Yazar: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim ve Swastik Shrivastava
Derleme: BeWater
Meta'nın cihaz uygulama senaryoları için optimize edilmiş hafif Llama 1B ve 3B parametre modelleri yakın zamanda piyasaya sürüldü, Apple Intelligence da yeni ürününü ekim sonunda piyasaya sürecek, kenar AI ve cihaz AI'nin 2025'in en büyük konusu olacağını düşünüyoruz.
Peri Labs ve BeWater, yaklaşık 250 sayfalık bir rapor yayınladı, içeriği şunları kapsıyor:
Sınır AI'nın gerekliliği
Kenar AI alanındaki temel inovasyon
Neden kenar AI şifreleme teknolojisine ihtiyaç duyuyor
Anlamak kenar AI çekirdek çerçeve
Edge AI ve şifreleme teknolojisinin durumu
BeWater raporu Çince olarak tercüme edilmiştir, özeti aşağıdaki gibidir:
Kenar AI'nin Yükselişi
Kenar AI, veri işleme işlemini merkezi bulut sunucularından doğrudan yerel cihazlara taşıyarak yapay zeka alanını yeniliyor. Bu yaklaşım, geleneksel AI dağıtımının karşılaştığı gecikme süresi、gizlilik sorunları ve bant genişliği kısıtlamaları gibi sınırlamaları çözüyor. Akıllı telefonlar, giyilebilir cihazlar ve nesnelerin interneti sensörleri gibi cihazlarda gerçek zamanlı veri işleme sağlayarak, kenar AI yanıt süresini azaltır ve hassas bilgileri cihazın kendisinde güvenli bir şekilde saklar.
Donanım ve yazılım teknolojilerindeki ilerlemeler, kaynakları sınırlı olan cihazlarda karmaşık yapay zeka modellerinin çalıştırılmasını mümkün kılmaktadır. Özel kenar işlemcileri ve model optimizasyon teknikleri gibi yenilikler, cihaz tarafında hesaplamanın daha verimli olmasını sağlamakta ve performansı önemli ölçüde etkilememektedir.
Önemli nokta 1: Yapay zekanın hızlı bir şekilde yükselişi, Moore'un Yasası'nı aştı.
Moore's Law states that the number of transistors on a microchip doubles approximately every two years. However, the pace of yükseliş in AI models has surpassed the speed of hardware improvements, leading to an increasing gap between computing demand and supply. This gap makes collaborative design of hardware and software indispensable.
Nokta 2: Büyük endüstri devleri, kenar yapay zeka yatırımlarını artırıyor ve farklı stratejiler benimsiyorlar.
Ana endüstri devleri, kenar AI'ına büyük yatırımlar yapmaya başladılar, bu, tıp, otonom sürüş, robotlar ve sanal asistanlar gibi alanları kökten değiştirebileceğini, anlık, kişiselleştirilmiş ve güvenilir AI deneyimi sunarak fark ettiler. Örneğin, Meta son zamanlarda kenar cihazlar için optimize edilmiş bir model piyasaya sürdü, Apple Intelligence da ekim ayının sonunda kenar AI teknolojisini piyasaya sürecek.
Kenar AI ve şifreleme teknolojisinin kesişimi
Nokta 3: Blok zinciri, kenar yapay zeka ağlarına güvenli,Merkeziyetsizlik bir güven mekanizması sağlar
Blok zinciri, değiştirilemez defteri aracılığıyla veri bütünlüğünü ve değiştirilemezliği sağlayarak, özellikle kenar cihazlardan oluşan Merkeziyetsizlik ağında hayati bir rol oynar. Blok zincirinde işlemlerin ve veri alışverişinin kaydedilmesi sayesinde, kenar cihazlar, merkezi kurumlara bağımlılık olmaksızın kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini güvenli bir şekilde gerçekleştirebilir.
