作者：Mitch Liu，CoinDesk；編譯：白水，金財經
人工智慧對資源的需求是無窮無盡的。它消耗大量的電力和數據，預計2022 年將消耗460 太瓦時，到2026 年將急劇增加到620 至1,050 太瓦時。但是，它最迫切的需求是計算：支援複雜模型訓練、海量資料集分析和大規模推理執行的處理能力。
這種對計算的渴望重塑了我們的許多專業領域。 2024 年，全球人工智慧市場規模超過1,840 億美元，預計到2030 年可能會超過8,000 億美元——這一價值與波蘭目前的GDP 相當。業界最有名的產品ChatGPT 在2022 年11 月推出後僅兩個月就擁有了1 億活躍用戶。
然而，隨著ChatGPT 等人工智慧產品的增多和發展，我們對人工智慧運作方式的看法很快就過時了。人工智慧的流行形象——龐大的資料中心、巨額的電費帳單、由科技巨頭控制——已不再能說明一切。這種觀點讓許多人認為，有意義的人工智慧開發是資金雄厚的公司和大型科技公司的專屬領域。
人工智慧的新願景正在出現，它著眼於我們口袋中尚未開發的潛力。這種方法旨在透過利用全球數十億部智慧型手機的集體力量來實現人工智慧的民主化。我們的行動裝置每天閒置數小時，其處理能力處於休眠狀態。透過利用這龐大的未使用運算能力庫，我們可以重塑人工智慧格局。人工智慧開發可以不再僅依賴中心化的企業基礎設施，而是由全球日常設備網路提供支援。
尚未開發的潛力
智慧型手機和平板電腦代表著一個巨大的、尚未開發的全球運算能力寶庫。光是2024 年，預計出貨量就將達到12.1 億台，這提供的閒置運算的真正潛力很難計算。
像Theta EdgeCloud 這樣的行動計畫旨在利用這種分散式消費級GPU 網路進行人工智慧運算。從中心化運算到邊緣運算的轉變是一種技術革命，能夠徹底改變人們與人工智慧模型互動和為人工智慧模型提供支援的方式。
透過在行動裝置上本地處理數據，該行業有望實現更低的延遲、增強的隱私和減少的頻寬使用。這種方法對於自動駕駛汽車、擴增實境和個人化人工智慧助理等即時應用尤為重要。邊緣是新的人工智慧用例將起飛的地方，尤其是那些供個人使用的用例。為這些程序提供支援不僅會變得更加實惠，而且還會變得更加反應靈敏和可定制，這對消費者和研究人員來說都是雙贏的。
區塊鏈是為這個分散式人工智慧生態系統完美設計的。它們的去中心化特性與利用全球數百萬台設備的閒置運算能力的目標完美契合。透過利用區塊鏈技術，我們可以創建一個安全、透明且有激勵機制的運算資源共享框架。
這裡的關鍵創新是使用鏈下驗證。雖然鏈上驗證會在數百萬台平行設備的網路中造成瓶頸，但鏈下方法允許這些設備無縫協作，而不受單一連接問題的影響。這種方法可以創建一個無需信任的系統，設備所有者可以在不損害其安全性或隱私的情況下為AI 開發做出貢獻。
該模型借鑒了「聯合學習」的概念，這是一種分散式機器學習方法，可以擴展到行動裝置上的大量數據，同時保護用戶隱私。區塊鏈既為該網路提供了基礎設施，也提供了獎勵參與者的機制，從而激勵廣泛參與。
區塊鏈和邊緣AI 之間的協同作用正在培育一個比傳統中心化模型更具彈性、更有效率、更具包容性的新生態系統。它使AI 開發民主化，允許個人直接從他們的行動裝置參與AI 革命並從中受益。
克服技術挑戰
AI 訓練和推理可以在多種GPU 類型上進行，包括行動裝置中的消費級GPU。自從智慧型手機上市以來，支援我們行動裝置的硬體一直在穩步改進，並且沒有放緩的跡象。業界領先的行動GPU，如Apple 的A17 Pro 和Qualcomm 的Adreno 750（用於三星Galaxy 和Google Pixel 等高階Android 裝置）正在重新定義可以在行動裝置上完成的AI 任務。
現在，正在生產專為消費者AI 運算而設計的新晶片，稱為神經處理單元(NPU)，可在管理行動裝置的熱量和電池電量限制的同時實現裝置上的AI 用例。添加智慧系統設計和架構，可以將作業路由到最適合該作業的硬件，並且創建的網路效應將非常強大。
雖然邊緣AI 的潛力巨大，但它仍然面臨著一系列挑戰。針對各種行動硬體優化AI 演算法、確保在不同網路條件下保持一致的效能、解決延遲問題以及維護安全性都是關鍵障礙。然而，AI 和行動技術的持續研究正在穩步解決這些挑戰，為這個願景成為現實鋪平了道路。
企業對社區
關於人工智慧發展的最大抱怨之一，也是最公正的抱怨，就是它消耗了驚人的電力。大型資料中心還需要大片土地來建造實體基礎設施，以及維持在線狀態所需的驚人電力。移動模式可以透過使用現有設備中的備用GPU（而不是依賴集中式資料中心的GPU）來減輕許多此類環境影響，從而提高效率，並減少碳排放。它對我們的環境的潛在影響不容小覷。
人工智慧向邊緣運算的轉變也將從根本上改變誰可以參與支援人工智慧網路以及誰可以從中獲利。擁有資料中心的企業將不再是封閉的。相反，大門將敞開，個人開發者、小型企業甚至業餘愛好者將能夠訪問人工智慧網路。
賦予更大的用戶和支持者權力也將使發展更加快速和開放，有助於遏制備受討論和擔憂的行業停滯不前。可訪問性的提高也將帶來更多樣化的應用，解決原本可能被忽視的小眾問題和服務不足的社區。
這種轉變的經濟影響將是深遠的。透過允許個人和中小型組織將其設備的閒置運算能力貨幣化，新的收入來源將源源不絕。它也為消費級人工智慧硬體和邊緣優化軟體開闢了新的市場。
人工智慧創新的未來不在於建立更大的資料中心，而是利用我們口袋和家中已經存在的力量。透過將重點轉移到邊緣運算，可以出現一個更具包容性、更有效率、更具創新性的人工智慧生態系統。這種分散的方法不僅使人工智慧民主化，而且符合全球永續發展目標，確保所有人都能享受人工智慧的好處，而不僅僅是少數特權階級。
