Autor: Swayam
Sestavení: Shen Zhi TechFlow
Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) umožnil několika velkým technologickým firmám získat bezprecedentní výpočetní kapacitu, datové zdroje a algoritmické technologie. Jak se systémy AI pomalu integrují do naší společnosti, otázky týkající se přístupnosti, transparentnosti a kontroly se staly klíčovými tématy technických a politických diskusí. V tomto kontextu poskytuje kombinace technologií blockchain a AI alternativní cestu, kterou stojí za to prozkoumat - způsob, který by mohl redefinovat vývoj, nasazení, škálování a spravování systémů AI.
Není naším cílem zcela převrátit stávající infrastrukturu AI, ale spíše zkoumat, jaké unikátní výhody může decentralizovaný přístup přinést v některých konkrétních případech, na základě analýzy. Současně uznáváme, že v některých situacích může být tradiční centralizovaný systém stále praktičtější volbou.
Následující klíčové otázky vedou náš výzkum:
Mohou být klíčové vlastnosti decentralizovaných systémů (jako transparentnost, odolnost proti cenzuře) v souladu s požadavky moderních systémů AI (jako efektivita, škálovatelnost), nebo budou vytvářet konflikty?
V jakých oblastech může technologie blockchain poskytnout hmatatelné zlepšení v různých fázích vývoje AI - od sběru dat až po trénink modelu a inference?
Jaké technické a ekonomické kompromisy se mohou vyskytovat v návrhu decentralizovaných systémů AI v různých fázích?
Současná omezení v technologickém stacku AI
Tým Epoch AI významně přispěl k analýze současných omezení technologického stacku AI. Jejich výzkum podrobně popisuje hlavní překážky, kterým může rozšíření výpočetní kapacity trénování AI čelit do roku 2030, a používá počet operací s pohyblivou desetinnou čárkou za sekundu (Floating Point Operations per Second, FLoPs) jako klíčový ukazatel výkonu výpočtů.
Výzkum ukazuje, že rozšíření výpočetního tréninku AI může být omezeno různými faktory, včetně nedostatku dodávek energie, technických překážek výroby čipů, nedostatku dat a problémů s latencí v síti. Tyto faktory nastavují různá omezení pro dosažitelné výpočetní kapacity, přičemž problém latence je považován za nejtvrdší teoretickou hranici.
Tento graf zdůrazňuje nezbytnost pokroku v oblasti hardwaru, energetické účinnosti, odemykání dat zachycených na okrajových zařízeních a v oblasti sítě, aby podpořil růst budoucího umělého inteligence.
Omezení energie (výkon):
Provádění rozšíření energetické infrastruktury (předpověď pro 2030): Očekává se, že do roku 2030 dosáhne kapacita datových center 1 až 5 gigawattů (GW). Tento růst však bude vyžadovat masivní investice do energetické infrastruktury a překonání možných logistických a regulačních překážek.
Vzhledem k omezením dodávek energie a energetické infrastruktury se očekává, že maximální rozšíření globální výpočetní kapacity může dosáhnout až 10 000násobku současné úrovně.
Výrobní kapacita čipů (ověřitelnost):
Aktuálně je výroba čipů (například NVIDIA H100, Google TPU v5) podporujících pokročilé výpočty omezena technologiemi balení (například TSMC CoWoS). Toto omezení přímo ovlivňuje dostupnost a škálovatelnost ověřitelných výpočtů.
Úzká místa ve výrobě čipů a dodavatelském řetězci jsou hlavními překážkami, ale stále je možné dosáhnout až 50 000násobného nárůstu výpočetní kapacity.
Dále je klíčové, aby pokročilé čipy aktivovaly bezpečné izolační zóny nebo důvěryhodná prováděcí prostředí (Trusted Execution Environments, TEEs) na okrajových zařízeních. Tyto technologie nejenže mohou ověřit výsledky výpočtů, ale také chránit citlivá data během výpočtu.
Nedostatek dat (soukromí):
Latentní bariéry (výkon):
Základní zpoždění v trénování modelů: Jak se velikost modelu AI neustále zvětšuje, díky sekvenční povaze výpočtů se doba potřebná pro jednorázovou přední a zpětnou propagaci významně zvyšuje. Toto zpoždění je základním omezením, kterému nelze během procesu trénování modelu uniknout, což přímo ovlivňuje rychlost trénování.
Výzvy při rozšíření velikosti dávky: Aby se zmírnily problémy s latencí, běžným přístupem je zvýšení velikosti dávky, což umožňuje zpracování více dat paralelně. Nicméně, rozšíření velikosti dávky čelí praktickým omezením, jako je nedostatečná kapacita paměti, a s rostoucí velikostí dávky se snižují mezní výnosy konvergence modelu. Tyto faktory ztěžují kompenzaci latence zvyšováním dávky.