Nokta 4: şifreleme ekonomik teşvik mekanizması kaynak paylaşımını ve sermaye harcamalarını teşvik eder
Edge ağı dağıtımı ve bakımı büyük miktarda kaynak gerektirir. Şifreleme ekonomi modeli veya Token teşvik, bireylerin ve kuruluşların hesaplama gücü, veri ve diğer kaynakları katkıda bulunmalarını teşvik ederek ağın inşasını ve işletimini destekleyebilir.
Nokta 5：Merkezi Olmayan Finans modeli kaynakların verimli dağıtımını teşvik eder
Merkezi Olmayan Finans içindeki Stake, borç verme ve likidite havuzu gibi kavramları tanıtarak, Edge AI ağı, hesaplama kaynakları pazarını oluşturabilir. Katılımcılar, StakeToken aracılığıyla hesaplama gücü sağlayabilir, fazla kaynakları ödünç alabilir veya paylaşılan havuza katkıda bulunarak karşılık gelen ödüller elde edebilir. Akıllı Sözleşmeler, bu süreçleri otomatik olarak yürütür, kaynakların talebe göre adil ve verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar ve ağ içinde dinamik fiyatlandırma mekanizmasını gerçekleştirir.
Nokta 6: Güvenin Merkeziyetsizliği
Bir Merkeziyetsizlik ağındaki kenar cihazları, merkezi denetim olmadan güven oluşturmanın bir zorluk olduğu. şifreleme ağında, güven matematiksel yöntemlerle sağlanır; bu hesaplama ve matematik temelli güven, güvensiz etkileşimin anahtarıdır, ancak şu anda yapay zeka bu özelliğe sahip değil.
Gelecek Görünümü
Geleceği umutla bekliyoruz, kenar yapay zeka alanında hala birçok yenilik fırsatı var. Kenar yapay zeka'nın, süper kişiselleştirilmiş öğrenme asistanları, dijital ikizler, otonom araçlar, toplu zeka ağları ve duygusal yapay zeka eşleri gibi birçok uygulama senaryosunda hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geleceğini göreceğiz. Geleceğe umutla bakıyoruz!
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Kenar AI, 2025 yılında temel teknoloji anlatısı mı?
Yazar: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim ve Swastik Shrivastava
Derleme: BeWater
Meta'nın cihaz uygulama senaryoları için optimize edilmiş hafif Llama 1B ve 3B parametre modelleri yakın zamanda piyasaya sürüldü, Apple Intelligence da yeni ürününü ekim sonunda piyasaya sürecek, kenar AI ve cihaz AI'nin 2025'in en büyük konusu olacağını düşünüyoruz.
Peri Labs ve BeWater, yaklaşık 250 sayfalık bir rapor yayınladı, içeriği şunları kapsıyor:
BeWater raporu Çince olarak tercüme edilmiştir, özeti aşağıdaki gibidir:
Kenar AI'nin Yükselişi
Kenar AI, veri işleme işlemini merkezi bulut sunucularından doğrudan yerel cihazlara taşıyarak yapay zeka alanını yeniliyor. Bu yaklaşım, geleneksel AI dağıtımının karşılaştığı gecikme süresi、gizlilik sorunları ve bant genişliği kısıtlamaları gibi sınırlamaları çözüyor. Akıllı telefonlar, giyilebilir cihazlar ve nesnelerin interneti sensörleri gibi cihazlarda gerçek zamanlı veri işleme sağlayarak, kenar AI yanıt süresini azaltır ve hassas bilgileri cihazın kendisinde güvenli bir şekilde saklar.
Donanım ve yazılım teknolojilerindeki ilerlemeler, kaynakları sınırlı olan cihazlarda karmaşık yapay zeka modellerinin çalıştırılmasını mümkün kılmaktadır. Özel kenar işlemcileri ve model optimizasyon teknikleri gibi yenilikler, cihaz tarafında hesaplamanın daha verimli olmasını sağlamakta ve performansı önemli ölçüde etkilememektedir.
