La prochaine vague d'IA est mobile

L'IA a un appétit insatiable pour les ressources. Elle consomme d'énormes quantités d'énergie et de données,estimationsLa production d'électricité devrait atteindre 460 térawattheures en 2022, et devrait connaître une forte augmentation d'ici 2026, pour atteindre entre 620 et 1 050 TWh. Mais sa demande la plus importante concerne le calcul : la puissance de traitement nécessaire à l'entraînement de modèles complexes, à l'analyse d'ensembles de données massifs et à l'exécution d'inférences à grande échelle.

Cette soif de calcul a remodelé nombre de nos environnements professionnels. En 2024, le marché mondial de l'IAa dépassé les 184 milliards de dollars, avec des projections suggérant qu'il pourrait dépasser les 800 milliards de dollars d'ici 2030 – une valeur comparable au PIB actuel de la Pologne. ChatGPT, le produit le plus connu du secteur, a atteint 100 millions d'utilisateurs actifs en seulement deux mois après son lancement en novembre 2022.

Pourtant, à mesure que les produits d'IA comme ChatGPT se multiplient et se développent, notre perception de son fonctionnement devient rapidement obsolète. L'image répandue de l'IA – avec ses centres de données tentaculaires, ses factures énergétiques exorbitantes et son contrôle par les géants de la technologie – ne reflète plus la réalité. Cette vision a conduit beaucoup à croire que le développement significatif de l'IA est l'apanage exclusif des grandes entreprises technologiques et des grandes sociétés bien financées.

Une nouvelle vision de l'IA émerge, ONE LOOKS le potentiel inexploité de nos poches. Cette approche vise à démocratiser l'IA en exploitant la puissance collective de milliards de smartphones à travers le monde. Nos appareils mobiles passent des heures inutilisées chaque jour, leurs capacités de traitement étant en sommeil. En exploitant ce vaste réservoir de puissance de calcul inutilisée, nous pourrions remodeler le paysage de l'IA. Au lieu de s'appuyer uniquement sur une infrastructure d'entreprise centralisée, le développement de l'IA pourrait s'appuyer sur un réseau mondial d'appareils du quotidien.

Un potentiel inexploité

Les smartphones et les tablettes représentent un énorme réservoir, largement inexploité, de puissance de calcul mondiale.1,21 milliard d'unitésdont la livraison est prévue pour 2024 seulement, le véritable potentiel de calcul de réserve qu'il offre est difficile à, eh bien, calculer.

Des initiatives comme THETA EdgeCloud pour mobile visent à exploiter ce réseau distribué de GPU grand public pour le calcul de l'IA. Ce passage de l'informatique centralisée à l'informatique de pointe constitue une évolution technique capable de réinventer complètement la façon dont les utilisateurs interagissent avec les modèles d'IA et les alimentent.

En traitant les données localement sur les appareils mobiles, l'industrie peut atteindre une latence bien plus faible, une Politique de confidentialité renforcée et une consommation de bande passante réduite. Cette approche est particulièrement cruciale pour les applications temps réel comme les véhicules autonomes, la réalité augmentée et les assistants IA personnalisés. C'est en périphérie que les nouveaux cas d'usage de l'IA prendront leur essor, notamment pour un usage personnel. Non seulement l'alimentation de ces programmes deviendra plus abordable en périphérie, mais elle deviendra également plus réactive et personnalisable, une situation gagnant-gagnant pour les consommateurs comme pour les chercheurs.

Les blockchains sont parfaitement conçues pour cet écosystème d'IA distribué. Leur nature décentralisée s'inscrit parfaitement dans l'objectif d'exploiter la puissance de calcul inutilisée de millions d'appareils à travers le monde. En exploitant la Technologies blockchain, nous pouvons créer un cadre sécurisé, transparent et incitatif pour le partage des ressources de calcul.

L'innovation clé réside dans l'utilisation de la vérification hors chaîne. Alors que la vérification en chaîne créerait des goulots d'étranglement dans un réseau de millions d'appareils parallèles, les méthodes hors chaîne permettent à ces appareils de fonctionner ensemble de manière transparente, indépendamment des problèmes de connectivité individuels. Cette approche permet de créer un système sans confiance où les propriétaires d'appareils peuvent contribuer au développement de l'IA sans compromettre leur sécurité ou leur Politique de confidentialité.

