Пограничный ИИ: Технологический ядро нарративов 2025 года
С развитием легковесных AI-моделей на устройствах, ожидается, что краевая AI и AI на устройствах станут самыми популярными технологическими темами 2025 года. В последнее время несколько технологических гигантов активно работают в этой области, представляя AI-модели и новые продукты, оптимизированные для устройств.
Обширный отчет объемом почти 250 страниц всесторонне анализирует краевое ИИ, охватывая необходимость краевого ИИ, ключевые инновации, сочетание с криптотехнологиями и множество других аспектов. Вот основные выводы отчета:
Восхождение крайних ИИ
Периферийный ИИ полностью меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает множество проблем традиционного развертывания ИИ, таких как высокая задержка, риск утечки конфиденциальной информации и ограничения по пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, периферийный ИИ значительно сокращает время отклика, одновременно безопасно храня чувствительную информацию на локальных устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для периферийных устройств и технологии оптимизации моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства.
Искусственный интеллект растет быстрее закона Мура
Скорость развития AI-моделей уже превысила темпы улучшения аппаратного обеспечения, что привело к постоянному увеличению разрыва между спросом на вычислительные ресурсы и их предложением. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения крайне важным.
Крупные игроки отрасли активно занимаются подготовкой
Крупные технологические компании активно инвестируют в крайний ИИ, осознавая его революционный потенциал в таких областях, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Многие компании уже выпустили или вскоре выпустят модели и технологии ИИ, оптимизированные для крайних устройств.
Слияние пограничного ИИ и криптографических технологий
Блокчейн предоставляет децентрализованный механизм доверия
Технология блокчейна обеспечивает безопасную, децентрализованную основу доверия для сетей краевых ИИ через неизменяемую распределенную книгу учета. Это позволяет краевым устройствам безопасно проводить аутентификацию и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные организации.
Экономика криптовалюты и стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты может стимулировать отдельных лиц и организации вносить свой вклад в вычислительные мощности, данные и другие ресурсы для периферийной сети с помощью вознаграждений в токенах, тем самым поддерживая строительство и эксплуатацию сети.
Оптимизация распределения ресурсов модели DeFi
Заимствуя концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов из DeFi, сеть периферийного ИИ может создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Умные контракты могут автоматически выполнять распределение ресурсов и ценообразование, обеспечивая справедливое и эффективное использование сетевых ресурсов.
Вызов децентрализованного доверия
В децентрализованной сети периферийных устройств создание механизма доверия без центрального контроля по-прежнему является важной задачей. Доверительные модели, основанные на математике и вычислениях в криптосетях, предоставляют идеи для решения этой проблемы.
Будущие перспективы
В области пограничного ИИ всё ещё существует огромный потенциал для инноваций. В будущем мы можем ожидать, что пограничный ИИ будет играть ключевую роль во множестве сценариев, таких как персонализированные обучающие помощники, цифровые двойники, автономные автомобили, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Развитие этой технологии окажет глубокое влияние на нашу жизнь.
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» .
11 Лайков
Награда
11
4
Поделиться
комментарий
0/400
Layer2Observer
· 20ч назад
Все еще требуется предварительная проверка, проблемы с производительностью на нижнем уровне еще не решены?
Восхождение крайних ИИ: Технологическое ядро 2025 года Блокчейн шифрование способствует новой экосистеме
Пограничный ИИ: Технологический ядро нарративов 2025 года
С развитием легковесных AI-моделей на устройствах, ожидается, что краевая AI и AI на устройствах станут самыми популярными технологическими темами 2025 года. В последнее время несколько технологических гигантов активно работают в этой области, представляя AI-модели и новые продукты, оптимизированные для устройств.
Обширный отчет объемом почти 250 страниц всесторонне анализирует краевое ИИ, охватывая необходимость краевого ИИ, ключевые инновации, сочетание с криптотехнологиями и множество других аспектов. Вот основные выводы отчета:
Восхождение крайних ИИ
Периферийный ИИ полностью меняет сферу ИИ, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход решает множество проблем традиционного развертывания ИИ, таких как высокая задержка, риск утечки конфиденциальной информации и ограничения по пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, периферийный ИИ значительно сокращает время отклика, одновременно безопасно храня чувствительную информацию на локальных устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным выполнение сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для периферийных устройств и технологии оптимизации моделей, значительно повысили вычислительную эффективность на стороне устройства.
Искусственный интеллект растет быстрее закона Мура
Скорость развития AI-моделей уже превысила темпы улучшения аппаратного обеспечения, что привело к постоянному увеличению разрыва между спросом на вычислительные ресурсы и их предложением. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения крайне важным.
Крупные игроки отрасли активно занимаются подготовкой
Крупные технологические компании активно инвестируют в крайний ИИ, осознавая его революционный потенциал в таких областях, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Многие компании уже выпустили или вскоре выпустят модели и технологии ИИ, оптимизированные для крайних устройств.
Слияние пограничного ИИ и криптографических технологий
Блокчейн предоставляет децентрализованный механизм доверия
Технология блокчейна обеспечивает безопасную, децентрализованную основу доверия для сетей краевых ИИ через неизменяемую распределенную книгу учета. Это позволяет краевым устройствам безопасно проводить аутентификацию и авторизацию без необходимости полагаться на централизованные организации.
Экономика криптовалюты и стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты может стимулировать отдельных лиц и организации вносить свой вклад в вычислительные мощности, данные и другие ресурсы для периферийной сети с помощью вознаграждений в токенах, тем самым поддерживая строительство и эксплуатацию сети.
Оптимизация распределения ресурсов модели DeFi
Заимствуя концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов из DeFi, сеть периферийного ИИ может создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Умные контракты могут автоматически выполнять распределение ресурсов и ценообразование, обеспечивая справедливое и эффективное использование сетевых ресурсов.
Вызов децентрализованного доверия
В децентрализованной сети периферийных устройств создание механизма доверия без центрального контроля по-прежнему является важной задачей. Доверительные модели, основанные на математике и вычислениях в криптосетях, предоставляют идеи для решения этой проблемы.
Будущие перспективы
В области пограничного ИИ всё ещё существует огромный потенциал для инноваций. В будущем мы можем ожидать, что пограничный ИИ будет играть ключевую роль во множестве сценариев, таких как персонализированные обучающие помощники, цифровые двойники, автономные автомобили, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны. Развитие этой технологии окажет глубокое влияние на нашу жизнь.