Революция децентрализации искусственного интеллекта: реконструкция распределения технической власти
Настоящий прорыв в развитии искусственного интеллекта может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают высокие затраты на обучение моделей в качестве порога для входа в индустрию, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит пересмотр базовой логики искусственного интеллекта с помощью распределенной архитектуры.
Децентрализация ИИ: Проблемы
Текущая монополия в экосистеме искусственного интеллекта обусловлена крайней концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения продвинутых моделей превысила стоимость строительства небоскребов, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инновационного процесса. Более того, централизованная архитектура сталкивается с тремя системными рисками:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет одного тренировочного проекта уже превысил уровень в сто миллионов долларов.
Скорость роста спроса на вычислительную мощность превышает физические ограничения закона Мура, традиционное обновление оборудования трудно поддерживать.
В централизованной архитектуре существует риск критической точки отказа: как только ключевая служба прерывается, многие AI-компании, зависящие от ее вычислительных услуг, окажутся в состоянии паралича.
Технический анализ архитектуры Децентрализация
Новейшие распределённые платформы создают новую сеть для совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации криптовалютные майнинг-фермы. Эта модель значительно снижает затраты на получение вычислительных мощностей, и что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта.
Технология блокчейна играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенные платформы, подобные "рынку совместного использования вычислительной мощности GPU", отдельные лица могут получать вознаграждения в виде крипто-токенов, внося свои неиспользуемые вычислительные ресурсы, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущества этого механизма заключаются в следующем:
Вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда записывается в неизменяемую распределённую книгу учёта, что обеспечивает прозрачность и отслеживаемость процесса вычислений.
Оптимизация распределения ресурсов через токеномическую модель.
Разработчики могут использовать глобальную распределенную сеть узлов для обучения моделей, одновременно встраивая функции ИИ непосредственно в смарт-контракты, создавая гибридные приложения, сочетающие Децентрализацию и интеллектуальные функции.
Новая вычислительная экономическая экосистема
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, внося свои неиспользуемые вычислительные мощности GPU, получают криптовалюту, которая может быть непосредственно использована для финансирования собственных AI-проектов, образуя внутренний круговорот предложения и спроса ресурсов. Хотя некоторые беспокоятся, что это может привести к товаризации вычислительной мощности, эта модель, безусловно, воспроизводит основную логику совместной экономики — превращение миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производства.
Умный контрактный аудит-робот, работающий на локальном устройстве, осуществляет верификацию в реальном времени на основе прозрачной распределенной вычислительной сети.
Децентрализация финансовая платформа вызывает антикоррупционный прогнозирующий движок, чтобы предоставить пользователям непредвзятые инвестиционные рекомендации.
Эти сценарии вовсе не недостижимы. Ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на границе, что является скачком по сравнению с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие пограничные узлы, смогут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая при этом безопасность основных данных и достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всезнающей и всемогущей "супер-модели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут строиться на основе совместного создания пациентами сообщества, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации не только повышает эффективность, но и представляет собой основное обязательство по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится соавтором эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, будущее искусственного интеллекта обязательно станет распределенным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только революция в технологической архитектуре, но и возвращение к идее "технологии, ориентированной на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частной собственности технологических гигантов в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытому и прозрачному, человечество сможет по-настоящему контролировать преобразующую силу искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Децентрализация ИИ: новая парадигма перераспределения технологической власти
Революция децентрализации искусственного интеллекта: реконструкция распределения технической власти
Настоящий прорыв в развитии искусственного интеллекта может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают высокие затраты на обучение моделей в качестве порога для входа в индустрию, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит пересмотр базовой логики искусственного интеллекта с помощью распределенной архитектуры.
Децентрализация ИИ: Проблемы
Текущая монополия в экосистеме искусственного интеллекта обусловлена крайней концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения продвинутых моделей превысила стоимость строительства небоскребов, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инновационного процесса. Более того, централизованная архитектура сталкивается с тремя системными рисками:
Технический анализ архитектуры Децентрализация
Новейшие распределённые платформы создают новую сеть для совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как неиспользуемые GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации криптовалютные майнинг-фермы. Эта модель значительно снижает затраты на получение вычислительных мощностей, и что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта.
Технология блокчейна играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенные платформы, подобные "рынку совместного использования вычислительной мощности GPU", отдельные лица могут получать вознаграждения в виде крипто-токенов, внося свои неиспользуемые вычислительные ресурсы, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущества этого механизма заключаются в следующем:
Новая вычислительная экономическая экосистема
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, внося свои неиспользуемые вычислительные мощности GPU, получают криптовалюту, которая может быть непосредственно использована для финансирования собственных AI-проектов, образуя внутренний круговорот предложения и спроса ресурсов. Хотя некоторые беспокоятся, что это может привести к товаризации вычислительной мощности, эта модель, безусловно, воспроизводит основную логику совместной экономики — превращение миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производства.
Практические перспективы технологической демократии
В будущем мы, возможно, увидим:
Эти сценарии вовсе не недостижимы. Ожидается, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на границе, что является скачком по сравнению с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие пограничные узлы, смогут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая при этом безопасность основных данных и достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всезнающей и всемогущей "супер-модели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут строиться на основе совместного создания пациентами сообщества, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации не только повышает эффективность, но и представляет собой основное обязательство по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится соавтором эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, будущее искусственного интеллекта обязательно станет распределенным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только революция в технологической архитектуре, но и возвращение к идее "технологии, ориентированной на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частной собственности технологических гигантов в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытому и прозрачному, человечество сможет по-настоящему контролировать преобразующую силу искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.