Edge AI, die Kerntechnologieerzählung für das Jahr 2025?

Autoren: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim und Swastik Shrivastava

Übersetzung: BeWater

Mit der kürzlich eingeführten leichten Llama 1B- und 3B-Parametermodellen, die speziell für die optimierten Anwendungsszenarien auf Geräteseite von Meta entwickelt wurden, sowie der bevorstehenden Veröffentlichung des neuen Produkts von Apple Intelligence Ende Oktober sind wir der Meinung, dass Edge-KI und Geräteseiten-KI die größten Themen für das Jahr 2025 sein werden.

Peri Labs and BeWater haben gemeinsam einen Bericht mit rund 250 Seiten veröffentlicht, der folgende Inhalte abdeckt:

• Die Notwendigkeit von Edge AI
• Kerninnovation im Bereich Edge AI
• Warum braucht Edge AI Verschlüsselungstechnologie
• Verstehen des Kernrahmens von Edge-AI
• 边缘 AI 与Verschlüsselung技术的现状

BeWater has translated this report into Chinese, and the essence of the summary is as follows:

Der Aufstieg von Edge AI

Edge AI revolutionizes the field of artificial intelligence by directly transferring data processing from centralized cloud servers to local devices. This approach addresses the limitations of traditional AI deployment, such as high latency, privacy issues, and bandwidth constraints. By enabling real-time data processing on devices such as smartphones, wearable devices, and Internet of Things sensors, Edge AI reduces response time and securely stores sensitive information on the devices themselves.

Der technologische Fortschritt von Hardware und Software ermöglicht es, komplexe KI-Modelle auf ressourcenbeschränkten Geräten auszuführen. Innovationen wie dedizierte Edge-Prozessoren und Modell-Optimierungstechnologien machen das Berechnen auf Geräteseite effizienter, ohne die Leistung signifikant zu beeinträchtigen.

Punkt 1: Das schnelle Wachstum von KI hat bereits das Mooresche Gesetz übertroffen.

Das Mooresche Gesetz besagt, dass die Anzahl der Transistoren auf Mikrochips alle zwei Jahre ungefähr verdoppelt wird. Die Geschwindigkeit des Aufstiegs von KI-Modellen hat jedoch die Geschwindigkeit der Hardwareverbesserung übertroffen, was zu einer kontinuierlichen Vergrößerung der Kluft zwischen Angebot und Nachfrage nach Berechnungen führt. Dieser Unterschied macht die kooperative Gestaltung von Hardware und Software unerlässlich.

Punkt 2: Die Branchenriesen verstärken ihre Investitionen in Edge AI und verfolgen unterschiedliche Strategien.

Die wichtigsten Branchenriesen investieren massiv in Edge AI und erkennen, dass es in Bereichen wie Gesundheitswesen, autonomes Fahren, Robotik und virtuelle Assistenten eine grundlegende Veränderung bewirken kann, indem es eine sofortige, personalisierte und zuverlässige KI-Erfahrung bietet. Zum Beispiel hat Meta kürzlich ein Modell veröffentlicht, das für Edge-Geräte optimiert ist, und Apple Intelligence wird Ende Oktober ebenfalls seine Edge-AI-Technologie veröffentlichen.

Die Schnittstelle von Edge AI und Verschlüsselungstechnologie

Punkt 3: Die Blockchain bietet ein sicheres Vertrauensmechanismus für das Edge-AI-Netzwerk, Dezentralisierung

Die Blockchain gewährleistet durch ihr unveränderliches Ledger die Datenintegrität und Manipulationssicherheit, was in einem dezentralen Netzwerk von Edge-Geräten besonders wichtig ist. Durch die Aufzeichnung von Transaktionen und den Austausch von Daten auf der Blockchain können Edge-Geräte Vorgänge sicher authentifizieren und autorisieren, ohne sich auf eine zentrale Behörde verlassen zu müssen.

Punkt 4: Die Verschlüsselungswirtschaftsanreize fördern Ressourcen-Sharing und Kapitalausgaben

Die Bereitstellung und Wartung von Edge-Netzwerken erfordert erhebliche Ressourcen. Ein Wirtschaftsmodell der Verschlüsselung oder Anreize für Token kann durch die Bereitstellung von Token-Belohnungen dazu beitragen, dass Einzelpersonen und Organisationen Computerleistung, Daten und andere Ressourcen bereitstellen, um den Aufbau und Betrieb des Netzwerks zu unterstützen.

Punkt 5: Dezentrales Finanzwesen 模型促进资源的高效分配

Durch die Einführung von Staken’, Kreditvergabe und Liquiditätspools im Dezentrales Finanzwesen kann das Edge-AI-Netzwerk einen Markt für Rechenressourcen aufbauen. Teilnehmer können Rechenleistung durch Staken’Token bereitstellen, überschüssige Ressourcen verleihen oder in den gemeinsamen Pool einbringen, um entsprechende Belohnungen zu erhalten. Smart Contracts automatisieren diese Prozesse, um sicherzustellen, dass Ressourcen fair und effizient entsprechend Angebot und Nachfrage verteilt werden und ein dynamisches Preismodell im Netzwerk realisiert wird.

Punkt 6: Dezentralisierung des Vertrauens

In einem Netzwerk von dezentralisierten Edge-Geräten ist es eine Herausforderung, Vertrauen zu schaffen, ohne auf zentrale Aufsicht angewiesen zu sein. In einem Verschlüsselungsnetzwerk wird Vertrauen durch mathematische Methoden erreicht. Dieses auf Berechnungen und Mathematik basierende Vertrauen ist entscheidend für vertrauenswürdige Interaktionen, die derzeit noch nicht von KI übernommen werden können.

Zukunftsaussichten

In Zukunft wird es weiterhin viele innovative Möglichkeiten im Bereich Edge-AI geben. Wir werden sehen, dass Edge-AI in zahlreichen Anwendungsszenarien zu einem unverzichtbaren Teil unseres Lebens wird, wie z.B. hochpersonalisierte Lernassistenten, digitale Zwillinge, autonome Fahrzeuge, kollektive intelligente Netzwerke und emotionale KI-Partner. Wir sind gespannt auf die Zukunft!