Будущее искусственного интеллекта: переход от централизованной к распределенной архитектуре
Когда мы обсуждаем ключевые моменты развития искусственного интеллекта, нам, возможно, нужно переосмыслить существующие представления. Настоящий революционный прорыв, возможно, заключается не просто в простом увеличении масштабов модели, а в фундаментальной переработке контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения GPT-4 в 169 миллионов долларов как порог входа в отрасль, глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий, назревает. В центре этой трансформации лежит использование распределенной архитектуры для переосмысления базовой логики искусственного интеллекта.
Вызовы, с которыми сталкивается централизованная модель ИИ
Текущая монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена высокой концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели превысила стоимость строительства небоскрёба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инновационной конкуренции. Более того, централизованная архитектура несет три системных риска:
Стоимость вычислительной мощности растёт экспоненциально, бюджет одной тренировочной программы превышает уровень в сто миллионов долларов, что уже выходит за рамки нормальной рыночной способности.
Рост потребности в вычислительной мощности превышает физические пределы закона Мура, традиционные пути модернизации аппаратного обеспечения становятся трудными для продолжения.
В централизованной архитектуре существует риск критической точки отказа, и в случае прерывания работы核心服务 это может привести к массовому выходу системы из строя.
Технологические инновации децентрализованной архитектуры
Новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации майнинговые установки криптовалюты. Эта модель не только значительно снижает стоимость получения вычислительных мощностей, но и, что более важно, пересматривает правила участия в инновациях в области ИИ. Недавние слияния и поглощения в отрасли также знаменуют собой переход распределенных вычислительных сетей от стадии технического эксперимента к коммерческой мейнстриму.
В этом процессе технологии блокчейн играют ключевую роль. Создавая распределенный рынок, подобный "GPU-вычислительной мощности", любой индивидуум может получить вознаграждение за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Умелость этой механики заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и отслеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию ресурсов через экономическую модель.
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают вознаграждение, которое можно напрямую использовать для финансирования собственных проектов в области ИИ, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения, что это может привести к коммерциализации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — как некоторые платформы превращают неиспользуемую недвижимость в доходные активы, а частные автомобили включаются в транспортную сеть, распределенный ИИ преобразует миллиарды неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производительности.
В будущем мы, возможно, увидим такие сцены: инструменты аудита смарт-контрактов, работающие на локальных устройствах, которые могут проводить верификацию в реальном времени на основе прозрачной распределенной вычислительной сети; децентрализованные финансовые платформы, использующие антицензурные предсказательные движки, чтобы предоставлять пользователям беспристрастные инвестиционные рекомендации. Это не так уж недостижимо — авторитетные организации прогнозируют, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на периферии, что станет резким скачком по сравнению с 10% в 2021 году.
Например, на заводе, использующем узлы крайних вычислений, можно в реальном времени анализировать данные датчиков производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных, достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Ультимативная задача развития ИИ заключается не в создании всезнающей и всемогущей "супермодели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут основываться на совместном создании сообществ пациентов, когда ИИ в сельском хозяйстве обучается непосредственно на данных о посевных работах, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации касается не только повышения эффективности, но и является основополагающим обязательством по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится соучредителем эволюции модели, а каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическое вознаграждение за создание ценности.
Стоя на историческом повороте технологической эволюции, мы можем предсказать: будущее ИИ, вероятно, будет распределенным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только инновация в технологической архитектуре, но и возвращение к идее "технологий, ориентированных на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частной собственности немногих компаний в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытому коду, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой ИИ и открыть новую эру интеллектуальной цивилизации.
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» .
10 Лайков
Награда
10
5
Поделиться
комментарий
0/400
BridgeTrustFund
· 07-08 20:41
Децентрализация才是正道
Посмотреть ОригиналОтветить0
GmGmNoGn
· 07-08 18:18
Распределенный не только безопасен, но и экономит деньги.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GigaBrainAnon
· 07-05 23:42
С нетерпением жду распределённый ИИ!
Посмотреть ОригиналОтветить0
quiet_lurker
· 07-05 23:41
Так и следует делать в распределенной архитектуре.
