С ростом применения легковесных AI-моделей на устройствах, крайний AI и AI на уровне устройств обещают стать горячей темой в области технологий к 2025 году. В последнее время несколько крупных технологических компаний начали активно развивать эту область, предлагая AI-модели и технологии, оптимизированные для устройств.
Исследовательский отчет объемом почти 250 страниц глубоко рассматривает текущее состояние развития крайних ИИ, ключевые инновации и их сочетание с криптографическими технологиями. Вот основные выводы отчета:
Восхождение крайних ИИ
Граничный ИИ меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает проблемы, с которыми сталкиваются традиционные развертывания ИИ, такие как высокая задержка, защита конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализация обработки данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, может значительно сократить время отклика, одновременно надежно сохраняя конфиденциальную информацию на локальном устройстве.
Прогресс в области аппаратных и программных технологий сделал возможным запуск сложных ИИ-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства, сохраняя при этом хорошую производительность.
Ключевое наблюдение
Быстрый рост ИИ уже превзошел закон Мура. Количество транзисторов на микрочипе удваивается примерно каждые два года, но скорость роста моделей ИИ уже превышает скорость улучшения аппаратного обеспечения. Этот разрыв делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения крайне важным.
Технологические гиганты активно инвестируют в краевое ИИ, принимая различные стратегические подходы. Они осознают, что краевое ИИ имеет потенциал коренным образом изменить такие области, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники, достигая этой цели за счет предоставления мгновенного, персонализированного и надежного ИИ-опыта.
Слияние крайних ИИ и криптотехнологий
Блокчейн предоставляет безопасный и децентрализованный механизм доверия для сетей на базе edge AI. Благодаря неизменяемой бухгалтерской книге блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из периферийных устройств.
Механизм экономических стимулов на основе криптографии способствует совместному использованию ресурсов и капитальным расходам. С помощью токенов вознаграждений можно поощрять физических и юридических лиц вносить вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, поддерживая таким образом строительство и эксплуатацию сети.
Модели децентрализованных финансов (DeFi) способствуют эффективному распределению ресурсов. Вводя такие концепции, как стейкинг, кредитование и ликвидные пулы, сети пограничного ИИ могут создать рынок вычислительных ресурсов, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов и динамическое ценообразование.
Установление децентрализованного механизма доверия. В децентрализованной сети, состоящей из краевых устройств, создание доверия без центрального надзора представляет собой большую проблему. Механизмы доверия, основанные на математике и вычислениях в криптосетях, предоставляют идеи для решения этой проблемы.
Будущее
В области крайних ИИ все еще существует множество возможностей для инноваций. Мы ожидаем, что крайний ИИ станет важной частью жизни во многих приложениях, таких как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автоматическим управлением, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Перспективы развития этой области внушают надежду.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
5
Поделиться
комментарий
0/400
BearMarketMonk
· 7ч назад
Наконец-то дождались, когда ИИ стал доступен.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainGossiper
· 23ч назад
Смотрю, как снова собираются разыгрывать людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketHustler
· 23ч назад
Разве это не скучно заниматься хайпом вокруг бесполезных проектов?
Слияние пограничного ИИ и шифрования открывает новую главу технологий в 2025 году
Пограничный ИИ: технологическая фокусировка 2025 года?
С ростом применения легковесных AI-моделей на устройствах, крайний AI и AI на уровне устройств обещают стать горячей темой в области технологий к 2025 году. В последнее время несколько крупных технологических компаний начали активно развивать эту область, предлагая AI-модели и технологии, оптимизированные для устройств.
Исследовательский отчет объемом почти 250 страниц глубоко рассматривает текущее состояние развития крайних ИИ, ключевые инновации и их сочетание с криптографическими технологиями. Вот основные выводы отчета:
Восхождение крайних ИИ
Граничный ИИ меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает проблемы, с которыми сталкиваются традиционные развертывания ИИ, такие как высокая задержка, защита конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализация обработки данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, может значительно сократить время отклика, одновременно надежно сохраняя конфиденциальную информацию на локальном устройстве.
Прогресс в области аппаратных и программных технологий сделал возможным запуск сложных ИИ-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства, сохраняя при этом хорошую производительность.
Ключевое наблюдение
Быстрый рост ИИ уже превзошел закон Мура. Количество транзисторов на микрочипе удваивается примерно каждые два года, но скорость роста моделей ИИ уже превышает скорость улучшения аппаратного обеспечения. Этот разрыв делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения крайне важным.
Технологические гиганты активно инвестируют в краевое ИИ, принимая различные стратегические подходы. Они осознают, что краевое ИИ имеет потенциал коренным образом изменить такие области, как здравоохранение, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники, достигая этой цели за счет предоставления мгновенного, персонализированного и надежного ИИ-опыта.
Слияние крайних ИИ и криптотехнологий
Блокчейн предоставляет безопасный и децентрализованный механизм доверия для сетей на базе edge AI. Благодаря неизменяемой бухгалтерской книге блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из периферийных устройств.
Механизм экономических стимулов на основе криптографии способствует совместному использованию ресурсов и капитальным расходам. С помощью токенов вознаграждений можно поощрять физических и юридических лиц вносить вычислительные мощности, данные и другие ресурсы, поддерживая таким образом строительство и эксплуатацию сети.
Модели децентрализованных финансов (DeFi) способствуют эффективному распределению ресурсов. Вводя такие концепции, как стейкинг, кредитование и ликвидные пулы, сети пограничного ИИ могут создать рынок вычислительных ресурсов, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов и динамическое ценообразование.
Установление децентрализованного механизма доверия. В децентрализованной сети, состоящей из краевых устройств, создание доверия без центрального надзора представляет собой большую проблему. Механизмы доверия, основанные на математике и вычислениях в криптосетях, предоставляют идеи для решения этой проблемы.
Будущее
В области крайних ИИ все еще существует множество возможностей для инноваций. Мы ожидаем, что крайний ИИ станет важной частью жизни во многих приложениях, таких как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автоматическим управлением, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Перспективы развития этой области внушают надежду.