Ang Susunod na Wave ng AI ay Mobile

Ang AI ay may walang kabusugan na gana sa mga mapagkukunan. Kumokonsumo ito ng napakaraming kapangyarihan at data, na may mga pagtatantya ng 460 terawatt na oras sa 2022 na inaasahang tataas nang husto pagsapit ng 2026 hanggang sa isang lugar sa pagitan ng 620 at 1,050 TWh. Ngunit, ang pinakamalakas na demand nito ay para sa pag-compute: ang kapangyarihan sa pagpoproseso na nagpapalakas sa pagsasanay ng mga kumplikadong modelo, ang pagsusuri ng napakalaking dataset, at ang pagpapatupad ng mga malalaking inferences.

Ang computational hunger na ito ay muling hinubog ang marami sa aming mga propesyonal na landscape. Sa 2024, ang pandaigdigang merkado ng AI lumampas sa $184 bilyon, na may mga pagpapakitang nagmumungkahi na maaari itong pumasa sa $800 bilyon sa 2030 – isang halaga na maihahambing sa kasalukuyang GDP ng Poland. Ang ChatGPT, ang pinakakilalang produkto ng industriya, ay sikat na umabot sa 100 milyong aktibong user sa loob lamang ng dalawang buwan ng paglunsad nito noong Nobyembre 2022.

Gayunpaman, habang dumarami at lumalaki ang mga produkto ng AI tulad ng ChatGPT, mabilis na nagiging luma na ang ating pananaw sa kung paano gumagana ang AI. Ang sikat na imahe ng AI - na may malawak na data center, napakalaking singil sa enerhiya, at kontrolado ng mga tech giant - ay hindi na nagsasabi ng buong kuwento. Ang pananaw na ito ay humantong sa marami na maniwala na ang makabuluhang pagpapaunlad ng AI ay ang eksklusibong domain ng mahusay na pinondohan na mga korporasyon at mga pangunahing kumpanya ng teknolohiya.

Ang isang bagong pananaw para sa AI ay umuusbong, ONE na LOOKS sa hindi pa nagagamit na potensyal sa aming mga bulsa. Nilalayon ng diskarteng ito na i-democratize ang AI sa pamamagitan ng paggamit ng sama-samang kapangyarihan ng bilyun-bilyong smartphone sa buong mundo. Ang aming mga mobile device ay gumugugol ng mga oras na walang ginagawa bawat araw, ang kanilang mga kakayahan sa pagpoproseso ay natutulog. Sa pamamagitan ng pag-tap sa malawak na reservoir na ito ng hindi nagamit na compute power, maaari naming baguhin ang hugis ng AI landscape. Sa halip na umasa lamang sa sentralisadong imprastraktura ng korporasyon, ang pagpapaunlad ng AI ay maaaring paganahin ng isang pandaigdigang network ng mga pang-araw-araw na device.

Hindi nagamit na potensyal

Ang mga smartphone at tablet ay kumakatawan sa isang napakalaking, higit sa lahat ay hindi pa nagagamit na reservoir ng global compute power. Sa 1.21 bilyong yunit hinulaang ipapadala sa 2024 lamang, ang tunay na potensyal ng ekstrang pag-compute na alok na ito ay mahirap, mabuti, i-compute.

Ang mga inisyatiba tulad ng THETA EdgeCloud para sa mobile ay naglalayong gamitin ang ipinamamahaging network na ito ng mga consumer-grade GPU para sa AI computation. Ang paglipat na ito mula sa sentralisadong computing patungo sa edge computing ay isang teknikal na ebolusyon na may kakayahang ganap na muling baguhin ang paraan ng pakikipag-ugnayan ng mga tao at pagpapagana ng mga modelo ng AI.

