Направления развития искусственного интеллекта: от централизованной к распределенной архитектуре
Сфера искусственного интеллекта сталкивается с глубокой трансформацией. На протяжении долгого времени разработка крупных моделей считалась основным направлением прогресса в ИИ, но сегодня эта точка зрения подвергается сомнению. Истинный революционный прорыв может заключаться не в простом расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда некоторые технологические гиганты устанавливают стоимость обучения моделей в 169 миллионов долларов в качестве барьера для входа в отрасль, в тишине формируется глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит использование распределенной архитектуры для реконструкции базовой логики искусственного интеллекта.
Проблемы централизованного ИИ
Текущая монополия в экосистеме искусственного интеллекта в основном обусловлена крайним концентрированием вычислительных ресурсов. Стоимость обучения продвинутой модели уже превышает инвестиции в строительство небоскреба, и этот огромный финансовый барьер фактически исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из конкурентной борьбы за инновации. Более того, централизованная структура несет три системные риски:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет одного тренировочного проекта превышает сотни миллионов долларов, что выходит за пределы нормальной рыночной экономики.
Скорость роста потребности в вычислительной мощности уже превысила физические ограничения закона Мура, традиционные пути обновления аппаратного обеспечения стали трудными для продолжения.
В централизованной архитектуре существует смертельный риск единой точки отказа. Кратковременное прерывание работы одного крупного облачного провайдера в 2021 году привело к параличу тысяч AI-компаний по всему миру, зависевших от его вычислительных услуг.
Технические инновации распределенной архитектуры
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые ресурсы вычислительной мощности, такие как свободные GPU домашних компьютеров и списанные майнинговые установки криптовалюты. Эта модель не только значительно снижает затраты на получение вычислительной мощности, но и, что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта. Недавно некоторые сделки по слиянию и поглощению в отрасли также показали, что распределенные вычислительные сети переходят от стадии технических экспериментов к коммерческим основным приложениям.
В этом процессе технология блокчейн играет ключевую роль. Создавая распределенный рынок, подобный «платформе совместного использования вычислительной мощности GPU», каждый индивидуум может получать криптотокены в качестве вознаграждения за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущество такого механизма заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда записывается в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и отслеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию распределения ресурсов через модель токенов.
Формирование новой вычислительной экономической экосистемы
Эта дистрибутивная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптотокены, которые могут быть использованы для финансирования собственных AI-проектов, формируя внутренний цикл поставки и спроса ресурсов. Хотя некоторые беспокоятся, что это может привести к коммерциализации вычислительной мощности, тем не менее, нельзя отрицать, что эта модель воспроизводит основную логику совместной экономики — преобразование миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц в факторы производства.
Перспективы практики технологической демократии
В будущем мы можем увидеть следующую картину: инструменты аудита смарт-контрактов, работающие на локальных устройствах, смогут проводить в реальном времени верификацию на основе полностью прозрачной распределенной вычислительной сети; децентрализованные финансовые платформы будут использовать прогнозные механизмы, чтобы предоставлять объективные инвестиционные рекомендации для большого количества пользователей. По прогнозам, к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на периферии, что станет резким ростом по сравнению с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие узлы на периферии, смогут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Пере распределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всеведущей и всесильной "супермодели", а в реконструкции механизмов распределения технической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут строиться на основе совместного создания пациентского сообщества, а сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации касается не только повышения эффективности, но и является принципиальным обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится совместным создателем эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую выгоду от создания ценности.
Стоя на историческом рубеже технологической эволюции, мы можем предсказать: будущее искусственного интеллекта, вероятно, будет дистрибутивным, прозрачным и управляемым сообществом. Это не только революция в архитектуре технологий, но и возвращение к идее "технологий, ориентированных на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности из частной собственности немногих организаций превратятся в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели перейдут от закрытых операций к открытому и прозрачному коду, человечество сможет по-настоящему контролировать силу трансформации 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» .
24 Лайков
Награда
24
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DegenRecoveryGroup
· 08-01 14:25
Блокчейн никогда не создается за один раз
Посмотреть ОригиналОтветить0
HappyMinerUncle
· 07-31 23:02
Эта ловушка тоже устарела, Риг для майнинга вышел из строя.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugDocScientist
· 07-31 06:43
Все же централизованный аромат.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_ngmi
· 07-30 02:28
Эта волна огромная, прикончим централизованное.
Посмотреть ОригиналОтветить0
liquidation_surfer
· 07-30 02:27
розничный инвестор тоже сможет играть в ИИ? Неплохо~
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShibaMillionairen't
· 07-30 02:25
Эй! Круто!