Ce modèle s'appuie sur le concept d'« apprentissage fédéré », une méthode d'apprentissage automatique distribuée capable de gérer de vastes volumes de données sur des appareils mobiles tout en protégeant la Politique de confidentialité des utilisateurs. La blockchain fournit à la fois l'infrastructure de ce réseau et le mécanisme de récompense des participants, favorisant ainsi un engagement généralisé.

La synergie entre blockchain et IA de pointe favorise un nouvel écosystème plus résilient, plus efficace et plus inclusif que les modèles centralisés traditionnels. Elle démocratise le développement de l'IA, permettant aux individus de participer et de bénéficier de la révolution de l'IA directement depuis leurs appareils mobiles.

Surmonter les défis technologiques

L'entraînement et l'inférence de l'IA peuvent être réalisés sur différents types de GPU, y compris les GPU grand public des appareils mobiles. Le matériel qui équipe nos appareils mobiles s'est constamment amélioré depuis l'arrivée des smartphones et ne montre aucun signe de ralentissement. Les GPU mobiles leaders du marché, tels que l'A17 Pro d'Apple et l'Adreno 750 de Qualcomm (utilisé dans les appareils Android haut de gamme comme le Samsung Galaxy et le Google Pixel), redéfinissent les tâches d'IA réalisables sur les appareils mobiles.

De nouvelles puces, appelées unités de traitement neuronal (NPU), sont actuellement produites. Elles sont spécialement conçues pour le calcul d'IA grand public, permettant des cas d'utilisation d'IA sur les appareils tout en gérant les limitations de chaleur et de batterie des appareils mobiles. Ajoutez à cela une conception et une architecture système intelligentes capables d'acheminer les tâches vers le matériel optimal, et l'effet réseau créé sera extrêmement puissant.

Si le potentiel de l'IA en périphérie est immense, il n'en demeure pas moins complexe. Optimiser les algorithmes d'IA pour la diversité des équipements mobiles, garantir des performances constantes dans différentes conditions de réseau, résoudre les problèmes de latence et maintenir la sécurité constituent autant d'obstacles majeurs. Cependant, les recherches en cours sur l'IA et les Technologies mobiles s'attaquent progressivement à ces défis, ouvrant la voie à la concrétisation de cette vision.

Des entreprises aux communautés

ONEune des principales critiques, et la plus justifiée, concernant le développement de l'IA concerne sa consommation énergétique considérable. Les grands centres de données nécessitent également d'immenses étendues de terrain pour leurs infrastructures physiques et une quantité d'énergie considérable pour rester en ligne. Le modèle mobile peut atténuer bon nombre de ces impacts environnementaux en utilisant des GPU de réserve dans les appareils préexistants – plutôt que de dépendre des GPU des centres de données centralisés –, ce qui est plus efficace et produit moins d'émissions de carbone. Les impacts potentiels sur notre environnement ne peuvent être sous-estimés.

La transition vers l'informatique de pointe en IA modifiera également fondamentalement les acteurs du soutien aux réseaux d'IA et ceux qui pourront en tirer profit. Les entreprises propriétaires des centres de données ne seront plus confinées dans un environnement clos. Les portes seront ouvertes et l'accès sera multiplié pour les développeurs individuels, les petites entreprises et même les amateurs, qui pourront ainsi gérer des réseaux d'IA.

L'élargissement du bassin d'utilisateurs et de soutiens permettra également un développement plus rapide et plus ouvert, contribuant ainsi à enrayer la stagnation tant redoutée du secteur. Cette accessibilité accrue favorisera également la diversification des applications, répondant ainsi à des problématiques de niche et à des communautés mal desservies qui pourraient autrement être négligées.

L'impact économique de cette évolution sera considérable. En permettant aux particuliers et aux PME de monétiser la puissance de calcul inutilisée de leurs appareils, de nouvelles sources de revenus seront considérables. Cela ouvrira également de nouveaux Marchés pour le matériel d'IA grand public et les logiciels optimisés pour l'edge computing.

L'avenir de l'innovation en IA ne réside pas dans la construction de centres de données plus vastes, mais dans l'exploitation de la puissance déjà présente dans nos poches et nos foyers. En se concentrant sur l'informatique de pointe, un écosystème d'IA plus inclusif, plus performant et plus innovant peut émerger. Cette approche décentralisée démocratise l'IA et s'aligne sur les objectifs mondiaux de développement durable, garantissant que les bénéfices de l'IA soient accessibles à tous, et non à une poignée de privilégiés.

Remarque : les opinions exprimées dans cette colonne sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et sociétés affiliées.