Следующая волна ИИ — мобильная

У ИИ ненасытный аппетит к ресурсам. Он потребляет огромное количество энергии и данных, соценки460 тераватт-часов в 2022 году, которые, как прогнозируется, резко возрастут к 2026 году до 620–1050 ТВт-ч. Но самый прожорливый спрос — на вычисления: вычислительную мощность, которая питает обучение сложных моделей, анализ огромных наборов данных и выполнение масштабных выводов.

Этот вычислительный голод изменил многие из наших профессиональных ландшафтов. В 2024 году глобальный рынок ИИпревысил 184 млрд долларов, и, по прогнозам, к 2030 году он может превысить 800 миллиардов долларов — значение, сопоставимое с текущим ВВП Польши. ChatGPT, самый известный продукт в отрасли, как известно, достиг 100 миллионов активных пользователей всего за два месяца после своего запуска в ноябре 2022 года.

Однако по мере того, как такие продукты ИИ, как ChatGPT, множатся и растут, наше восприятие того, как работает ИИ, быстро устаревает. Популярный образ ИИ — с разрастающимися центрами обработки данных, огромными счетами за электроэнергию и контролем со стороны технологических гигантов — больше не отражает всей картины. Эта точка зрения заставила многих поверить, что осмысленная разработка ИИ — это исключительная сфера хорошо финансируемых корпораций и крупных технологических компаний.

Появляется новое видение ИИ, ONE LOOKS на неиспользованный потенциал в наших карманах. Этот подход направлен на демократизацию ИИ путем использования коллективной мощности миллиардов смартфонов по всему миру. Наши мобильные устройства простаивают часами каждый день, их вычислительные возможности бездействуют. Подключившись к этому огромному резервуару неиспользованной вычислительной мощности, мы могли бы изменить ландшафт ИИ. Вместо того чтобы полагаться исключительно на централизованную корпоративную инфраструктуру, разработка ИИ могла бы осуществляться с помощью глобальной сети повседневных устройств.

Неиспользованный потенциал

Смартфоны и планшеты представляют собой огромный, в значительной степени неиспользованный резервуар глобальной вычислительной мощности.1,21 млрд единицОжидается, что поставки начнутся только в 2024 году, однако истинный потенциал дополнительных вычислительных ресурсов, которые он предлагает, трудно подсчитать.

Такие инициативы, как THETA EdgeCloud для мобильных устройств, направлены на использование этой распределенной сети потребительских графических процессоров для вычислений ИИ. Этот переход от централизованных вычислений к периферийным вычислениям является технической эволюцией, способной полностью переосмыслить способ взаимодействия людей с моделями ИИ и их питание.

Обрабатывая данные локально на мобильных устройствах, отрасль может достичь гораздо меньшей задержки, улучшенной Политика конфиденциальности и сокращенного использования полосы пропускания. Этот подход особенно важен для приложений реального времени, таких как автономные транспортные средства, дополненная реальность и персонализированные помощники ИИ. Грань — это то место, где будут развиваться новые сценарии использования ИИ, особенно те, которые предназначены для личного использования. Поддержка этих программ на границе не только станет более доступной, но и более реактивной и настраиваемой, что является выигрышем как для потребителей, так и для исследователей.

Блокчейны идеально подходят для этой распределенной экосистемы ИИ. Их децентрализованная природа идеально сочетается с целью использования простаивающей вычислительной мощности миллионов устройств по всему миру. Используя Технологии блокчейна, мы можем создать безопасную, прозрачную и стимулирующую структуру для совместного использования вычислительных ресурсов.

Ключевым новшеством здесь является использование офчейн-проверки. В то время как офчейн-проверка создала бы узкие места в сети из миллионов параллельных устройств, офчейн-методы позволяют этим устройствам работать вместе без проблем, независимо от индивидуальных проблем с подключением. Такой подход позволяет создать систему без доверия, в которой владельцы устройств могут вносить вклад в разработку ИИ, не ставя под угрозу свою безопасность или Политика конфиденциальности.

Эта модель основана на концепции «федеративного обучения», распределенного метода машинного обучения, который может масштабироваться до огромных объемов данных на мобильных устройствах, защищая при этом Политика конфиденциальности пользователей. Блокчейн обеспечивает как инфраструктуру для этой сети, так и механизм вознаграждения участников, стимулируя широкое участие.