Посмотреть ОригиналОтветить0
LightningAllInHero
· 07-30 02:12
Вычислительная мощность搞民主化？бык啊
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeLady
· 07-30 02:04
мне все равно... децентрализация звучит здорово, пока ты не посмотришь на эти Плата за газ, брат
Реконструкция ИИ на основе распределенной архитектуры: технологическая трансформация от монополии к демократизации
Направления развития искусственного интеллекта: от централизованной к распределенной архитектуре
Сфера искусственного интеллекта сталкивается с глубокой трансформацией. На протяжении долгого времени разработка крупных моделей считалась основным направлением прогресса в ИИ, но сегодня эта точка зрения подвергается сомнению. Истинный революционный прорыв может заключаться не в простом расширении масштабов моделей, а в перераспределении контроля над технологиями. Когда некоторые технологические гиганты устанавливают стоимость обучения моделей в 169 миллионов долларов в качестве барьера для входа в отрасль, в тишине формируется глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит использование распределенной архитектуры для реконструкции базовой логики искусственного интеллекта.
Проблемы централизованного ИИ
Текущая монополия в экосистеме искусственного интеллекта в основном обусловлена крайним концентрированием вычислительных ресурсов. Стоимость обучения продвинутой модели уже превышает инвестиции в строительство небоскреба, и этот огромный финансовый барьер фактически исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из конкурентной борьбы за инновации. Более того, централизованная структура несет три системные риски:
Стоимость вычислительной мощности растет экспоненциально, бюджет одного тренировочного проекта превышает сотни миллионов долларов, что выходит за пределы нормальной рыночной экономики.
Скорость роста потребности в вычислительной мощности уже превысила физические ограничения закона Мура, традиционные пути обновления аппаратного обеспечения стали трудными для продолжения.
В централизованной архитектуре существует смертельный риск единой точки отказа. Кратковременное прерывание работы одного крупного облачного провайдера в 2021 году привело к параличу тысяч AI-компаний по всему миру, зависевших от его вычислительных услуг.
Технические инновации распределенной архитектуры
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые ресурсы вычислительной мощности, такие как свободные GPU домашних компьютеров и списанные майнинговые установки криптовалюты. Эта модель не только значительно снижает затраты на получение вычислительной мощности, но и, что более важно, переопределяет правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта. Недавно некоторые сделки по слиянию и поглощению в отрасли также показали, что распределенные вычислительные сети переходят от стадии технических экспериментов к коммерческим основным приложениям.
В этом процессе технология блокчейн играет ключевую роль. Создавая распределенный рынок, подобный «платформе совместного использования вычислительной мощности GPU», каждый индивидуум может получать криптотокены в качестве вознаграждения за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Преимущество такого механизма заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда записывается в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и отслеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию распределения ресурсов через модель токенов.
Формирование новой вычислительной экономической экосистемы
Эта дистрибутивная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают криптотокены, которые могут быть использованы для финансирования собственных AI-проектов, формируя внутренний цикл поставки и спроса ресурсов. Хотя некоторые беспокоятся, что это может привести к коммерциализации вычислительной мощности, тем не менее, нельзя отрицать, что эта модель воспроизводит основную логику совместной экономики — преобразование миллиардов неиспользуемых вычислительных единиц в факторы производства.
Перспективы практики технологической демократии
В будущем мы можем увидеть следующую картину: инструменты аудита смарт-контрактов, работающие на локальных устройствах, смогут проводить в реальном времени верификацию на основе полностью прозрачной распределенной вычислительной сети; децентрализованные финансовые платформы будут использовать прогнозные механизмы, чтобы предоставлять объективные инвестиционные рекомендации для большого количества пользователей. По прогнозам, к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на периферии, что станет резким ростом по сравнению с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли фабрики, использующие узлы на периферии, смогут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Пере распределение технической власти
Конечная задача развития искусственного интеллекта заключается не в создании всеведущей и всесильной "супермодели", а в реконструкции механизмов распределения технической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут строиться на основе совместного создания пациентского сообщества, а сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации касается не только повышения эффективности, но и является принципиальным обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится совместным создателем эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую выгоду от создания ценности.
Стоя на историческом рубеже технологической эволюции, мы можем предсказать: будущее искусственного интеллекта, вероятно, будет дистрибутивным, прозрачным и управляемым сообществом. Это не только революция в архитектуре технологий, но и возвращение к идее "технологий, ориентированных на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности из частной собственности немногих организаций превратятся в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели перейдут от закрытых операций к открытому и прозрачному коду, человечество сможет по-настоящему контролировать силу трансформации искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.