CEO Theta Labs: Làn sóng trí tuệ nhân tạo tiếp theo sẽ đến từ di động

Tác giả: Mitch Liu, CoinDesk; Được biên soạn bởi: Baishui, Golden Finance

Nhu cầu về tài nguyên của trí tuệ nhân tạo là vô tận. Nó tiêu thụ lượng điện và dữ liệu khổng lồ, dự kiến ​​tiêu thụ 460 terawatt giờ vào năm 2022, tăng mạnh lên 620 đến 1.050 terawatt giờ vào năm 2026. Tuy nhiên, nhu cầu cấp thiết nhất của nó là tính toán: khả năng xử lý để hỗ trợ đào tạo mô hình phức tạp, phân tích các tập dữ liệu lớn và thực hiện suy luận quy mô lớn.

Nỗi khát điện toán này đã định hình lại nhiều lĩnh vực chuyên môn của chúng ta. Thị trường AI toàn cầu sẽ vượt 184 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến ​​sẽ vượt 800 tỷ USD vào năm 2030 – một giá trị tương đương với GDP hiện tại của Ba Lan. ChatGPT, sản phẩm nổi tiếng nhất trong ngành, đã có 100 triệu người dùng hoạt động chỉ hai tháng sau khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022.

Tuy nhiên, khi các sản phẩm AI như ChatGPT ngày càng phổ biến và phát triển, quan điểm của chúng tôi về cách thức hoạt động của AI nhanh chóng trở nên lỗi thời. Hình ảnh phổ biến về AI – các trung tâm dữ liệu rộng lớn, hóa đơn tiền điện khổng lồ, được kiểm soát bởi những gã khổng lồ công nghệ – không còn kể toàn bộ câu chuyện nữa. Quan điểm này khiến nhiều người tin rằng việc phát triển AI có ý nghĩa là lĩnh vực độc quyền của các công ty được tài trợ tốt và các công ty công nghệ lớn.

Một tầm nhìn mới về trí tuệ nhân tạo đang xuất hiện nhằm xem xét tiềm năng chưa được khai thác trong túi của chúng ta. Cách tiếp cận này nhằm mục đích dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách khai thác sức mạnh tập thể của hàng tỷ điện thoại thông minh trên khắp thế giới. Các thiết bị di động của chúng tôi không hoạt động hàng giờ mỗi ngày, sức mạnh xử lý của chúng không hoạt động. Bằng cách khai thác nguồn sức mạnh tính toán khổng lồ chưa được sử dụng này, chúng ta có thể định hình lại bối cảnh AI. Sự phát triển AI không còn có thể chỉ dựa vào cơ sở hạ tầng doanh nghiệp tập trung mà thay vào đó được hỗ trợ bởi mạng lưới các thiết bị hàng ngày toàn cầu.

Tiềm năng chưa được khai thác

Điện thoại thông minh và máy tính bảng đại diện cho một thị trường toàn cầu khổng lồ, chưa được khai thác Một kho tàng sức mạnh tính toán. Với lô hàng dự kiến ​​sẽ đạt 1,21 tỷ chiếc chỉ riêng trong năm 2024, tiềm năng thực sự của điện toán nhàn rỗi do điều này mang lại là rất khó tính toán.

Các sáng kiến ​​di động như Theta EdgeCloud nhằm mục đích tận dụng mạng GPU tiêu dùng phân tán này cho điện toán AI. Sự chuyển đổi từ điện toán tập trung sang điện toán biên là một cuộc cách mạng công nghệ có thể cách mạng hóa cách mọi người tương tác và hỗ trợ các mô hình trí tuệ nhân tạo.

Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị di động, ngành có thể kỳ vọng độ trễ thấp hơn, quyền riêng tư được nâng cao và mức sử dụng băng thông giảm. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như ô tô tự lái, thực tế tăng cường và trợ lý AI được cá nhân hóa. Lợi thế là nơi các trường hợp sử dụng AI mới sẽ phát triển,đặc biệt là các trường hợp sử dụng cá nhân. Việc hỗ trợ các chương trình này sẽ không chỉ có giá cả phải chăng hơn mà còn phản ứng nhanh hơn và có thể tùy chỉnh hơn, mang lại lợi ích cho cả người tiêu dùng và nhà nghiên cứu.

Blockchain được thiết kế hoàn hảo cho hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo phân tán này. Bản chất phi tập trung của chúng hoàn toàn phù hợp với mục tiêu khai thác sức mạnh tính toán nhàn rỗi của hàng triệu thiết bị trên khắp thế giới. Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain, chúng ta có thể tạo ra một khung chia sẻ tài nguyên máy tính an toàn, minh bạch và dựa trên cơ sở khuyến khích.

Sự đổi mới quan trọng ở đây là việc sử dụng xác minh ngoài chuỗi. Mặc dù xác minh trên chuỗi tạo ra nút thắt cổ chai trong mạng lưới hàng triệu thiết bị song song, nhưng cách tiếp cận ngoài chuỗi cho phép các thiết bị này hoạt động liền mạch với nhau mà không bị ảnh hưởng bởi một sự cố kết nối duy nhất. Cách tiếp cận này có thể tạo ra một hệ thống không cần tin cậy, nơi chủ sở hữu thiết bị có thể đóng góp vào việc phát triển AI mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật hoặc quyền riêng tư của họ.

