탈중앙화 엣지AI: 인공지능 접근의 민주화
인공지능(AI)의 환경은 탈중앙화 엣지AI의 출현으로 큰 변화를 겪고 있으며, 이는 AI 기술에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 OpenAI, IBM, 아마존, 구글 등 몇몇 주요 기술 회사들이 AI 인프라 계층을 지배하고 있어, 소규모 기업들에게 장벽을 만들고 전 세계 수백만 사용자와 기업의 접근을 제한하고 있습니다. 이러한 중앙 집중식 통제는 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 혁신을 제한합니다. Network3와 같은 이니셔티브에 의해 예시되는 탈중앙화 엣지AI는 탈중앙화 물리적 인프라(DePIN)와 엣지AI를 통합하여 다양한 장치에서 AI 시스템이 실행될 수 있도록 하여 개인 정보 보호와 커뮤니티 참여를 보장함으로써 이러한 문제를 해결하고자 합니다.
엣지AI의 주요 장점 중 하나는 기술 대기업이 소유한 대형 데이터 센터에 대한 의존도를 줄일 수 있다는 것입니다. 전통적인 AI 모델, 특히 GPT-3와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 훈련을 위해 상당한 자원을 필요로 하며, 종종 비용이 50만 달러에서 460만 달러에 이릅니다. 이러한 재정적 장벽은 빅테크의 독점을 더욱 강화합니다. 반면, 엣지AI는 개발자들이 스마트폰부터 IoT 기기까지 소형 장치에서 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 하여 접근성을 넓히고 혁신을 촉진합니다. 그러나 엣지AI가 최대 잠재력에 도달하기 위해서는 장치들이 효과적으로 통신하고 자원을 공유할 수 있어야 하며, 계산 및 저장의 한계를 극복해야 합니다.
Network3의 혁신적인 탈중앙화 연합 학습 프레임워크는 협력적 AI 훈련에서 중요한 도약을 나타냅니다. 여러 장치 또는 '노드’가 자원을 풀링할 수 있도록 함으로써, 이 프레임워크는 AI 시스템의 효율성과 성장을 향상시킵니다. 익명 인증서 없는 서명 암호화(CLCS)와 같은 강력한 암호화 방법의 통합은 개인 정보를 유지하면서 안전한 데이터 공유를 보장합니다. 또한, 리드-솔로몬 코딩의 사용은 데이터 정확성을 최적화합니다. 결과적으로, Network3 생태계 내의 엣지 장치는 로컬 분석을 수행할 수 있어 낮은 지연 시간과 실시간 응답을 제공합니다. 이러한 탈중앙화 접근 방식은 중앙 집중식 독점을 완화할 뿐만 아니라 개발자와 사용자에게 새로운 수익원을 열어주어 궁극적으로 AI를 모든 사람에게 더 접근 가능하고 유익하게 만듭니다.