Sa pamamagitan ng lokal na pagproseso ng data sa mga mobile device, naninindigan ang industriya na makamit ang mas mababang latency, pinahusay na Privacy, at pinababang paggamit ng bandwidth. Ang diskarte na ito ay partikular na mahalaga para sa mga real-time na application tulad ng mga autonomous na sasakyan, augmented reality at mga personalized na AI assistant. Ang gilid ay kung saan lalabas ang mga bagong kaso ng paggamit ng AI, lalo na ang mga para sa personal na paggamit. Hindi lamang magiging mas abot-kaya ang pagpapagana sa mga programang ito, ngunit magiging mas reaktibo at nako-customize din ito, isang panalo para sa mga mamimili at mananaliksik.

Perpektong idinisenyo ang mga Blockchain para sa distributed AI ecosystem na ito. Ang kanilang desentralisadong kalikasan ay maayos na umaayon sa layuning gamitin ang idle compute power mula sa milyun-milyong device sa buong mundo. Sa pamamagitan ng paggamit ng Technology blockchain , maaari tayong lumikha ng isang secure, transparent, at insentibo na balangkas para sa pagbabahagi ng mga mapagkukunan ng computational.

Ang pangunahing pagbabago dito ay ang paggamit ng off-chain verification. Habang ang on-chain na pag-verify ay lilikha ng mga bottleneck sa isang network ng milyun-milyong parallel na device, ang mga off-chain na pamamaraan ay nagbibigay-daan sa mga device na ito na gumana nang walang putol, anuman ang mga indibidwal na isyu sa koneksyon. Ang diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa paglikha ng isang walang pinagkakatiwalaang sistema kung saan ang mga may-ari ng device ay maaaring mag-ambag sa pagbuo ng AI nang hindi nakompromiso ang kanilang seguridad o Privacy.

Gumagamit ang modelong ito sa konsepto ng "federated learning," isang distributed machine learning na paraan na maaaring mag-scale sa napakaraming data sa mga mobile device habang pinoprotektahan ang Privacy ng user . Ang Blockchain ay nagbibigay ng parehong imprastraktura para sa network na ito at ang mekanismo para gantimpalaan ang mga kalahok, na nagbibigay-insentibo sa malawakang pakikipag-ugnayan.

Ang synergy sa pagitan ng blockchain at edge AI ay nagpapaunlad ng isang bagong ecosystem na mas nababanat, mahusay, at kasama kaysa sa tradisyonal na mga sentralisadong modelo. Ginagawa nitong demokrasya ang pagbuo ng AI, na nagpapahintulot sa mga indibidwal na lumahok at makinabang mula sa AI revolution nang direkta mula sa kanilang mga mobile device.

Pagtagumpayan ang mga hamon sa teknolohiya

Maaaring gawin ang pagsasanay at inference ng AI sa isang hanay ng mga uri ng GPU, kabilang ang mga consumer grade GPU sa mga mobile device. Ang hardware na nagpapagana sa aming mga mobile device ay patuloy na bumubuti mula nang ang mga smartphone ay pumasok sa merkado, at hindi nagpapakita ng mga palatandaan ng pagbagal. Ang mga nangungunang mobile GPU sa industriya tulad ng A17 Pro ng Apple at Adreno 750 ng Qualcomm (ginamit sa mga high-end na Android device tulad ng Samsung Galaxy at Google Pixel) ay muling tinutukoy kung anong mga gawain ng AI ang maaaring kumpletuhin sa mga mobile device.

Ngayon, ang mga bagong chip na kilala bilang Neural Processing Units (NPUs) ay ginagawa na partikular na idinisenyo para sa consumer AI computation, na nagpapagana sa mga kaso ng paggamit ng AI sa device habang pinamamahalaan ang mga limitasyon sa init at lakas ng baterya ng mga mobile device. Magdagdag ng matalinong disenyo at arkitektura ng system na maaaring magruta ng mga trabaho sa pinakamainam na hardware para sa trabahong iyon, at ang ginawang epekto ng network ay magiging napakalakas.

