IA de périphérie : les tendances technologiques de 2025
Avec l'utilisation croissante de modèles d'IA légère sur les appareils, l'IA de périphérie et l'IA sur appareils devraient devenir des sujets de discussion majeurs dans le domaine technologique en 2025. Récemment, certaines grandes entreprises technologiques ont lancé de petits modèles d'IA optimisés pour les appareils mobiles, ce qui marque l'importance croissante du calcul en périphérie dans le domaine de l'IA.
Récemment, un rapport de recherche détaillé a analysé en profondeur l'état actuel et les perspectives futures du développement de l'IA en périphérie. Ce rapport explore la nécessité de l'IA en périphérie, les innovations clés, la combinaison avec la technologie de la cryptographie, ainsi que la dynamique actuelle du développement. Voici les principaux points du rapport :
L'essor de l'IA en périphérie
L'IA de périphérie transforme radicalement la manière dont l'intelligence artificielle est appliquée en déplaçant le traitement des données des cloud vers les appareils locaux. Cette approche résout efficacement les problèmes de latence élevée, de risques de confidentialité et de limitations de bande passante auxquels sont confrontés les déploiements d'IA traditionnels. En permettant le traitement des données en temps réel sur des appareils terminaux tels que les smartphones, les dispositifs portables et les capteurs IoT, l'IA de périphérie réduit non seulement considérablement le temps de réponse, mais permet également de conserver des informations sensibles en toute sécurité sur l'appareil local.
Les avancées en matière de technologies matérielles et logicielles ont rendu possible l'exécution de modèles d'IA complexes sur des appareils à ressources limitées. Des innovations telles que les processeurs dédiés au traitement en périphérie et les techniques d'optimisation des modèles ont considérablement amélioré l'efficacité du calcul côté appareil, tout en maintenant de bonnes performances.
Découverte clé
La vitesse de développement de l'IA dépasse la loi de Moore : La croissance des modèles d'IA a déjà dépassé la vitesse d'amélioration des performances matérielles, entraînant un écart croissant entre la demande et l'offre de calcul. Cette tendance rend la conception collaborative du matériel et du logiciel essentielle.
Les géants de la technologie se lancent dans l'IA périphérique : Les principales entreprises technologiques investissent massivement dans les technologies d'IA périphérique, reconnaissant son potentiel transformateur dans des domaines tels que la santé, la conduite autonome, la robotique et les assistants virtuels. Ces entreprises adoptent différentes stratégies pour rivaliser pour la position de leader dans ce nouveau domaine émergent.
Fusion de l'IA de périphérie et des technologies cryptographiques
La blockchain fournit un mécanisme de confiance décentralisé : La technologie blockchain offre une base de confiance sécurisée et décentralisée pour les réseaux d'IA en périphérie. Grâce à un registre distribué immuable, la blockchain garantit l'intégrité des données, ce qui est particulièrement important pour un réseau décentralisé composé de nombreux dispositifs en périphérie.
Modèle d'incitation à l'économie cryptographique : Le modèle économique cryptographique encourage les individus et les organisations à contribuer en puissance de calcul, en données et en autres ressources au réseau grâce à des récompenses en tokens, soutenant ainsi la construction et l'exploitation des réseaux d'IA en périphérie.
La finance décentralisée favorise une allocation efficace des ressources : En s'inspirant du concept de DeFi, un réseau d'IA en périphérie peut établir un mécanisme de distribution des ressources informatiques basé sur le marché. Les participants peuvent fournir ou obtenir des ressources informatiques par le biais de mises en gage, de prêts, etc., tandis que les contrats intelligents garantissent une allocation équitable et efficace des ressources.
Confiance décentralisée : Dans un réseau décentralisé composé de dispositifs en périphérie, établir un mécanisme de confiance sans régulation centrale est un défi clé. Les modèles de confiance basés sur les mathématiques et le calcul fournis par la cryptographie offrent une possibilité de résoudre ce problème.
Perspectives d'avenir
Les perspectives d'application de l'IA en périphérie sont vastes et devraient jouer un rôle important dans de nombreux scénarios à l'avenir, tels que les assistants d'apprentissage personnalisés, les jumeaux numériques, la conduite autonome, les réseaux d'intelligence collective et les compagnons émotionnels AI. Avec les progrès constants de la technologie, nous pouvons nous attendre à ce que l'IA en périphérie apporte davantage d'innovations et de commodités dans nos vies au cours des prochaines années.
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CryptoTarotReader
· 08-09 19:26
Intelligence artificielle marginale ? Ou juste un nouveau truc pour se faire prendre pour des cons ?
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ZKProofEnthusiast
· 08-09 19:24
Cette tentative d'Edge AI
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WalletWhisperer
· 08-09 19:10
C'est juste de la spéculation, je suis fatigué de regarder.
