Будущее искусственного интеллекта: борьба между централизацией и Децентрализация
Если временно отложить существующие представления о путях развития искусственного интеллекта, можно обнаружить, что истинный революционный прорыв может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в борьбе за контроль над технологиями. Когда мировые технологические гиганты устанавливают стоимость обучения крупных языковых моделей в 169 миллионов долларов как порог для входа в отрасль, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит реконструкция базовой логики искусственного интеллекта с использованием распределенной архитектуры.
Проблемы централизованного ИИ
Монопольная структура текущей экосистемы искусственного интеллекта в основном проистекает из экстремальной концентрации вычислительных ресурсов. Стоимость обучения одной передовой модели уже превысила затраты на строительство небоскреба, и этот финансовый барьер исключает подавляющее большинство исследовательских учреждений и стартапов из арены инноваций. Более того, централизованная архитектура несет в себе тройной системный риск.
Во-первых, стоимость вычислительной мощности демонстрирует экспоненциальный рост. Когда бюджет на один проект обучения в крупной AI-компании превышает 100 миллионов долларов, такие инвестиции в гонку вооружений выходят за пределы нормальной рыночной экономики. Во-вторых, скорость роста спроса на вычислительную мощность превышает физические ограничения закона Мура, традиционные пути обновления оборудования становятся трудными для поддержания. Наконец, централизованная архитектура имеет смертельную точку отказа — кратковременное отключение одного крупного облачного провайдера в 2021 году привело к парализации тысяч AI-компаний по всему миру, которые зависели от его вычислительных услуг.
Технический анализ децентрализованной архитектуры
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные ресурсы неиспользуемой вычислительной мощности — от неиспользуемых GPU игровых компьютеров до выведенных из эксплуатации криптовалютных майнинговых ферм. Эта модель снижает затраты на получение вычислительной мощности более чем на 90%, и, что более важно, пересматривает правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта. В последнее время некоторые стратегические поглощения в отрасли также свидетельствуют о том, что распределенные вычислительные сети переходят от технических экспериментов к коммерческой мейнстриму.
В этой новой экосистеме децентрализованная сеть узлов предоставляет разработчикам ИИ высокопроизводительные вычислительные возможности и позволяет разработчикам напрямую интегрировать функции, управляемые ИИ (такие как прогнозная аналитика, персонализированные рекомендации), в смарт-контракты. Эта интеграция приводит к появлению нового класса гибридных приложений, обладающих как характеристиками децентрализации, так и интеллектуальными способностями.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенный рынок, аналогичный "платформе совместного использования GPU", любой индивидуум может получить стимулы в виде криптотокенов, внося свой вклад в неиспользуемые вычислительные ресурсы, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Умение этой механики заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и прослеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию распределения ресурсов через модель токенов.
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают крипто токены, которые могут быть непосредственно использованы для финансирования собственных AI проектов, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения критиков, что это может привести к риску товаризации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — как некоторые платформы превращают неиспользуемую недвижимость в доходные активы, включая частные автомобили в транспортную сеть, распределенный AI преобразует миллиарды неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производства.
Практический образец технологической демократии
Представьте себе такой сценарий будущего: работающий на локальных устройствах робот-аудитор смарт-контрактов, который может выполнять в реальном времени проверки на основе полностью прозрачной распределенной вычислительной сети; Децентрализация финансовой платформы использует анти-цензурный прогнозный движок, чтобы предоставить миллиону пользователей непредвзятую инвестиционную информацию. Это не фантастический замысел — авторитетные организации прогнозируют, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что станет скачком с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли заводы, использующие краевые узлы, могут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и осуществляя мониторинг качества продукции на уровне миллисекунд.
Перераспределение технологической власти
Конечная цель развития искусственного интеллекта заключается не в создании всеведущей и всемогущей "Божьей модели", а в пересмотре механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут основываться на совместном создании сообществом пациентов, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технологической монополии будут полностью разрушены. Этот процесс Децентрализация касается не только повышения эффективности, но и является основным обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится соавтором эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, мы ясно видим: будущее искусственного интеллекта обязательно будет децентрализованным, прозрачным и движимым сообществом. Это не только революция в технологической архитектуре, но и окончательное 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 действительно овладеть преобразующей силой 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» .
9 Лайков
Награда
9
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
FalseProfitProphet
· 10ч назад
Рано сказали, что нужно разрушить централизованность, но кто не любит деньги?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SundayDegen
· 10ч назад
Монополия — это самое ядовитое лекарство... Убить розничного инвестора.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Lonely_Validator
· 10ч назад
Барьер слишком высок, маленькие проекты действительно не могут справиться.
Децентрализация ИИ: Реконструкция распределения власти в интеллектуальных технологиях
Будущее искусственного интеллекта: борьба между централизацией и Децентрализация
Если временно отложить существующие представления о путях развития искусственного интеллекта, можно обнаружить, что истинный революционный прорыв может заключаться не в расширении масштабов моделей, а в борьбе за контроль над технологиями. Когда мировые технологические гиганты устанавливают стоимость обучения крупных языковых моделей в 169 миллионов долларов как порог для входа в отрасль, назревает глубокая трансформация, касающаяся демократизации технологий. В центре этой трансформации лежит реконструкция базовой логики искусственного интеллекта с использованием распределенной архитектуры.