Bagama't napakalaki ng potensyal ng edge AI, mayroon pa rin itong sariling hanay ng mga hamon. Ang pag-optimize ng mga algorithm ng AI para sa magkakaibang hanay ng mobile hardware, pagtiyak ng pare-parehong performance sa iba't ibang kundisyon ng network, pagtugon sa mga isyu sa latency, at pagpapanatili ng seguridad ay lahat ng kritikal na hadlang. Gayunpaman, ang patuloy na pananaliksik sa AI at mobile Technology ay patuloy na tinutugunan ang mga hamong ito, na nagbibigay daan para sa pananaw na ito na maging katotohanan.

Mga korporasyon sa mga komunidad

Ang ONE sa mga pinakamalaking reklamo, at pinaka-makatarungan, dahil nauugnay ito sa pag-unlad ng AI ay ang hindi kapani-paniwalang dami ng kuryente na natupok nito. Ang malalaking data center ay nangangailangan din ng malalaking bahagi ng lupa para sa kanilang pisikal na imprastraktura, at hindi kapani-paniwalang dami ng kapangyarihan upang manatiling online. Mapapawi ng mobile model ang marami sa mga epektong ito sa kapaligiran sa pamamagitan ng paggamit ng ekstrang GPU sa mga dati nang device - sa halip na umasa sa GPU sa mga sentralisadong data center - ay mas mahusay, at magbubunga ng mas kaunting carbon emissions. Ang mga potensyal na epekto na nauugnay sa ating kapaligiran ay hindi maaaring maliitin.

Ang paglipat sa edge computing sa AI ay magbabago din kung sino ang maaaring lumahok sa pagsuporta sa mga network ng AI at kung sino ang maaaring kumita sa kanila. Ang mga korporasyong nagmamay-ari ng mga data center ay wala na sa isang napapaderan na hardin. Sa halip, ang mga gate ay magiging bukas at ang pag-access ay paramihin para sa mga indibidwal na developer, maliliit na negosyo, at maging ang mga hobbyist na bibigyan ng kapangyarihan upang magpatakbo ng mga network ng AI.

Ang pagbibigay ng kapangyarihan sa isang mas malaking grupo ng mga user at tagasuporta ay magbibigay-daan din sa mas mabilis at bukas na pag-unlad, na tumutulong na pigilan ang pinag-uusapan at kinatatakutan na ideya ng pagwawalang-kilos sa industriya. Ang pagtaas na ito sa pagiging naa-access ay hahantong din sa mas magkakaibang mga aplikasyon, pagtugon sa mga problema sa angkop na lugar at mga komunidad na kulang sa serbisyo na maaaring hindi mapansin.

Ang epekto sa ekonomiya ng pagbabagong ito ay magiging malalim. Sa pamamagitan ng pagpayag sa mga indibidwal at maliliit hanggang katamtamang laki ng mga organisasyon na pagkakitaan ang idle computing power ng kanilang mga device, tatakbo nang malalim ang mga bagong revenue stream. Nagbubukas din ito ng mga bagong Markets para sa consumer-grade AI hardware at edge-optimized software.

Ang kinabukasan ng innovation ng AI ay hindi nakasalalay sa pagbuo ng mas malalaking data center, ngunit sa paggamit ng kapangyarihan na mayroon na sa ating mga bulsa at tahanan. Sa pamamagitan ng paglipat ng focus sa edge computing, maaaring lumitaw ang isang mas inklusibo, mahusay, at makabagong AI ecosystem. Ang desentralisadong diskarte na ito ay hindi lamang nagde-demokratize sa AI ngunit naaayon din sa mga layunin ng pandaigdigang sustainability, na tinitiyak na ang mga benepisyo ng AI ay naa-access ng lahat, hindi lamang ng ilang may pribilehiyo.

Tandaan: Ang mga pananaw na ipinahayag sa column na ito ay sa may-akda at hindi kinakailangang sumasalamin sa mga pananaw ng CoinDesk, Inc. o sa mga may-ari at kaakibat nito.