撰文：Advait Jayant、Matthew Sheldon、Sungjung Kim dan Swastik Shrivastava
Disusun oleh: BeWater
Dengan model parametrik Llama 1B dan 3B Meta yang ringan yang dioptimalkan untuk skenario aplikasi sisi perangkat yang baru saja diluncurkan, dan Apple Intelligence juga akan merilis produk barunya pada akhir Oktober, kami yakin edge AI dan AI sisi perangkat akan menjadi topik terbesar di tahun 2025. .
Peri Labs dan BeWater berkolaborasi untuk menerbitkan laporan setebal 250 halaman yang mencakup:
Kebutuhan akan edge AI
Inovasi inti dalam edge AI
Mengapa edge AI memerlukan enkripsi
Memahami kerangka inti edge AI
Keadaan edge AI dan kriptografi saat ini
BeWater telah menerjemahkan laporan ini ke dalam bahasa Mandarin, dan ringkasannya adalah sebagai berikut:
Munculnya edge AI
Edge AI merevolusi bidang kecerdasan buatan dengan memindahkan pemrosesan data dari server cloud terpusat langsung ke perangkat lokal. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan penerapan AI tradisional, seperti latensi tinggi, masalah privasi, dan keterbatasan bandwidth. Dengan mengaktifkan pemrosesan data real-time pada perangkat seperti ponsel cerdas, perangkat yang dapat dikenakan, dan sensor IoT, edge AI mengurangi waktu respons dan menyimpan informasi sensitif dengan aman di dalam perangkat itu sendiri.
Kemajuan teknologi dalam perangkat keras dan perangkat lunak telah memungkinkan penerapan model AI yang kompleks pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Inovasi seperti prosesor edge khusus dan teknologi pengoptimalan model menjadikan komputasi pada perangkat lebih efisien tanpa berdampak signifikan pada kinerja.
Kesimpulan 1: Pesatnya pertumbuhan AI telah melampaui Hukum Moore.
Hukum Moore menyatakan bahwa jumlah transistor pada microchip berlipat ganda setiap dua tahun. Namun, pertumbuhan model AI telah melampaui peningkatan perangkat keras, sehingga mengakibatkan kesenjangan yang semakin besar antara permintaan dan pasokan komputasi. Kesenjangan ini membuat desain bersama antara perangkat keras dan perangkat lunak menjadi penting.
Poin Penting 2: Raksasa industri besar berinvestasi lebih banyak pada edge AI dan mengadopsi strategi yang berbeda.
Raksasa industri besar berinvestasi besar-besaran pada edge AI, mengakui kemampuannya dalam merevolusi bidang-bidang seperti layanan kesehatan, mengemudi otonom, robotika, dan asisten virtual dengan menghadirkan pengalaman AI yang instan, terpersonalisasi, dan andal. Misalnya, Meta baru-baru ini merilis model yang dioptimalkan untuk perangkat edge, dan Apple Intelligence akan merilis teknologi edge AI-nya pada akhir Oktober.
Persimpangan antara edge AI dan kriptografi
Butir 3: Blockchain menyediakan mekanisme kepercayaan yang aman dan terdesentralisasi untuk jaringan edge AI
Blockchain memastikan integritas data dan ketahanan terhadap gangguan melalui buku besar anti kerusakan, yang sangat penting dalam jaringan terdesentralisasi yang terdiri dari perangkat edge. Dengan mencatat transaksi dan pertukaran data di blockchain, perangkat edge dapat melakukan operasi otentikasi dan otorisasi dengan aman tanpa bergantung pada otoritas terpusat.
Poin Utama 4: Insentif ekonomi kripto mendorong pembagian sumber daya dan belanja modal
Menyebarkan dan memelihara jaringan edge memerlukan sumber daya yang signifikan. Model ekonomi kripto atau insentif token dapat mendukung pembangunan dan pengoperasian jaringan dengan memberikan imbalan token untuk mendorong individu dan organisasi menyumbangkan daya komputasi, data, dan sumber daya lainnya.
Poin Utama 5: Model DeFi mendorong alokasi sumber daya yang efisien
Dengan memperkenalkan konsep seperti staking, lending, dan pool likuiditas di DeFi, jaringan edge AI dapat membangun pasar untuk sumber daya komputasi. Peserta dapat memberikan kekuatan komputasi dengan mempertaruhkan token, meminjamkan sumber daya berlebih, atau berkontribusi pada kumpulan bersama untuk mendapatkan hadiah yang sesuai. Kontrak pintar mengotomatiskan proses ini, memastikan alokasi sumber daya yang adil dan efisien berdasarkan penawaran dan permintaan, dan menerapkan mekanisme penetapan harga dinamis dalam jaringan.
Butir 6: Desentralisasi kepercayaan
Dalam jaringan perangkat edge yang terdesentralisasi, membangun kepercayaan tanpa pengawasan pusat adalah sebuah tantangan. Dalam jaringan terenkripsi, kepercayaan dicapai melalui cara matematis; kepercayaan komputasi dan matematis ini adalah kunci untuk memungkinkan interaksi tanpa kepercayaan, sebuah fitur yang saat ini tidak tersedia di AI.
pandangan masa depan
Ke depan, masih ada banyak peluang untuk inovasi dalam edge AI. Kita akan melihat edge AI menjadi bagian integral dari kehidupan kita dalam berbagai skenario aplikasi, seperti asisten pembelajaran yang sangat personal, digital twins, mobil self-driving, jaringan kecerdasan kolektif, dan pendamping AI emosional. Kami menantikan masa depan!