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MEVHunterZhang
· 08-09 18:57
C'est vraiment difficile de faire des fusions, regardez comme la centralisation est vraiment foutue.
L'IA de pointe mène la révolution technologique de 2025, la Blockchain favorise la Décentralisation de la confiance.
IA de périphérie : les tendances technologiques de 2025
Avec l'utilisation croissante de modèles d'IA légère sur les appareils, l'IA de périphérie et l'IA sur appareils devraient devenir des sujets de discussion majeurs dans le domaine technologique en 2025. Récemment, certaines grandes entreprises technologiques ont lancé de petits modèles d'IA optimisés pour les appareils mobiles, ce qui marque l'importance croissante du calcul en périphérie dans le domaine de l'IA.
Récemment, un rapport de recherche détaillé a analysé en profondeur l'état actuel et les perspectives futures du développement de l'IA en périphérie. Ce rapport explore la nécessité de l'IA en périphérie, les innovations clés, la combinaison avec la technologie de la cryptographie, ainsi que la dynamique actuelle du développement. Voici les principaux points du rapport :
L'essor de l'IA en périphérie
L'IA de périphérie transforme radicalement la manière dont l'intelligence artificielle est appliquée en déplaçant le traitement des données des cloud vers les appareils locaux. Cette approche résout efficacement les problèmes de latence élevée, de risques de confidentialité et de limitations de bande passante auxquels sont confrontés les déploiements d'IA traditionnels. En permettant le traitement des données en temps réel sur des appareils terminaux tels que les smartphones, les dispositifs portables et les capteurs IoT, l'IA de périphérie réduit non seulement considérablement le temps de réponse, mais permet également de conserver des informations sensibles en toute sécurité sur l'appareil local.
Les avancées en matière de technologies matérielles et logicielles ont rendu possible l'exécution de modèles d'IA complexes sur des appareils à ressources limitées. Des innovations telles que les processeurs dédiés au traitement en périphérie et les techniques d'optimisation des modèles ont considérablement amélioré l'efficacité du calcul côté appareil, tout en maintenant de bonnes performances.
Découverte clé
La vitesse de développement de l'IA dépasse la loi de Moore : La croissance des modèles d'IA a déjà dépassé la vitesse d'amélioration des performances matérielles, entraînant un écart croissant entre la demande et l'offre de calcul. Cette tendance rend la conception collaborative du matériel et du logiciel essentielle.
Les géants de la technologie se lancent dans l'IA périphérique : Les principales entreprises technologiques investissent massivement dans les technologies d'IA périphérique, reconnaissant son potentiel transformateur dans des domaines tels que la santé, la conduite autonome, la robotique et les assistants virtuels. Ces entreprises adoptent différentes stratégies pour rivaliser pour la position de leader dans ce nouveau domaine émergent.
Fusion de l'IA de périphérie et des technologies cryptographiques
La blockchain fournit un mécanisme de confiance décentralisé : La technologie blockchain offre une base de confiance sécurisée et décentralisée pour les réseaux d'IA en périphérie. Grâce à un registre distribué immuable, la blockchain garantit l'intégrité des données, ce qui est particulièrement important pour un réseau décentralisé composé de nombreux dispositifs en périphérie.
Modèle d'incitation à l'économie cryptographique : Le modèle économique cryptographique encourage les individus et les organisations à contribuer en puissance de calcul, en données et en autres ressources au réseau grâce à des récompenses en tokens, soutenant ainsi la construction et l'exploitation des réseaux d'IA en périphérie.
La finance décentralisée favorise une allocation efficace des ressources : En s'inspirant du concept de DeFi, un réseau d'IA en périphérie peut établir un mécanisme de distribution des ressources informatiques basé sur le marché. Les participants peuvent fournir ou obtenir des ressources informatiques par le biais de mises en gage, de prêts, etc., tandis que les contrats intelligents garantissent une allocation équitable et efficace des ressources.
Confiance décentralisée : Dans un réseau décentralisé composé de dispositifs en périphérie, établir un mécanisme de confiance sans régulation centrale est un défi clé. Les modèles de confiance basés sur les mathématiques et le calcul fournis par la cryptographie offrent une possibilité de résoudre ce problème.
Perspectives d'avenir
Les perspectives d'application de l'IA en périphérie sont vastes et devraient jouer un rôle important dans de nombreux scénarios à l'avenir, tels que les assistants d'apprentissage personnalisés, les jumeaux numériques, la conduite autonome, les réseaux d'intelligence collective et les compagnons émotionnels AI. Avec les progrès constants de la technologie, nous pouvons nous attendre à ce que l'IA en périphérie apporte davantage d'innovations et de commodités dans nos vies au cours des prochaines années.