Önemli nokta 1: Yapay zekanın hızlı bir şekilde yükselişi, Moore'un Yasası'nı aştı.
Moore's Law states that the number of transistors on a microchip doubles approximately every two years. However, the pace of yükseliş in AI models has surpassed the speed of hardware improvements, leading to an increasing gap between computing demand and supply. This gap makes collaborative design of hardware and software indispensable.
Nokta 2: Büyük endüstri devleri, kenar yapay zeka yatırımlarını artırıyor ve farklı stratejiler benimsiyorlar.
Ana endüstri devleri, kenar AI'ına büyük yatırımlar yapmaya başladılar, bu, tıp, otonom sürüş, robotlar ve sanal asistanlar gibi alanları kökten değiştirebileceğini, anlık, kişiselleştirilmiş ve güvenilir AI deneyimi sunarak fark ettiler. Örneğin, Meta son zamanlarda kenar cihazlar için optimize edilmiş bir model piyasaya sürdü, Apple Intelligence da ekim ayının sonunda kenar AI teknolojisini piyasaya sürecek.
Kenar AI ve şifreleme teknolojisinin kesişimi
Nokta 3: Blok zinciri, kenar yapay zeka ağlarına güvenli,Merkeziyetsizlik bir güven mekanizması sağlar
Blok zinciri, değiştirilemez defteri aracılığıyla veri bütünlüğünü ve değiştirilemezliği sağlayarak, özellikle kenar cihazlardan oluşan Merkeziyetsizlik ağında hayati bir rol oynar. Blok zincirinde işlemlerin ve veri alışverişinin kaydedilmesi sayesinde, kenar cihazlar, merkezi kurumlara bağımlılık olmaksızın kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerini güvenli bir şekilde gerçekleştirebilir.
Nokta 4: şifreleme ekonomik teşvik mekanizması kaynak paylaşımını ve sermaye harcamalarını teşvik eder
Edge ağı dağıtımı ve bakımı büyük miktarda kaynak gerektirir. Şifreleme ekonomi modeli veya Token teşvik, bireylerin ve kuruluşların hesaplama gücü, veri ve diğer kaynakları katkıda bulunmalarını teşvik ederek ağın inşasını ve işletimini destekleyebilir.
Nokta 5：Merkezi Olmayan Finans modeli kaynakların verimli dağıtımını teşvik eder
Merkezi Olmayan Finans içindeki Stake, borç verme ve likidite havuzu gibi kavramları tanıtarak, Edge AI ağı, hesaplama kaynakları pazarını oluşturabilir. Katılımcılar, StakeToken aracılığıyla hesaplama gücü sağlayabilir, fazla kaynakları ödünç alabilir veya paylaşılan havuza katkıda bulunarak karşılık gelen ödüller elde edebilir. Akıllı Sözleşmeler, bu süreçleri otomatik olarak yürütür, kaynakların talebe göre adil ve verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar ve ağ içinde dinamik fiyatlandırma mekanizmasını gerçekleştirir.
Nokta 6: Güvenin Merkeziyetsizliği
Bir Merkeziyetsizlik ağındaki kenar cihazları, merkezi denetim olmadan güven oluşturmanın bir zorluk olduğu. şifreleme ağında, güven matematiksel yöntemlerle sağlanır; bu hesaplama ve matematik temelli güven, güvensiz etkileşimin anahtarıdır, ancak şu anda yapay zeka bu özelliğe sahip değil.
Gelecek Görünümü
Geleceği umutla bekliyoruz, kenar yapay zeka alanında hala birçok yenilik fırsatı var. Kenar yapay zeka'nın, süper kişiselleştirilmiş öğrenme asistanları, dijital ikizler, otonom araçlar, toplu zeka ağları ve duygusal yapay zeka eşleri gibi birçok uygulama senaryosunda hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geleceğini göreceğiz. Geleceğe umutla bakıyoruz!