Проблемы централизованного ИИ
Монопольная структура текущей экосистемы искусственного интеллекта в основном проистекает из экстремальной концентрации вычислительных ресурсов. Стоимость обучения одной передовой модели уже превысила затраты на строительство небоскреба, и этот финансовый барьер исключает подавляющее большинство исследовательских учреждений и стартапов из арены инноваций. Более того, централизованная архитектура несет в себе тройной системный риск.
Во-первых, стоимость вычислительной мощности демонстрирует экспоненциальный рост. Когда бюджет на один проект обучения в крупной AI-компании превышает 100 миллионов долларов, такие инвестиции в гонку вооружений выходят за пределы нормальной рыночной экономики. Во-вторых, скорость роста спроса на вычислительную мощность превышает физические ограничения закона Мура, традиционные пути обновления оборудования становятся трудными для поддержания. Наконец, централизованная архитектура имеет смертельную точку отказа — кратковременное отключение одного крупного облачного провайдера в 2021 году привело к парализации тысяч AI-компаний по всему миру, которые зависели от его вычислительных услуг.
Технический анализ децентрализованной архитектуры
Некоторые новые распределенные платформы создают новую сеть совместного использования вычислительных ресурсов, интегрируя глобальные ресурсы неиспользуемой вычислительной мощности — от неиспользуемых GPU игровых компьютеров до выведенных из эксплуатации криптовалютных майнинговых ферм. Эта модель снижает затраты на получение вычислительной мощности более чем на 90%, и, что более важно, пересматривает правила участия в инновациях в области искусственного интеллекта. В последнее время некоторые стратегические поглощения в отрасли также свидетельствуют о том, что распределенные вычислительные сети переходят от технических экспериментов к коммерческой мейнстриму.
В этой новой экосистеме децентрализованная сеть узлов предоставляет разработчикам ИИ высокопроизводительные вычислительные возможности и позволяет разработчикам напрямую интегрировать функции, управляемые ИИ (такие как прогнозная аналитика, персонализированные рекомендации), в смарт-контракты. Эта интеграция приводит к появлению нового класса гибридных приложений, обладающих как характеристиками децентрализации, так и интеллектуальными способностями.
Технология блокчейн играет ключевую роль в этом процессе. Создавая распределенный рынок, аналогичный "платформе совместного использования GPU", любой индивидуум может получить стимулы в виде криптотокенов, внося свой вклад в неиспользуемые вычислительные ресурсы, формируя самоподдерживающуюся экономическую экосистему. Умение этой механики заключается в том, что вклад вычислительной мощности каждого узла навсегда фиксируется в неизменяемом распределенном реестре, что обеспечивает прозрачность и прослеживаемость вычислительного процесса, а также оптимизацию распределения ресурсов через модель токенов.
Построение новой вычислительной экономической экосистемы
Эта распределенная архитектура порождает революционные бизнес-модели. Участники, предоставляя неиспользуемую вычислительную мощность GPU, получают крипто токены, которые могут быть непосредственно использованы для финансирования собственных AI проектов, формируя внутренний цикл предложения и спроса на ресурсы. Несмотря на опасения критиков, что это может привести к риску товаризации вычислительной мощности, нельзя отрицать, что эта модель идеально воспроизводит основную логику совместной экономики — как некоторые платформы превращают неиспользуемую недвижимость в доходные активы, включая частные автомобили в транспортную сеть, распределенный AI преобразует миллиарды неиспользуемых вычислительных единиц по всему миру в факторы производства.
Практический образец технологической демократии
Представьте себе такой сценарий будущего: работающий на локальных устройствах робот-аудитор смарт-контрактов, который может выполнять в реальном времени проверки на основе полностью прозрачной распределенной вычислительной сети; Децентрализация финансовой платформы использует анти-цензурный прогнозный движок, чтобы предоставить миллиону пользователей непредвзятую инвестиционную информацию. Это не фантастический замысел — авторитетные организации прогнозируют, что к 2025 году 75% корпоративных данных будут обрабатываться на краевых устройствах, что станет скачком с 10% в 2021 году. Например, в производственной отрасли заводы, использующие краевые узлы, могут в реальном времени анализировать данные с сенсоров производственной линии, обеспечивая безопасность основных данных и осуществляя мониторинг качества продукции на уровне миллисекунд.
Перераспределение технологической власти
Конечная цель развития искусственного интеллекта заключается не в создании всеведущей и всемогущей "Божьей модели", а в пересмотре механизма распределения технологической власти. Когда диагностические модели медицинских учреждений могут основываться на совместном создании сообществом пациентов, когда сельскохозяйственный ИИ обучается непосредственно на данных о возделывании, барьеры технологической монополии будут полностью разрушены. Этот процесс Децентрализация касается не только повышения эффективности, но и является основным обязательством по демократизации технологий — каждый вкладчик данных становится соавтором эволюции модели, каждый поставщик вычислительных мощностей получает экономическую отдачу от создания ценности.
Стоя на историческом поворотном пункте эволюции технологий, мы ясно видим: будущее искусственного интеллекта обязательно будет децентрализованным, прозрачным и движимым сообществом. Это не только революция в технологической архитектуре, но и окончательное 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 действительно овладеть преобразующей силой искусственного интеллекта и открыть новую эпоху интеллектуальной цивилизации.