивают свои инвестиции вEdge AI, осознавая его революционный потенциал в таких областях, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Edge AI, как ожидается, предложит мгновенный, персонализированный и надежный опыт AI, что приведет к новому этапу технологических инноваций.
Слияние краевых ИИ и криптотехнологий
Блокчейн предоставляет механизм децентрализованного доверия
Блокчейн-технология предоставляет безопасную, децентрализованную основу доверия для сетей крайних ИИ. Благодаря неизменяемой книге учета блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из крайних устройств.
Экономика криптовалюты и стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты стимулирует индивидуумов и организации к предоставлению вычислительной мощности, данных и других ресурсов через вознаграждение токенами, поддерживая строительство и эксплуатацию пограничной сети. Этот механизм стимулов помогает решить проблему огромного количества ресурсов, необходимых для развертывания и поддержания пограничной сети.
Оптимизация распределения ресурсов в DeFi модели
Заимствуя концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов из DeFi, сеть Edge AI может создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое распределение ресурсов в зависимости от спроса и предложения, а также реализуя динамический механизм ценообразования.
Проблемы децентрализованного доверия
В децентрализованных сетях крайних устройств создание механизма доверия без центрального регулирования по-прежнему остается задачей. Математические модели доверия в криптосетях предлагают решения этой проблемы, но в области ИИ требуется дальнейшая инновация.
Будущее
Область пограничного ИИ содержит огромный потенциал для инноваций. В будущем мы ожидаем, что пограничный ИИ станет неотъемлемой частью жизни во многих сценариях, таких как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автопилотом, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные AI-компаньоны. Развитие пограничного ИИ принесет новые возможности и вызовы для технологической отрасли, что заслуживает нашего постоянного внимания и исследования.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Лайков
Награда
14
3
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropHunterWang
· 07-08 20:35
Будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
SundayDegen
· 07-08 20:26
Камеры видеонаблюдения для предотвращения краж на строительных площадках также являются краевым ИИ?
Возрождение пограничного ИИ: слияние технологий шифрования ведет к новым технологическим трендам 2025 года
Периферийный ИИ: Технологическая горячая тема 2025 года
С ростом применения легковесных моделей искусственного интеллекта на устройствах, ожидается, что крайний ИИ и ИИ на устройствах станут ключевыми темами в области технологий в 2025 году. В последнее время множество технологических гигантов выпустили оптимизированные для устройств модели ИИ, что указывает на растущую значимость крайних вычислений в области ИИ.
Глубокий исследовательский отчет рассматривает текущее состояние развития Edge AI, ключевые инновации и их интеграцию с криптографическими технологиями. Вот основные моменты отчета:
Восход边缘AI
Граничный ИИ революционизирует область искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облачных сервисов на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы, с которыми сталкивается традиционная развертка ИИ, такие как высокая задержка, риски конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на смартфонах, носимых устройствах и датчиках Интернета вещей, граничный ИИ не только сокращает время отклика, но и повышает безопасность данных.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно увеличили вычислительную эффективность на стороне устройства, одновременно сохраняя хорошую производительность.
Искусственный интеллект растет быстрее, чем закон Мура
Скорость развития AI-моделей уже превышает темпы улучшения аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному увеличению разрыва между вычислительными требованиями и предложением. Чтобы сократить этот разрыв, сотрудничество в проектировании аппаратного и программного обеспечения становится все более важным.
Технологические гиганты развивают краевую ИИ
Основные технологические компании активно увеличивают свои инвестиции вEdge AI, осознавая его революционный потенциал в таких областях, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Edge AI, как ожидается, предложит мгновенный, персонализированный и надежный опыт AI, что приведет к новому этапу технологических инноваций.
Слияние краевых ИИ и криптотехнологий
Блокчейн предоставляет механизм децентрализованного доверия
Блокчейн-технология предоставляет безопасную, децентрализованную основу доверия для сетей крайних ИИ. Благодаря неизменяемой книге учета блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из крайних устройств.
Экономика криптовалюты и стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты стимулирует индивидуумов и организации к предоставлению вычислительной мощности, данных и других ресурсов через вознаграждение токенами, поддерживая строительство и эксплуатацию пограничной сети. Этот механизм стимулов помогает решить проблему огромного количества ресурсов, необходимых для развертывания и поддержания пограничной сети.
Оптимизация распределения ресурсов в DeFi модели
Заимствуя концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов из DeFi, сеть Edge AI может создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Умные контракты автоматически выполняют эти процессы, обеспечивая справедливое распределение ресурсов в зависимости от спроса и предложения, а также реализуя динамический механизм ценообразования.
Проблемы децентрализованного доверия
В децентрализованных сетях крайних устройств создание механизма доверия без центрального регулирования по-прежнему остается задачей. Математические модели доверия в криптосетях предлагают решения этой проблемы, но в области ИИ требуется дальнейшая инновация.
Будущее
Область пограничного ИИ содержит огромный потенциал для инноваций. В будущем мы ожидаем, что пограничный ИИ станет неотъемлемой частью жизни во многих сценариях, таких как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автопилотом, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные AI-компаньоны. Развитие пограничного ИИ принесет новые возможности и вызовы для технологической отрасли, что заслуживает нашего постоянного внимания и исследования.