Minima und die Artificial Superintelligence Alliance (ASI) haben auf der Plattform X eine strategische Partnerschaft angekündigt, mit dem Ziel, KI-Modelle direkt auf den Endgeräten der Nutzer (wie Smartphones) über Blockchain-Technologie laufen zu lassen und so echte Dezentralisierung und autonome Kontrolle zu erreichen. Diese Zusammenarbeit wird als Meilenstein der dezentralen KI angesehen und könnte die zukünftige Landschaft der KI-Branche neu gestalten.
1. Hintergrund: Die starke Zusammenarbeit zwischen Minima und ASI
1. Minima: Innovator der leichten Blockchain Minima ist ein Unternehmen, das sich auf Blockchain-Technologie spezialisiert hat, dessen Kernprodukt ein Layer-1-Blockchain-Protokoll ist. Im Gegensatz zu traditionellen Blockchains ermöglicht das Design von Minima, dass jedes Gerät (einschließlich Smartphones und IoT-Geräte) einen vollständigen Knoten ausführen kann. Diese "eingebettete Blockchain"-Technologie macht es einzigartig im Bereich des Edge-Computing. Laut der offiziellen Website von Minima benötigt ihr Protokoll nur 300MB RAM, um einen vollständigen Knoten auszuführen, was es für großangelegte Edge-Netzwerke geeignet macht und zukünftig KI, intelligente Städte und autonome Systeme unterstützen kann. Dies legt eine solide Grundlage für die Umsetzung dezentraler KI. 2. ASI: Pionier der dezentralen KI Die Artificial Superintelligence Alliance (ASI) ist ein Bündnis aus Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol und Cudos, das darauf abzielt, allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) voranzutreiben und letztendlich superintelligente Systeme (ASI) zu erreichen. ASI hat durch die Zusammenlegung der Token dieser Projekte (wie $FET) einen einheitlichen KI-Token $ASI geschaffen, der Dezentralisierung, Datenschutz und Ethik betont. Laut Brancheninformationen integriert das ASI-Ökosystem Technologien wie dezentrale Wirtschaft, Datenaustausch und Cloud-Computing und strebt den Aufbau eines offenen KI-Ökosystems an. Der $FET-Token wurde bereits 2019 an Binance gelistet und hat derzeit eine Marktkapitalisierung von 2,1 Milliarden US-Dollar.
2. Kooperationsdetails: KI zieht von der Cloud an den Rand Laut einem Beitrag von Minima auf X (Minima_Global) umfasst diese Zusammenarbeit die folgenden Schlüsselinhalte: Ausführung von ASI:One LLMs
Das ASI:One große Sprachmodell (LLMs) wird direkt auf den Knoten von Minima ausgeführt. Das bedeutet, dass die Nutzer nicht auf zentralisierte Cloud-Dienste angewiesen sind; KI-Modelle können lokal auf Smartphones ausgeführt werden. Dieser Ansatz der "Edge KI" (Edge AI) reduziert nicht nur die Latenz, sondern verbessert auch signifikant den Datenschutz. Integritas Datenvalidierung
Minima hat den Datenvalidierungsdienst Integritas eingeführt, um sicherzustellen, dass die Eingaben und Ausgaben von KI-Modellen überprüfbar sind. Durch kryptografische Technologien kann Integritas die Genauigkeit und Unverfälschtheit der Daten in einer vertrauenslosen Umgebung nachweisen, was für dezentrale KI von entscheidender Bedeutung ist. Token-basierte Infrastruktur
Die Kooperation wird eine "tokenisierte Infrastruktur" aufbauen, also eine dezentrale Infrastruktur auf der Basis von Blockchain-Token, und die rechtliche Konformität sicherstellen. Dies könnte durch Token-Anreize geschehen, die Nutzer motivieren, Rechenressourcen oder Daten bereitzustellen, um ein autarkes KI-Netzwerk zu schaffen. ASI-Ökosystemintegration
Diese Kooperation wird mit Projekten im ASI-Ökosystem wie Fetch.ai ($Fet), Ocean Protocol (Ocean) und Cudos integriert, um eine breitere KI- und Datenwirtschaft aufzubauen. Dies wird die Anwendungsfälle der dezentralen KI weiter erweitern. 3. Technische Machbarkeit: Herausforderungen und Chancen bestehen 1. Machbarkeit der Ausführung von KI auf Edge-Geräten Die Ausführung von KI-Modellen auf Edge-Geräten erfordert die Überwindung technischer Herausforderungen wie Modellkompression und Ressourcenoptimierung. Studien zeigen, dass Werkzeuge wie TensorFlow Lite und Googles Learn2Compress die Entwicklung in diesem Bereich vorantreiben. Das leichte Design von Minima (300MB RAM) ermöglicht die Ausführung kleiner KI-Modelle, aber für große Sprachmodelle (wie LLMs) sind weitere Durchbrüche erforderlich. 2. Vorteile und Einschränkungen der Dezentralisierung Blockchain-unterstütztes Edge-Computing kann die Sicherheit erhöhen, aber Konsensmechanismen (wie PoW) können zu Verzögerungen und Energieverbrauch führen. Das leichte Protokoll von Minima könnte diese Probleme mildern, aber die tatsächliche Wirksamkeit muss durch Tests validiert werden. Sollte diese Technologie erfolgreich sein, würde sie den Nutzern beispiellose Privatsphäre und Kontrolle bieten. 4. Potenzielle Auswirkungen: Transformation vom Individuum zur Branche 1. Auf Nutzerebene: Privatsphäre und Chancen Datenschutz: Nutzer können ihre KI-Daten vollständig kontrollieren, wodurch die Abhängigkeit von Cloud-Diensten verringert wird, was einen klaren Gegensatz zu zentralisierten KIs wie ChatGPT darstellt. Zugänglichkeit: Selbst in Gebieten mit instabilen Netzwerken oder begrenzten Ressourcen können Nutzer KI-Dienste nutzen. Wirtschaftlicher Nutzen: Durch die Bereitstellung von Rechenressourcen oder Daten könnten Nutzer Token-Belohnungen erhalten, ähnlich dem DePIN-Modell (Decentralized Physical Infrastructure Network). 2. Auf Branchenebene: Innovation und Wettbewerb Innovationsantrieb: Diese Kooperation könnte die Dominanz zentralisierter KI in der Cloud herausfordern und die Entwicklung dezentraler KI vorantreiben. Standardsetzung: Bei Erfolg könnte sie die Branchenstandards beeinflussen und mehr Entwickler und Unternehmen anziehen. Zunehmender Wettbewerb: Ähnliche Projekte wie HyperAppliance's HomePortal Neuron erkunden ebenfalls Edge-Computing und könnten den Wettbewerb auf dem Markt verschärfen.