Základy
Decentralizovaný trojúhelník AI
Různá současná omezení AI (například nedostatek dat, úzká místa ve výpočetní kapacitě, problémy s latencí a výrobní kapacita čipů) společně představují "decentralizovaný trojúhelník AI". Tento rámec se snaží dosáhnout rovnováhy mezi soukromím, ověřitelností a výkonem. Tyto tři atributy jsou klíčovými prvky pro zajištění účinnosti, důvěryhodnosti a škálovatelnosti decentralizovaných systémů AI.
Následující tabulka podrobně analyzuje klíčové vyvažování mezi soukromím, ověřitelností a výkonem a zkoumá jejich definice, implementační technologie a výzvy, kterým čelí:
Ochrana soukromí: Ochrana citlivých dat během trénování a inference AI je zásadní. K tomu se používá řada klíčových technologií, včetně důvěryhodných prováděcích prostředí (TEEs), vícestraných výpočtů (MPC), federovaného učení, plně homomorfních šifrování (FHE) a diferenciálního soukromí. Tyto technologie jsou efektivní, ale také přinášejí výkonnostní náklady, problémy s transparentností ovlivňující ověřitelnost a omezenou škálovatelnost.
Ověřitelnost: Aby se zajistila správnost a úplnost výpočtů, využívají se technologie jako nulové znalostní důkazy (ZKP), šifrované certifikáty a ověřitelné výpočty. Nicméně, dosažení rovnováhy mezi soukromím a výkonem a ověřitelností často vyžaduje dodatečné zdroje a čas, což může vést k zpoždění výpočtů.
Výkon: Efektivní provádění výpočtů AI a realizace velkých aplikací závisí na distribuované výpočetní infrastruktuře, hardwarovém zrychlení a efektivním síťovém připojení. Nicméně, používání technologií pro zlepšení soukromí může způsobit zpomalení výpočtů a ověřitelné výpočty také přidávají dodatečné náklady.
Trojité dilema blockchainu:
Hlavní výzvy v oblasti blockchainu jsou známé jako trojité dilema, kde každý blockchainový systém musí vyvážit následující tři faktory:
Decentralizace: Zamezení kontrole jakéhokoli jednotlivého subjektu nad systémem distribucí sítě na více nezávislých uzlech.
Bezpečnost: Zajištění ochrany sítě před útoky a zachování integrity dat, což obvykle vyžaduje více ověřovacích a konsensuálních procesů.
Škálovatelnost: Rychlé a nákladově efektivní zpracování velkého množství transakcí, avšak to obvykle znamená kompromisy v decentralizaci (snížení počtu uzlů) nebo bezpečnosti (snížení úrovně ověřování).
Například Ethereum upřednostňuje decentralizaci a bezpečnost, takže jeho rychlost zpracování transakcí je relativně pomalá. Podrobnější porozumění těmto kompromisům v architektuře blockchainu lze nalézt v příslušné literatuře.
Koordinační analytická matice AI-blockchain (3x3)
Kombinace AI a blockchainu je složitým procesem vyvažování a příležitostí. Tato matice ukazuje, kde mohou tyto dvě technologie vytvářet tření, nacházet harmonické spojení a občas zesilovat vzájemné slabiny.
Jak funguje koordinační matice
Intenzita spolupráce odráží kompatibilitu a vliv vlastností blockchainu a AI v konkrétní oblasti. Konkrétně závisí na tom, jak obě technologie společně reagují na výzvy a zlepšují funkce jedna druhé. Například v oblasti ochrany soukromí může kombinace neměnnosti blockchainu a schopnosti zpracování dat AI přinést nová řešení.
Jak funguje koordinační matice
Příklad 1: Výkon + decentralizace (slabá spolupráce)
V decentralizovaných sítích, jako je Bitcoin nebo Ethereum, je výkon často omezen různými faktory. Tato omezení zahrnují volatilitu zdrojů uzlů, vysokou latenci komunikace, náklady na zpracování transakcí a složitost konsensuálních mechanismů. Pro AI aplikace, které vyžadují nízkou latenci a vysokou propustnost (například real-time AI inference nebo trénink velkých modelů), tyto sítě mají potíže s poskytováním dostatečné rychlosti a spolehlivosti výpočtů, aby splnily požadavky na vysoký výkon.
Příklad 2: Ochrana soukromí + decentralizace (silná spolupráce)
Technologie AI zaměřené na ochranu soukromí (například federované učení) dokážou plně využít decentralizované vlastnosti blockchainu k zajištění efektivní spolupráce při ochraně uživatelských dat. Například SoraChain AI nabízí řešení, které zajišťuje, že vlastnictví dat nebude odebráno pomocí blockchainem podporovaného federovaného učení. Vlastníci dat mohou přispět kvalitními daty pro trénink modelu, aniž by ztratili soukromí, což vede k oboustranně výhodné spolupráci.
