Граничный ИИ: ключевые технологические тренды 2025 года
С развитием применения легковесных AI-моделей на устройствах, ожидается, что в 2025 году краеугольными темами в области технологий станут edge AI и AI на устройствах. В последнее время несколько технологических гигантов выпустили AI-модели, оптимизированные для устройств, что демонстрирует огромный потенциал этой области.
Долгосрочное исследование на 250 страниц глубоко изучает текущее состояние развития крайних ИИ, основные инновации и их сочетание с криптографическими технологиями. Вот основные выводы отчета:
Восход边缘AI
Граничный ИИ кардинально меняет способы применения искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы задержки, конфиденциальности и пропускной способности, с которыми сталкивается традиционное развертывание ИИ. Проводя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, граничный ИИ значительно сокращает время отклика, одновременно обеспечивая безопасное хранение конфиденциальной информации на локальных устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным запуск сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Такие инновации, как специализированные процессоры на краю и оптимизация моделей, значительно повысили эффективность вычислений на стороне устройства.
ИИ-рост превышает закон Мура
Рост скорости моделей ИИ уже превысил темпы повышения производительности аппаратного обеспечения, что привело к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением вычислительных ресурсов. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения особенно важным.
Технологические гиганты увеличивают инвестиции в периферийный ИИ
Основные технологические компании активно увеличивают свои инвестиции в крайний ИИ, осознавая его огромный потенциал в таких областях, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Некоторые компании уже выпустили модели ИИ, специально оптимизированные для крайних устройств, и ожидается, что в ближайшее время появится больше связанных продуктов.
Слияние краевых ИИ и криптографических технологий
Блокчейн предоставляет децентрализованный механизм доверия
Блокчейн-технология может обеспечить безопасную и децентрализованную основу доверия для сетей Edge AI. Благодаря неизменяемой книге учета блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из устройств на краю.
Криптоэкономические стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты может поощрять отдельных лиц и организации за участие в предоставлении вычислительных мощностей, данных и других ресурсов с помощью токенов, поддерживая строительство и эксплуатацию сетей искусственного интеллекта на краю.
Модель DeFi способствует эффективному распределению ресурсов
Введение концепций стейкинга, кредитования и других в DeFi может создать рынок вычислительных ресурсов в сети краевого ИИ. Умные контракты могут автоматически выполнять эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов и динамическое ценообразование.
Децентрализованный механизм доверия
В децентрализованных сетях периферийных устройств создание доверия без центрального контроля остается большой проблемой. Математические механизмы доверия в криптографических сетях могут послужить примером для решения этой проблемы.
Будущее
В области периферийного ИИ все еще существует огромный потенциал для инноваций. В будущем мы можем ожидать, что периферийный ИИ сыграет важную роль в таких областях, как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автономное вождение, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны, став неотъемлемой частью повседневной жизни.
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» .
Граничный ИИ станет технологической фокусом 2025 года, перспективы слияния с Блокчейн широки
Граничный ИИ: ключевые технологические тренды 2025 года
С развитием применения легковесных AI-моделей на устройствах, ожидается, что в 2025 году краеугольными темами в области технологий станут edge AI и AI на устройствах. В последнее время несколько технологических гигантов выпустили AI-модели, оптимизированные для устройств, что демонстрирует огромный потенциал этой области.
Долгосрочное исследование на 250 страниц глубоко изучает текущее состояние развития крайних ИИ, основные инновации и их сочетание с криптографическими технологиями. Вот основные выводы отчета:
Восход边缘AI
Граничный ИИ кардинально меняет способы применения искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облака на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы задержки, конфиденциальности и пропускной способности, с которыми сталкивается традиционное развертывание ИИ. Проводя обработку данных в реальном времени на конечных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, граничный ИИ значительно сокращает время отклика, одновременно обеспечивая безопасное хранение конфиденциальной информации на локальных устройствах.
Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным запуск сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Такие инновации, как специализированные процессоры на краю и оптимизация моделей, значительно повысили эффективность вычислений на стороне устройства.
ИИ-рост превышает закон Мура
Рост скорости моделей ИИ уже превысил темпы повышения производительности аппаратного обеспечения, что привело к постоянному расширению разрыва между спросом и предложением вычислительных ресурсов. Эта тенденция делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения особенно важным.
Технологические гиганты увеличивают инвестиции в периферийный ИИ
Основные технологические компании активно увеличивают свои инвестиции в крайний ИИ, осознавая его огромный потенциал в таких областях, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники. Некоторые компании уже выпустили модели ИИ, специально оптимизированные для крайних устройств, и ожидается, что в ближайшее время появится больше связанных продуктов.
Слияние краевых ИИ и криптографических технологий
Блокчейн предоставляет децентрализованный механизм доверия
Блокчейн-технология может обеспечить безопасную и децентрализованную основу доверия для сетей Edge AI. Благодаря неизменяемой книге учета блокчейн обеспечивает целостность данных, что особенно важно в децентрализованных сетях, состоящих из устройств на краю.
Криптоэкономические стимулы для совместного использования ресурсов
Экономическая модель криптовалюты может поощрять отдельных лиц и организации за участие в предоставлении вычислительных мощностей, данных и других ресурсов с помощью токенов, поддерживая строительство и эксплуатацию сетей искусственного интеллекта на краю.
Модель DeFi способствует эффективному распределению ресурсов
Введение концепций стейкинга, кредитования и других в DeFi может создать рынок вычислительных ресурсов в сети краевого ИИ. Умные контракты могут автоматически выполнять эти процессы, обеспечивая справедливое и эффективное распределение ресурсов и динамическое ценообразование.
Децентрализованный механизм доверия
В децентрализованных сетях периферийных устройств создание доверия без центрального контроля остается большой проблемой. Математические механизмы доверия в криптографических сетях могут послужить примером для решения этой проблемы.
Будущее
В области периферийного ИИ все еще существует огромный потенциал для инноваций. В будущем мы можем ожидать, что периферийный ИИ сыграет важную роль в таких областях, как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автономное вождение, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-компаньоны, став неотъемлемой частью повседневной жизни.