Будущее искусственного интеллекта: новая парадигма децентрализации и технологической демократизации
В области искусственного интеллекта настоящие революционные прорывы могут заключаться не в увеличении размеров моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения продвинутых моделей в 169 миллионов долларов в качестве порога для входа в отрасль, назревает глубокая трансформация в вопросах демократизации технологий. Ядром этой трансформации является использование распределенной архитектуры для реконструкции базовой логики искусственного интеллекта.
Ограничения централизованного ИИ
Текущая монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена экстремальной концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели уже превышает инвестиции в строительство небоскреба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из конкурентной инновационной среды. Более того, централизованная архитектура сталкивается с тремя системными рисками:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет одного учебного проекта превышает 100 миллионов долларов, что выходит за пределы нормальной рыночной экономики.
Скорость роста потребностей в вычислительной мощности уже превысила физические ограничения закона Мура, традиционные пути обновления аппаратного обеспечения трудно поддерживать.
Централизованная архитектура подвержена фатальному риску единой точки отказа; в случае кратковременного сбоя основного облачного сервис-провайдера, это может привести к параличу тысяч AI-компаний по всему миру, которые зависят от его вычислительных услуг.
Децентрализация архитектуры технологические инновации
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные ресурсы, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и вышедшие из эксплуатации криптовалютные майнинговые фермы. Эта модель не только значительно снижает стоимость получения вычислительной мощности, но и, что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая децентрализованную платформу, подобную "рынку совместного использования вычислительной мощности GPU", любой индивидуум может получить стимулы в виде крипто-токенов за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущества этого механизма заключаются в том, что:
Вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда записывается в неизменяемую распределённую книгу, обеспечивая прозрачность и возможность отслеживания вычислительного процесса.
Оптимизация распределения ресурсов через токеномическую модель.
Разработчики могут использовать глобальную распределенную сеть узлов для обучения моделей, одновременно встраивая функции ИИ непосредственно в смарт-контракты, создавая гибридные приложения, сочетающие в себе Децентрализация и интеллект.
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, внося свою неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптотокены, которые могут быть использованы для финансирования их собственных ИИ-проектов, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения, что это может привести к товаризации вычислительной мощности, эта модель, безусловно, воспроизводит основную логикуSharing Economy — превращение миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в элементы производительности.
Работает на локальных устройствах, аудитор смарт-контрактов, основанный на прозрачной распределенной вычислительной сети для реальной проверки.
Децентрализация финансовая платформа вызывает антицензурный прогнозный движок, чтобы предоставить множеству пользователей беспристрастные инвестиционные советы.
Это не так уж недостижимо. Ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что представляет собой скачок с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие краевые узлы, смогут в реальном времени анализировать данные с датчиков производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и достигая мониторинга качества продукции на уровне миллисекунд.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всемогущей "супермодели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностическая модель медицинских учреждений может быть совместно создана на основе сообщества пациентов, а аграрный ИИ обучается непосредственно на данных о сельском хозяйстве, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс Децентрализация не только повышает эффективность, но и является основным обязательством по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится совместным создателем эволюции модели, а каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическое вознаграждение за создание ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, мы можем предсказать: будущее искусственного интеллекта будет децентрализованным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только революция в технической архитектуре, но и возвращение к идее "человекоцентричных технологий". Когда ресурсы вычислительной мощности перейдут из частной собственности технологических гигантов в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели из черного ящика станут открытыми и прозрачными, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
5
Поделиться
комментарий
0/400
SigmaBrain
· 44м назад
Распределённые технологии — это будущее, централизованные системы обречены.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SmartContractPlumber
· 07-22 13:25
Уязвимость прав нельзя избежать, но по крайней мере на этот раз не утекли права управления вычислительной мощностью.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SillyWhale
· 07-22 13:17
про, быстро организуйте немного вычислительной мощностью.
Новая парадигма AI: Децентрализация и демократизация технологий пересматривают инновационную экосистему
Будущее искусственного интеллекта: новая парадигма децентрализации и технологической демократизации
В области искусственного интеллекта настоящие революционные прорывы могут заключаться не в увеличении размеров моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения продвинутых моделей в 169 миллионов долларов в качестве порога для входа в отрасль, назревает глубокая трансформация в вопросах демократизации технологий. Ядром этой трансформации является использование распределенной архитектуры для реконструкции базовой логики искусственного интеллекта.
Ограничения централизованного ИИ
Текущая монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена экстремальной концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели уже превышает инвестиции в строительство небоскреба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из конкурентной инновационной среды. Более того, централизованная архитектура сталкивается с тремя системными рисками:
Децентрализация архитектуры технологические инновации
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные ресурсы, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и вышедшие из эксплуатации криптовалютные майнинговые фермы. Эта модель не только значительно снижает стоимость получения вычислительной мощности, но и, что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая децентрализованную платформу, подобную "рынку совместного использования вычислительной мощности GPU", любой индивидуум может получить стимулы в виде крипто-токенов за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущества этого механизма заключаются в том, что:
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, внося свою неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптотокены, которые могут быть использованы для финансирования их собственных ИИ-проектов, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения, что это может привести к товаризации вычислительной мощности, эта модель, безусловно, воспроизводит основную логикуSharing Economy — превращение миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в элементы производительности.
Практические перспективы технической демократизации
В будущем мы можем увидеть такую картину:
Это не так уж недостижимо. Ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что представляет собой скачок с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие краевые узлы, смогут в реальном времени анализировать данные с датчиков производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и достигая мониторинга качества продукции на уровне миллисекунд.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всемогущей "супермодели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностическая модель медицинских учреждений может быть совместно создана на основе сообщества пациентов, а аграрный ИИ обучается непосредственно на данных о сельском хозяйстве, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс Децентрализация не только повышает эффективность, но и является основным обязательством по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится совместным создателем эволюции модели, а каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическое вознаграждение за создание ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, мы можем предсказать: будущее искусственного интеллекта будет децентрализованным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только революция в технической архитектуре, но и возвращение к идее "человекоцентричных технологий". Когда ресурсы вычислительной мощности перейдут из частной собственности технологических гигантов в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели из черного ящика станут открытыми и прозрачными, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.