Trí tuệ nhân tạo tận cùng, câu chuyện về công nghệ cốt lõi năm 2025?

Tác giả: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim và Swastik Shrivastava

Biên dịch: BeWater

Với việc phát hành gần đây các mô hình tham số Llama 1B và 3B nhẹ nhàng được tối ưu hóa cho các tình huống ứng dụng trên thiết bị của Meta, chúng tôi tin rằng AI biên và AI thiết bị sẽ trở thành chủ đề lớn nhất vào năm 2025 khi Apple Intelligence cũng sẽ ra mắt sản phẩm mới của mình vào cuối tháng 10.

Peri Labs và BeWater đã hợp tác để phát hành một báo cáo dài khoảng 250 trang, bao gồm nội dung:

• Sự cần thiết của trí tuệ nhân tạo tận cùng
• Nhân tạo nền tảng AI
• Tại sao AI biên giới cần công nghệ mã hóa
• Hiểu cốt lõi của khung việc AI Edge
• Tình hình hiện tại của Edge AI và công nghệ mã hóa

BeWater đã dịch báo cáo này sang tiếng Trung, tóm tắt chính như sau:

Sự nổi lên của trí tuệ nhân tạo tại rìa lục địa

Edge AI đang cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bằng cách di chuyển xử lý dữ liệu từ máy chủ đám mây tập trung trực tiếp đến thiết bị cục bộ. Phương pháp này giải quyết những hạn chế của triển khai trí tuệ nhân tạo truyền thống như độ trễ cao, vấn đề về quyền riêng tư và hạn chế băng thông. Bằng cách thực hiện xử lý dữ liệu thời gian thực trên các thiết bị như điện thoại thông minh, thiết bị đeo được và cảm biến internet vạn vật, Edge AI giảm thời gian phản hồi và an toàn lưu trữ thông tin nhạy cảm trên chính thiết bị.

Các tiến bộ về phần cứng và phần mềm đã làm cho việc chạy các mô hình AI phức tạp trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế trở nên khả thi. Những đổi mới như bộ xử lý biên giới và kỹ thuật tối ưu hóa mô hình đã làm cho tính toán trên thiết bị hiệu quả hơn mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.

要点 1：AI 的快速tăng lên已经超越了摩尔定律。

Định luật Moore cho biết số lượng transistor trên vi mạch tích hợp tăng gấp đôi khoảng mỗi hai năm. Tuy nhiên, tốc độ tăng lên của mô hình trí tuệ nhân tạo đã vượt qua tốc độ cải tiến phần cứng, dẫn đến khoảng cách giữa nhu cầu và cung cấp tính toán ngày càng lớn. Sự chênh lệch này làm cho việc thiết kế phần cứng và phần mềm cùng nhau trở nên không thể thiếu.

Yếu tố 2: Các nguyên tắc lớn trong ngành đang tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo tại mép và thực hiện chiến lược khác nhau.

Các công ty công nghệ hàng đầu trong ngành đều đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo (AI) đ periphery, nhận thấy rằng nó có thể thay đổi hoàn toàn các lĩnh vực như y tế, lái xe tự động, robot và trợ lý ảo bằng cách cung cấp trải nghiệm AI tức thì, cá nhân hóa và đáng tin cậy. Ví dụ, Meta vừa mới ra mắt mô hình tối ưu hóa cho các thiết bị periphery, trong khi Apple Intelligence cũng sẽ ra mắt công nghệ AI periphery của mình vào cuối tháng 10.

Sự giao điểm giữa trí tuệ nhân tạo ở mép và công nghệ mã hóa

**Điểm 3: Blockchain cung cấp cơ chế tin cậy an toàn, Phi tập trung cho mạng lưới AI biên

Khối On-chain thông qua sổ cái không thể sửa đổi đảm bảo tính toàn vẹn và chống sửa đổi của dữ liệu, điều này rất quan trọng trong mạng Phi tập trung được hình thành từ các thiết bị biên. Bằng cách ghi lại giao dịch và trao đổi dữ liệu trên Khối On-chain, các thiết bị biên có thể thực hiện xác thực và ủy quyền một cách an toàn mà không cần phụ thuộc vào các tổ chức tập trung.

Điểm số 4: Mã hóa cơ chế kích thích kinh tế thúc đẩy chia sẻ tài nguyên và chi tiêu vốn

Việc triển khai và duy trì mạng lưới biên đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên. Mã hóa mô hình kinh tế hoặc Token khuyến khích có thể thông qua việc cung cấp phần thưởng Token, khuyến khích cá nhân và tổ chức đóng góp khả năng tính toán, dữ liệu và các tài nguyên khác, từ đó hỗ trợ xây dựng và vận hành mạng lưới.

要点 5：Tài chính phi tập trung 模型促进资源的高效分配

Bằng cách giới thiệu các khái niệm thế chấp, cho vay và hồ bơi thanh khoản trong Tài chính phi tập trung, mạng lưới AI biên giới có thể tạo ra thị trường tài nguyên tính toán. Người tham gia có thể cung cấp khả năng tính toán bằng thế chấp Token, cho mượn tài nguyên dư thừa hoặc đóng góp vào hồ bơi chia sẻ để nhận phần thưởng tương ứng. Các Hợp đồng thông minh sẽ tự động thực hiện các quy trình này, đảm bảo phân phối tài nguyên theo công bằng và hiệu quả dựa trên cung cầu và thực hiện cơ chế định giá động trong mạng lưới.

要点 6：信任的Phi tập trung

Trong một mạng lưới thiết bị biên giới Phi tập trung, việc thiết lập niềm tin không cần giám sát trung tâm là một thách thức. Trong mạng lưới mã hóa, niềm tin được đạt được thông qua phương tiện toán học; niềm tin dựa trên tính toán và toán học là chìa khóa để thúc đẩy tương tác không cần niềm tin, và hiện tại, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa có tính năng này.

Triển vọng tương lai

Nhìn vào tương lai, vẫn còn rất nhiều cơ hội sáng tạo trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo Biên giới. Chúng ta sẽ thấy Trí tuệ Nhân tạo Biên giới trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều tình huống ứng dụng khác nhau trong cuộc sống của chúng ta, như trợ lý học tập siêu cá nhân, bản sao kỹ thuật số, ô tô tự lái, mạng lưới trí tuệ tập thể và bạn đồng hành Trí tuệ Nhân tạo về cảm xúc. Chúng ta tràn đầy hy vọng cho tương lai!