Mô hình này dựa trên khái niệm "học tập liên kết", một phương pháp học máy phân tán có thể mở rộng quy mô theo lượng lớn dữ liệu trên thiết bị di động đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Blockchain cung cấp cả cơ sở hạ tầng cho mạng và cơ chế thưởng cho người tham gia, do đó khuyến khích sự tham gia rộng rãi.

Sức mạnh tổng hợp giữa blockchain và AI biên đang thúc đẩy một hệ thống có khả năng phục hồi cao hơn các mô hình tập trung truyền thống, một mô hình mới hệ sinh thái hiệu quả và toàn diện hơn. Nó dân chủ hóa việc phát triển AI, cho phép các cá nhân tham gia và hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI trực tiếp từ thiết bị di động của họ.

Vượt qua những thách thức kỹ thuật

Việc đào tạo và suy luận AI có thể được thực hiện trên nhiều loại GPU, bao gồm cả GPU tiêu dùng trong thiết bị di động. Phần cứng hỗ trợ các thiết bị di động của chúng ta đã được cải tiến đều đặn kể từ khi điện thoại thông minh tung ra thị trường và nó không có dấu hiệu chậm lại. Các GPU di động đầu ngành như A17 Pro của Apple và Adreno 750 của Qualcomm (được sử dụng trong các thiết bị Android cao cấp như Samsung Galaxy và Google Pixel) đang xác định lại các tác vụ AI có thể được thực hiện trên thiết bị di động.

Giờ đây, các chip mới được thiết kế dành riêng cho điện toán AI dành cho người tiêu dùng, được gọi là Bộ xử lý thần kinh (NPU), đang được sản xuất để hỗ trợ AI trên thiết bị đồng thời quản lý các hạn chế về nhiệt và pin của thiết bị di động. Thêm thiết kế và kiến ​​trúc hệ thống thông minh có thể định tuyến công việc đến phần cứng phù hợp nhất cho công việc và hiệu ứng mạng được tạo ra có thể rất mạnh mẽ.

Mặc dù AI biên có tiềm năng to lớn nhưng nó vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức riêng. Tối ưu hóa thuật toán AI cho nhiều loại phần cứng di động, đảm bảo hiệu suất ổn định trên các điều kiện mạng khác nhau, giải quyết các vấn đề về độ trễ và duy trì bảo mật đều là những trở ngại chính. Tuy nhiên, nghiên cứu liên tục về AI và công nghệ di động đang dần giải quyết những thách thức này, mở đường cho tầm nhìn này trở thành hiện thực.

Doanh nghiệp với cộng đồng

Một trong những phàn nàn lớn nhất về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo là Điều phàn nàn công bằng nhất là nó tiêu thụ một lượng điện năng đáng kinh ngạc. Các trung tâm dữ liệu lớn cũng đòi hỏi những vùng đất rộng lớn để xây dựng cơ sở hạ tầng vật chất cũng như lượng điện năng đáng kinh ngạc để duy trì hoạt động trực tuyến. Chế độ di động có thể giảm bớt nhiều môi trường này bằng cách sử dụng GPU dự phòng trong thiết bị hiện có thay vì dựa vào GPU trong tác động của trung tâm dữ liệu tập trung, từ đó tăng hiệu quả và giảm lượng khí thải carbon. Tác động tiềm tàng của nó đối với môi trường của chúng ta không thể được đánh giá thấp.

Sự chuyển đổi từ trí tuệ nhân tạo sang điện toán biên cũng sẽ thay đổi căn bản ai Ai có thể tham gia hỗ trợ mạng AI và ai có thể thu lợi từ nó. Các doanh nghiệp có trung tâm dữ liệu sẽ không còn bị cô lập nữa. Thay vào đó, các cánh cửa sẽ rộng mở và các nhà phát triển cá nhân, doanh nghiệp nhỏ và thậm chí cả những người có sở thích sẽ có thể truy cập vào mạng AI.

Việc trao quyền cho nhiều người dùng và người ủng hộ hơn cũng sẽ giúp quá trình phát triển nhanh hơn và cởi mở hơn, giúp hạn chế những vấn đề được thảo luận nhiều và ngành công nghiệp đang lo lắng đang bế tắc. Khả năng tiếp cận tăng lên cũng sẽ dẫn đến nhiều ứng dụng đa dạng hơn nhằm giải quyết các vấn đề thích hợp và các cộng đồng chưa được phục vụ đầy đủ có thể bị bỏ qua.

Tác động kinh tế của sự thay đổi này sẽ rất sâu sắc. Bằng cách cho phép các cá nhân và tổ chức vừa và nhỏ kiếm tiền từ sức mạnh tính toán nhàn rỗi của thiết bị của họ, các dòng doanh thu mới sẽ tiếp tục chảy. Nó cũng mở ra các thị trường mới cho phần cứng AI cấp độ người tiêu dùng và phần mềm được tối ưu hóa biên.

Tương lai của sự đổi mới AI không nằm ở việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn hơn mà nằm ở việc khai thác sức mạnh hiện có trong túi quần và gia đình của chúng ta. Bằng cách chuyển trọng tâm sang điện toán biên, một hệ sinh thái AI toàn diện, hiệu quả và sáng tạo hơn có thể xuất hiện. Cách tiếp cận phi tập trung này không chỉ dân chủ hóa AI mà còn phù hợp với các mục tiêu phát triển bền vững toàn cầu, đảm bảo rằng lợi ích của AI có sẵn cho tất cả mọi người, không chỉ một số ít người có đặc quyền.