Синергия между блокчейном и периферийным ИИ способствует формированию новой экосистемы, которая более устойчива, эффективна и инклюзивна, чем традиционные централизованные модели. Она демократизирует разработку ИИ, позволяя людям участвовать в революции ИИ и получать от нее выгоду непосредственно со своих мобильных устройств.

Преодоление технических проблем

Обучение и вывод ИИ можно выполнять на различных типах графических процессоров, включая потребительские графические процессоры в мобильных устройствах. Аппаратное обеспечение, на котором работают наши мобильные устройства, неуклонно совершенствуется с момента выхода смартфонов на рынок и не показывает никаких признаков замедления. Ведущие в отрасли мобильные графические процессоры, такие как A17 Pro от Apple и Adreno 750 от Qualcomm (используется в высокопроизводительных устройствах Android, таких как Samsung Galaxy и Google Pixel), переопределяют, какие задачи ИИ могут выполняться на мобильных устройствах.

Теперь производятся новые чипы, известные как нейронные процессоры (NPU), которые специально разработаны для потребительских вычислений ИИ, позволяя использовать ИИ на устройстве, управляя ограничениями по теплу и мощности батареи мобильных устройств. Добавьте интеллектуальный системный дизайн и архитектуру, которые могут направлять задания на оптимальное для этого оборудование, и созданный сетевой эффект будет чрезвычайно мощным.

Хотя потенциал периферийного ИИ огромен, он все еще имеет свой собственный набор проблем. Оптимизация алгоритмов ИИ для разнообразного спектра мобильного оборудования, обеспечение стабильной производительности в различных сетевых условиях, решение проблем с задержками и поддержание безопасности — все это критические препятствия. Однако текущие исследования в области ИИ и мобильных Технологии неуклонно решают эти проблемы, прокладывая путь к тому, чтобы это видение стало реальностью.

Корпорации для сообществ

ONE из самых больших жалоб, и наиболее справедливая, в отношении развития ИИ — это невероятное количество потребляемой им энергии. Крупным центрам обработки данных также требуются огромные участки земли для их физической инфраструктуры и невероятное количество энергии для поддержания онлайн. Мобильная модель может смягчить многие из этих воздействий на окружающую среду, используя запасные графические процессоры в уже существующих устройствах — вместо того, чтобы полагаться на графические процессоры в централизованных центрах обработки данных — она более эффективна и будет производить меньше выбросов углерода. Потенциальное воздействие, связанное с нашей окружающей средой, нельзя недооценивать.

Переход к периферийным вычислениям в ИИ также фундаментально изменит то, кто может участвовать в поддержке сетей ИИ и кто может получать от них прибыль. Корпорации, владеющие центрами обработки данных, больше не будут находиться в огороженном саду. Вместо этого ворота будут открыты, и доступ будет расширен для индивидуальных разработчиков, малого бизнеса и даже любителей, которые получат полномочия управлять сетями ИИ.

Расширение возможностей гораздо большего пула пользователей и сторонников также позволит более быстро и открыто разрабатывать, помогая сдержать широко обсуждаемую и пугающую идею стагнации в отрасли. Это увеличение доступности также приведет к более разнообразным приложениям, решая проблемы ниш и недостаточно обслуживаемых сообществ, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Экономическое воздействие этого сдвига будет глубоким. Позволяя частным лицам и малым и средним организациям монетизировать простаивающую вычислительную мощность своих устройств, новые потоки доходов будут глубокими. Это также открывает новые Рынки для потребительского оборудования ИИ и оптимизированного для периферии программного обеспечения.

Будущее инноваций ИИ заключается не в строительстве более крупных центров обработки данных, а в использовании мощности, которая уже есть в наших карманах и домах. Смещение фокуса на периферийные вычисления может привести к появлению более инклюзивной, эффективной и инновационной экосистемы ИИ. Этот децентрализованный подход не только демократизирует ИИ, но и соответствует глобальным целям устойчивого развития, гарантируя, что преимущества ИИ будут доступны всем, а не только избранным.

Примечание: Мнения, выраженные в этой колонке, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения CoinDesk, Inc. или ее владельцев и аффилированных лиц.