Новая парадигма искусственного интеллекта: распределенная архитектура перестраивает базовую логику ИИ
Будущее искусственного интеллекта: переход от централизованной к распределенной архитектуре
Когда мы обсуждаем ключевые моменты развития искусственного интеллекта, нам, возможно, нужно переосмыслить существующие представления. Настоящий революционный прорыв, возможно, заключается не просто в простом увеличении масштабов модели, а в фундаментальной переработке контроля над технологиями. Когда крупные технологические компании устанавливают стоимость обучения GPT-4 в 169 миллионов долларов как порог входа в отрасль, глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий, назревает. В центре этой трансформации лежит использование распределенной архитектуры для переосмысления базовой логики искусственного интеллекта.
Вызовы, с которыми сталкивается централизованная модель ИИ
Текущая монопольная структура экосистемы ИИ в основном обусловлена высокой концентрацией вычислительных ресурсов. Стоимость обучения современного модели превысила стоимость строительства небоскрёба, и этот финансовый барьер исключает большинство исследовательских учреждений и стартапов из инновационной конкуренции. Более того, централизованная архитектура несет три системных риска:
Стоимость вычислительной мощности растёт экспоненциально, бюджет одной тренировочной программы превышает уровень в сто миллионов долларов, что уже выходит за рамки нормальной рыночной способности.
Рост потребности в вычислительной мощности превышает физические пределы закона Мура, традиционные пути модернизации аппаратного обеспечения становятся трудными для продолжения.
В централизованной архитектуре существует риск критической точки отказа, и в случае прерывания работы核心服务 это может привести к массовому выходу системы из строя.
Технологические инновации децентрализованной архитектуры
Новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, такие как GPU игровых компьютеров и выведенные из эксплуатации майнинговые установки криптовалюты. Эта модель не только значительно снижает стоимость получения вычислительных мощностей, но и, что более важно, пересматривает правила участия в инновациях в области ИИ. Недавние слияния и поглощения в отрасли также знаменуют собой переход распределенных вычислительных сетей от стадии технического эксперимента к коммерческой мейнстриму.
В этом процессе технологии блокчейн играют ключевую роль. Создавая распределенный рынок, подобный "GPU-вычислительной мощности", любой индивидуум может получить вознаграждение за предоставление неиспользуемых вычислительных ресурсов, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Умелость этой механики заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и отслеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию ресурсов через экономическую модель.
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают вознаграждение, которое можно напрямую использовать для финансирования собственных проектов в области ИИ, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения, что это может привести к коммерциализации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — как некоторые платформы превращают неиспользуемую недвижимость в доходные активы, а частные автомобили включаются в транспортную сеть, распределенный ИИ преобразует миллиарды неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производительности.
Практические перспективы технологической демократии
В будущем мы, возможно, увидим такие сцены: инструменты аудита смарт-контрактов, работающие на локальных устройствах, которые могут проводить верификацию в реальном времени на основе прозрачной распределенной вычислительной сети; децентрализованные финансовые платформы, использующие антицензурные предсказательные движки, чтобы предоставлять пользователям беспристрастные инвестиционные рекомендации. Это не так уж недостижимо — авторитетные организации прогнозируют, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на периферии, что станет резким скачком по сравнению с 10% в 2021 году.
Например, на заводе, использующем узлы крайних вычислений, можно в реальном времени анализировать данные датчиков производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных, достигая миллисекундного мониторинга качества продукции.
Перераспределение технической власти
Ультимативная задача развития ИИ заключается не в создании всезнающей и всемогущей "супермодели", а в реконструкции механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут основываться на совместном создании сообществ пациентов, когда ИИ в сельском хозяйстве обучается непосредственно на данных о посевных работах, барьеры технологической монополии будут разрушены. Этот процесс децентрализации касается не только повышения эффективности, но и является основополагающим обязательством по демократизации технологий — каждый участник, предоставляющий данные, становится соучредителем эволюции модели, а каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическое вознаграждение за создание ценности.
Стоя на историческом повороте технологической эволюции, мы можем предсказать: будущее ИИ, вероятно, будет распределенным, прозрачным и основанным на сообществе. Это не только инновация в технологической архитектуре, но и возвращение к идее "технологий, ориентированных на человека". Когда ресурсы вычислительной мощности превращаются из частной собственности немногих компаний в общественную инфраструктуру, а алгоритмические модели переходят от черного ящика к открытому коду, человечество сможет по-настоящему овладеть преобразующей силой ИИ и открыть новую эру интеллектуальной цивилизации.