Dezentralisierte EdgeAI: Demokratisierung des Zugangs zu Künstlicher Intelligenz
Die Landschaft der Künstlichen Intelligenz (KI) befindet sich im Wandel mit dem Aufkommen der dezentralisierten EdgeAI, die darauf abzielt, den Zugang zu KI-Technologien zu demokratisieren. Derzeit dominieren einige wenige große Technologieunternehmen, darunter OpenAI, IBM, Amazon und Google, die KI-Infrastruktur, was Barrieren für kleinere Unternehmen schafft und den Zugang für Millionen von Nutzern und Unternehmen weltweit einschränkt. Diese zentrale Kontrolle erhöht nicht nur die Kosten, sondern schränkt auch die Innovation ein. Die dezentralisierte EdgeAI, exemplifiziert durch Initiativen wie Network3, versucht, diese Herausforderungen anzugehen, indem sie dezentrale physische Infrastruktur (DePIN) und EdgeAI integriert, sodass KI-Systeme auf verschiedenen Geräten laufen können, während Privatsphäre und Gemeinschaftsbeteiligung gewährleistet sind.
Ein wesentlicher Vorteil von EdgeAI ist die Fähigkeit, die Abhängigkeit von großen Rechenzentren, die von Technologiegiganten betrieben werden, zu verringern. Traditionelle KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3, erfordern erhebliche Ressourcen für das Training, was oft zwischen 500.000 und 4,6 Millionen Dollar kostet. Diese finanzielle Barriere verstärkt das Monopol der großen Technologieunternehmen. Im Gegensatz dazu ermöglicht EdgeAI Entwicklern, Modelle auf kleineren Geräten, von Smartphones bis hin zu IoT-Geräten, zu trainieren und bereitzustellen, wodurch die Zugänglichkeit erweitert und Innovation gefördert wird. Damit EdgeAI jedoch sein volles Potenzial entfalten kann, müssen Geräte in der Lage sein, effektiv zu kommunizieren und Ressourcen zu teilen, um Einschränkungen bei der Berechnung und Speicherung zu überwinden.
Das innovative dezentrale föderierte Lernframework von Network3 stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des kollaborativen KI-Trainings dar. Durch die Möglichkeit, dass mehrere Geräte oder ‘Knoten’ ihre Ressourcen bündeln, verbessert dieses Framework die Effizienz und das Wachstum von KI-Systemen. Die Integration starker Verschlüsselungsmethoden, wie z.B. anonyme zertifikatslose Signaturverschlüsselung (CLSC), gewährleistet einen sicheren Datenaustausch und wahrt gleichzeitig die Privatsphäre. Darüber hinaus optimiert die Verwendung von Reed-Solomon-Codierung die Datenintegrität. Infolgedessen können Edge-Geräte innerhalb des Network3-Ökosystems lokale Analysen durchführen, was zu niedriger Latenz und Echtzeitreaktionen führt. Dieser dezentrale Ansatz mildert nicht nur das zentrale Monopol, sondern eröffnet auch neue Einnahmequellen für Entwickler und Nutzer und macht KI letztendlich für alle zugänglicher und vorteilhafter.