Cílem této matice je pomoci průmyslu jasně pochopit průniky mezi AI a blockchainem, a nasměrovat inovátory a investory, aby upřednostnili praktické směry a prozkoumali oblasti s potenciálem, zatímco se vyhnou projektům, které mají pouze spekulativní význam.
Koordinační matice AI-blockchain
Osy koordinační matice představují různé vlastnosti: jedna osa jsou tři základní vlastnosti decentralizovaných systémů AI - ověřitelnost, soukromí a výkon; druhá osa je trojité dilema blockchainu - bezpečnost, škálovatelnost a decentralizace. Když se tyto vlastnosti navzájem protínají, vytvářejí řadu synergických efektů, od vysoké shody až po potenciální konflikty.
Například, když se ověřitelnost kombinuje se zabezpečením (silná spolupráce), mohou vzniknout silné systémy pro prokazování správnosti a úplnosti výpočtů AI. Ale když se požadavky na výkon dostanou do konfliktu s decentralizací (slabá spolupráce), vysoké náklady distribuovaných systémů mohou významně ovlivnit efektivitu. Navíc některé kombinace (jako soukromí a škálovatelnost) se nacházejí na střední cestě, mají potenciál, ale čelí složitým technickým výzvám.
Proč je to důležité?
Strategický kompas: Tato matice poskytuje rozhodovatelům, výzkumníkům a vývojářům jasný směr, který jim pomáhá soustředit se na oblasti s vysokou spoluprací, například zajištění ochrany dat prostřednictvím federovaného učení, nebo využití decentralizovaných výpočtů pro dosažení škálovatelného tréninku AI.
Zaměření na vlivné inovace a alokaci zdrojů: Pochopení rozložení intenzity spolupráce (například bezpečnost + ověřitelnost, soukromí + decentralizace) pomůže zúčastněným stranám soustředit zdroje na hodnotné oblasti a vyhnout se plýtvání slabou spoluprací nebo nereálnými integracemi.
Usměrnění evoluce ekosystému: S neustálým rozvojem technologií AI a blockchainu může tato matice sloužit jako dynamický nástroj pro hodnocení nově vznikajících projektů, aby se zajistilo, že odpovídají aktuálním potřebám a nepodporují přehnanou spekulaci.
Následující tabulka shrnuje tyto kombinace atributů podle intenzity spolupráce (od silné po slabou) a vysvětluje, jak fungují v decentralizovaných systémech AI. Tabulka také poskytuje příklady některých inovativních projektů, které ukazují, jak se tyto kombinace aplikují v reálném světě. Skrze tuto tabulku mohou čtenáři lépe pochopit průniky mezi technologiemi blockchain a AI, identifikovat skutečně vlivné oblasti a vyhnout se těm, které jsou nadměrně spekulativní nebo technologicky neproveditelné.
Koordinační matice AI-blockchain: Klasifikace klíčových průniků AI a blockchainových technologií podle intenzity spolupráce
Závěr
Kombinace blockchainu a AI obsahuje obrovský potenciál pro transformaci, ale budoucí vývoj potřebuje jasný směr a soustředěné úsilí. Opravu inovativní projekty, které formují budoucnost decentralizované inteligence, se snaží řešit klíčové výzvy, jako jsou ochrana soukromí dat, škálovatelnost a důvěra. Například federované učení (soubor + decentralizace) dosahuje spolupráce ochranou uživatelských dat, distribuované výpočty a trénink (výkon + škálovatelnost) zvyšují efektivitu AI systémů, zatímco zkML (strojové učení s nulovými znalostmi, ověřitelnost + bezpečnost) poskytuje záruku důvěryhodnosti AI výpočtů.
Současně musíme tento obor posuzovat obezřetně. Mnoho takzvaných AI agentů jsou ve skutečnosti jen jednoduché balení existujících modelů, s omezenými funkcemi a nedostatečnou hloubkou kombinace s blockchainem. Opravu průlomové projekty budou ty, které maximalizují výhody blockchainu a AI a soustředí se na řešení skutečných problémů, nikoli na pouhé sledování tržních spekulací.
Do budoucna se koordinační matice AI-blockchain stane důležitým nástrojem pro hodnocení projektů, který efektivně pomůže rozhodovatelům rozlišovat skutečně vlivné inovace od bezvýznamného šumu.
Příští desetiletí patří projektům, které dokážou kombinovat vysokou spolehlivost blockchainu s transformačními schopnostmi AI pro řešení skutečných problémů. Například úsporné tréninky modelů výrazně sníží energetickou spotřebu AI systémů; technologie spolupráce zaměřené na ochranu soukromí vytvoří bezpečnější prostředí pro sdílení dat; a škálovatelná správa AI podpoří větší a efektivnější implementaci inteligentních systémů. Průmysl by se měl zaměřit na tyto klíčové oblasti, aby skutečně otevřel budoucnost decentralizované inteligence.
