Пограничний ШІ: технологічна фокус у 2025 році

З огляду на те, що легкі AI моделі все частіше використовуються на пристроях, краєвий AI та AI на пристроях, ймовірно, стануть гарячими темами в технологічній сфері у 2025 році. Нещодавно деякі провідні технологічні компанії вже почали впроваджувати AI моделі, оптимізовані для пристроїв, що підкреслює зростаючу важливість крайових обчислень у сфері AI.

Граничний ШІ змінює ландшафт галузі ШІ, переміщуючи обробку даних з хмарних серверів на локальні пристрої. Цей підхід ефективно вирішує численні виклики, з якими стикається традиційне розгортання ШІ, такі як висока затримка, ризики конфіденційності та обмеження пропускної здатності. Завдяки реалізації обробки даних в реальному часі на термінальних пристроях, таких як смартфони, носимі пристрої та датчики Інтернету речей, граничний ШІ не лише значно скорочує час відгуку, але й здатен безпечно зберігати чутливу інформацію на локальному пристрої.

Прогрес у апаратних та програмних технологіях зробив можливим запуск складних AI-моделей на пристроях з обмеженими ресурсами. Інновації, такі як спеціалізовані процесори на краю та технології оптимізації моделей, суттєво підвищили ефективність обчислень на пристрої, водночас зберігаючи хорошу продуктивність.

Варто зазначити, що швидкість розвитку технологій штучного інтелекту вже перевищила закон Мура. Традиційно закон Мура передбачає, що кількість транзисторів на мікросхемі подвоюється приблизно кожні два роки. Проте швидкість зростання моделей штучного інтелекту перевищила темпи покращення апаратного забезпечення, внаслідок чого розрив між попитом та пропозицією на обчислювальні ресурси постійно зростає. Ця тенденція робить спільний дизайн апаратного та програмного забезпечення все більш важливим.

Великі технологічні гіганти активізують свої інвестиції в крайовий штучний інтелект та застосовують різні стратегічні підходи. Вони усвідомлюють, що крайовий штучний інтелект має потенціал кардинально змінити такі сфери, як охорона здоров'я, автономне водіння, робототехніка та віртуальні асистенти, створюючи цінність шляхом надання миттєвого, персоналізованого та надійного досвіду роботи з штучним інтелектом.

Технологія блокчейн відіграє важливу роль у розвитку прикордонного ШІ. Вона забезпечує безпечний, децентралізований механізм довіри для мереж прикордонного ШІ. Завдяки незмінному реєстру блокчейну можна гарантувати цілісність даних та їх стійкість до змін, що є особливо критично важливим у децентралізованій мережі, що складається з прикордонних пристроїв. Прикордонні пристрої можуть безпечно виконувати автентифікацію та авторизацію, записуючи угоди та обмін даними в блокчейні без необхідності покладатися на централізовані установи.

Економічні стимули криптовалют допомагають сприяти обміну ресурсами та капіталовкладенням. Розгортання та обслуговування крайніх мереж вимагає значних ресурсних витрат. Завдяки наданню токенних винагород економічні моделі криптовалют можуть заохочувати окремих осіб та організації вносити обчислювальну потужність, дані та інші ресурси, підтримуючи таким чином будівництво та експлуатацію мережі.

Модель децентралізованих фінансів (DeFi) може сприяти ефективному розподілу ресурсів у мережах прикордонного штучного інтелекту. Запроваджуючи такі концепції, як стейкінг, кредитування та ліквідні пули, мережі прикордонного штучного інтелекту можуть встановити ринкові механізми для обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальні потужності через стейкінг токенів, позичати незайняті ресурси або вносити ресурси в спільний пул для отримання винагороди. Смарт-контракти можуть автоматично виконувати ці процеси, забезпечуючи справедливий та ефективний розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також впроваджуючи динамічні механізми ціноутворення в мережі.

У децентралізованій мережі крайових пристроїв важливим викликом є створення механізму довіри без центрального регулювання. У крипто-мережах довіра реалізується за допомогою математичних засобів. Цей механізм довіри, що базується на обчисленнях і математиці, є ключовим для досягнення бездовірчих взаємодій, тоді як сучасні технології штучного інтелекту ще не повністю володіють цією характеристикою.

З оглядом на майбутнє, у сфері краєвого штучного інтелекту ще залишається велике поле для інновацій. Ми сподіваємося побачити, як краєвий ШІ стане невід'ємною частиною життя в багатьох застосуваннях, таких як надперсоналізовані навчальні помічники, цифрові двійники, автомобілі з автономним управлінням, колективні інтелектуальні мережі та емоційні AI супутники тощо. Перспективи розвитку краєвого ШІ обіцяють, він матиме глибокий вплив на наше повсякденне життя.