Пограничный ИИ: ключевые технологические тренды 2025 года

С развитием и оптимизацией легковесных AI-моделей в сценариях применения на устройствах, ожидается, что краевая AI и AI на устройствах станут популярными темами в области технологий в 2025 году. В последнее время некоторые крупные технологические компании начали выпускать специализированные AI-модели, оптимизированные для краевых вычислений, что свидетельствует о быстром развитии технологии краевого AI.

Глубокий исследовательский отчет всесторонне анализирует текущее состояние и перспективы развития Edge AI, охватывая такие аспекты, как необходимость Edge AI, ключевые инновации, интеграция с криптотехнологиями, рамки понимания и текущее состояние развития.

Восход边缘AI

Пограничный ИИ кардинально меняет сферу искусственного интеллекта, перемещая обработку данных с облачных серверов на локальные устройства. Этот подход эффективно решает проблемы, с которыми сталкивается традиционное развертывание ИИ, такие как высокая задержка, вопросы конфиденциальности и ограничения пропускной способности. Реализуя обработку данных в реальном времени на терминальных устройствах, таких как смартфоны, носимые устройства и датчики Интернета вещей, пограничный ИИ не только сокращает время отклика, но и позволяет безопасно хранить конфиденциальную информацию непосредственно на самом устройстве.

Прогресс в аппаратных и программных технологиях сделал возможным запуск сложных AI-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Инновации, такие как специализированные процессоры для обработки на краю и технологии оптимизации моделей, значительно повысили эффективность вычислений на устройствах, сохраняя при этом высокий уровень производительности.

Скорость роста ИИ превосходит закон Мура

Рост моделей ИИ уже превысил скорость улучшения аппаратного обеспечения, что приводит к постоянному увеличению разрыва между спросом и предложением на вычислительные ресурсы. Этот разрыв делает совместный дизайн аппаратного и программного обеспечения крайне важным.

Технологические гиганты увеличивают инвестиции в пограничный ИИ

Основные технологические компании активно инвестируют в технологии пограничного ИИ, осознавая, что эта технология имеет потенциал коренным образом изменить такие области, как медицина, автономное вождение, робототехника и виртуальные помощники, достигая этой цели за счет предоставления мгновенного, персонализированного и надежного ИИ-опыта.

Слияние пограничного ИИ и криптографических технологий

Блокчейн предоставляет механизм децентрализованного доверия

Блокчейн-технология предоставляет безопасный и децентрализованный механизм доверия для сетей крайних AI через свой неизменяемый реестр. Это обеспечивает целостность данных и защиту от подделки, что особенно важно для децентрализованных сетей, состоящих из крайних устройств.

Стимулирование экономических механизмов через криптографию для содействия совместному использованию ресурсов

Модели криптоэкономики или токенизированные стимулы могут побудить физических и юридических лиц внести вклад в вычислительную мощность, данные и другие ресурсы, тем самым поддерживая строительство и эксплуатацию сетей Edge AI. Этот механизм жизненно важен для развертывания и обслуживания сетей Edge, требующих значительных ресурсов.

Оптимизация распределения ресурсов модели DeFi

Внедряя концепции стейкинга, кредитования и ликвидных пулов в децентрализованные финансы ( DeFi ), сеть пограничного ИИ способна создать эффективный рынок вычислительных ресурсов. Участники могут предоставлять ресурсы и получать вознаграждения различными способами, в то время как смарт-контракты обеспечивают справедливое и эффективное распределение ресурсов.

Проблема децентрализованного доверия

В децентрализованных сетях периферийных устройств создание механизмов доверия без центрального контроля по-прежнему остается проблемой. Криптографические сети достигают доверия с помощью математических методов, тогда как технологии ИИ пока не обладают этой характеристикой.

Будущее

В области периферийного ИИ по-прежнему существует огромный потенциал для инноваций. Мы можем предсказать, что периферийный ИИ станет неотъемлемой частью множества приложений, таких как персонализированные учебные помощники, цифровые двойники, автомобили с автономным управлением, коллективные интеллектуальные сети и эмоциональные ИИ-партнеры. С развитием технологий периферийный ИИ, вероятно, принесет еще больше ожидаемых прорывов и приложений в ближайшие несколько лет.