Theta Labs CEO：人工智能的下一波浪潮來自移動領域

發表於 2024-09-26 09:45 作者： 金色精選

作者：Mitch Liu，CoinDesk；編譯：白水，金色財經

人工智能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：支持復雜模型訓練、海量數據集分析和大規模推理執行的處理能力。

這種對計算的渴求重塑了我們的許多專業領域。2024 年，全球人工智能市場規模超過 1840 億美元，預計到 2030 年可能會超過 8000 億美元——這一價值與波蘭目前的 GDP 相當。業內最著名的產品 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，隨着 ChatGPT 等人工智能產品的增多和發展，我們對人工智能運作方式的看法很快就過時了。人工智能的流行形象——龐大的數據中心、巨額的電費账單、由科技巨頭控制——已不再能說明全部情況。這種觀點讓許多人認爲，有意義的人工智能开發是資金雄厚的公司和大型科技公司的專屬領域。

人工智能的新愿景正在出現，它着眼於我們口袋中尚未开發的潛力。這種方法旨在通過利用全球數十億部智能手機的集體力量來實現人工智能的民主化。我們的移動設備每天闲置數小時，其處理能力處於休眠狀態。通過利用這一巨大的未使用計算能力庫，我們可以重塑人工智能格局。人工智能开發可以不再僅僅依賴中心化的企業基礎設施，而是由全球日常設備網絡提供支持。

尚未开發的潛力

智能手機和平板電腦代表着一個巨大的、尚未开發的全球計算能力寶庫。僅 2024 年，預計出貨量就將達到 12.1 億台，這提供的闲置計算的真正潛力很難計算。

像 Theta EdgeCloud 這樣的移動計劃旨在利用這種分布式消費級 GPU 網絡進行人工智能計算。從中心化計算到邊緣計算的轉變是一種技術革命，能夠徹底改變人們與人工智能模型交互和爲人工智能模型提供支持的方式。

通過在移動設備上本地處理數據，該行業有望實現更低的延遲、增強的隱私和減少的帶寬使用。這種方法對於自動駕駛汽車、增強現實和個性化人工智能助手等實時應用尤爲重要。邊緣是新的人工智能用例將起飛的地方，尤其是那些供個人使用的用例。爲這些程序提供支持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。

區塊鏈是爲這個分布式人工智能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闲置計算能力的目標完美契合。通過利用區塊鏈技術，我們可以創建一個安全、透明且有激勵機制的計算資源共享框架。

這裏的關鍵創新是使用鏈下驗證。雖然鏈上驗證會在數百萬台並行設備的網絡中造成瓶頸，但鏈下方法允許這些設備無縫協作，而不受單個連接問題的影響。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爲 AI 开發做出貢獻。

該模型借鑑了“聯合學習”的概念，這是一種分布式機器學習方法，可以擴展到移動設備上的大量數據，同時保護用戶隱私。區塊鏈既爲該網絡提供了基礎設施，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、更高效、更具包容性的新生態系統。它使 AI 开發民主化，允許個人直接從他們的移動設備參與 AI 革命並從中受益。

克服技術挑战

AI 訓練和推理可以在多種 GPU 類型上進行，包括移動設備中的消費級 GPU。自智能手機上市以來，支持我們移動設備的硬件一直在穩步改進，並且沒有放緩的跡象。行業領先的移動 GPU，如 Apple 的 A17 Pro 和 Qualcomm 的 Adreno 750（用於三星 Galaxy 和 Google Pixel 等高端 Android 設備）正在重新定義可以在移動設備上完成的 AI 任務。

現在，正在生產專門爲消費者 AI 計算而設計的新芯片，稱爲神經處理單元 (NPU)，可在管理移動設備的熱量和電池電量限制的同時實現設備上的 AI 用例。添加智能系統設計和架構，可以將作業路由到最適合該作業的硬件，並且創建的網絡效應將非常強大。

雖然邊緣 AI 的潛力巨大，但它仍然面臨着一系列挑战。針對各種移動硬件優化 AI 算法、確保在不同網絡條件下保持一致的性能、解決延遲問題以及維護安全性都是關鍵障礙。然而，AI 和移動技術的持續研究正在穩步解決這些挑战，爲這一愿景成爲現實鋪平了道路。

企業對社區

關於人工智能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量。大型數據中心還需要大片土地來建設物理基礎設施，以及維持在线狀態所需的驚人電量。移動模式可以通過使用現有設備中的備用 GPU（而不是依賴集中式數據中心的 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。

人工智能向邊緣計算的轉變也將從根本上改變誰可以參與支持人工智能網絡以及誰可以從中獲利。擁有數據中心的企業將不再是封閉的。相反，大門將敞开，個人开發者、小型企業甚至業余愛好者將能夠訪問人工智能網絡。

賦予更大的用戶和支持者權力也將使發展更加快速和开放，有助於遏制備受討論和擔憂的行業停滯不前。可訪問性的提高還將帶來更多樣的應用，解決原本可能被忽視的小衆問題和服務不足的社區。

這種轉變的經濟影響將是深遠的。通過允許個人和中小型組織將其設備的闲置計算能力貨幣化，新的收入來源將源源不斷。它還爲消費級人工智能硬件和邊緣優化軟件开闢了新的市場。

人工智能創新的未來不在於建立更大的數據中心，而在於利用我們口袋和家中已經存在的力量。通過將重點轉移到邊緣計算，可以出現一個更具包容性、更高效、更具創新性的人工智能生態系統。這種分散的方法不僅使人工智能民主化，而且符合全球可持續發展目標，確保所有人都能享受人工智能的好處，而不僅僅是少數特權階層。

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