Децентрализованный EdgeAI: Демократизация доступа к искусственному интеллекту
Ландшафт искусственного интеллекта (ИИ) претерпевает значительные изменения с появлением Децентрализованного EdgeAI, который стремится демократизировать доступ к технологиям ИИ. В настоящее время несколько крупных технологических компаний, включая OpenAI, IBM, Amazon и Google, доминируют в слое инфраструктуры ИИ, создавая барьеры для меньших организаций и ограничивая доступ миллионов пользователей и предприятий по всему миру. Этот централизованный контроль не только увеличивает затраты, но и ограничивает инновации. Децентрализованный EdgeAI, представленный такими инициативами, как Network3, стремится решить эти проблемы, интегрируя Децентрализованную Физическую Инфраструктуру (DePIN) и EdgeAI, позволяя системам ИИ работать на различных устройствах, обеспечивая при этом конфиденциальность и участие сообщества.
Одним из ключевых преимуществ EdgeAI является его способность снижать зависимость от крупных дата-центров, принадлежащих технологическим гигантам. Традиционные модели ИИ, особенно большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, требуют значительных ресурсов для обучения, стоимость которого часто составляет от 500 000 до 4,6 миллиона долларов. Этот финансовый барьер еще больше укрепляет монополию крупных технологий. В отличие от этого, EdgeAI позволяет разработчикам обучать и развертывать модели на меньших устройствах, от смартфонов до IoT-устройств, расширяя доступность и способствуя инновациям. Однако для того, чтобы EdgeAI реализовал свой полный потенциал, устройства должны быть в состоянии эффективно обмениваться и делиться ресурсами, преодолевая ограничения в вычислениях и хранении.
Инновационная структура Децентрализованного Федеративного Обучения от Network3 представляет собой значительный шаг вперед в совместном обучении ИИ. Позволяя нескольким устройствам или ‘узлам’ объединять свои ресурсы, эта структура повышает эффективность и рост систем ИИ. Интеграция сильных методов шифрования, таких как Анонимная Сертификатная Подпись (CLSC), обеспечивает безопасный обмен данными при сохранении конфиденциальности. Более того, использование кодирования Рида-Соломона оптимизирует точность данных. В результате устройства Edge в экосистеме Network3 могут выполнять локальный анализ, что приводит к низкой задержке и ответам в реальном времени. Этот децентрализованный подход не только смягчает централизованную монополию, но и открывает новые источники дохода для разработчиков и пользователей, в конечном итоге делая ИИ более доступным и полезным для всех.