KI-Infrastruktur ist eines der kritischsten Komponenten oder Schichten des KI-Stacks. Wie PaaS in der Cloud-Computing verbindet sie die fundamentale KI-Computing-Schicht mit der benutzerorientierten App-Schicht.
Daher können KI-Systeme ohne effiziente Infrastruktur nicht funktionieren. Dennoch haben derzeit einige Big-Tech-Unternehmen wie OpenAI, IBM, Amazon und Google ein Monopol über diese Schicht (neben allen anderen). Der Zugang zu KI für Millionen von Nutzern und 72 % der globalen Unternehmen hängt daher von diesen Firmen ab.
Dezentrale EdgeAI kann dies beheben, indem sie die zentrale Dominanz ausgleicht, um Demokratisierung und Zugänglichkeit zu verbessern. Network3 kombiniert beispielsweise dezentrale physische Infrastruktur (DePIN), EdgeAI und KI-Infrastruktur, um datenschutzfreundliche, gemeinschaftsgeführte KI zu ermöglichen, die auf jedem Gerät läuft.
KI, die überall läuft
Neben Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz ist der umfangreiche Ressourcenverbrauch ein entscheidender Nachteil von BigAI-Systemen. Das Training von LLMs wie GPT-3 kostet beispielsweise zwischen 500.000 und 4,6 Millionen Dollar. Dies erhöht die Barriere für kleinere Einheiten und konsolidiert das Monopol von Big Tech weiter.
Mit EdgeAI können Entwickler jedoch Modelle auf kleineren Geräten trainieren und bereitstellen - von Smartphones bis zu IoT-Geräten. Erstens reduziert es die Abhängigkeit von großen Servern und Datenzentren, die von Riesen betrieben werden. Und zweitens erweitert es die Zugänglichkeit.
Es sei denn, Geräte, die EdgeAI ausführen, können kommunizieren oder Ressourcen teilen, haben KI-Systeme nur Zugang zu begrenzter Rechenleistung und Speicher. Dies behindert ihr Wachstum und ihre Effizienz.
Richtung kollaborative KI
Über bestehende Modellentwicklungsmethoden wie Föderiertes Lernen, Verteiltes Deep Learning usw. hinaus fördert das innovative dezentrale föderierte Lernframework von Network3 das kollaborative KI-Training.
DePIN und EdgeAI treffen in diesem neuen Paradigma aufeinander, das es mehreren Geräten oder 'Knoten' ermöglicht, Rechenleistung und andere Ressourcen zu bündeln. Darüber hinaus erleichtert anonyme zertifikatslose Signierung (CLSC) den privaten Datenaustausch, der mit starker homomorpher Verschlüsselung gesichert ist. Das Framework verwendet auch Reed-Solomon-Codierung für optimale Datenaufrichtigkeit, gekoppelt mit Anti-Tracking-Funktionen.
Edge-Geräte im Network3-Ökosystem führen lokale Analysen durch, was zu niedriger Latenz und Echtzeit-Antwortsystemen führt. Sie übertragen auch nur Modell-Updates, wodurch die Bandbreitenanforderungen reduziert werden und Geräte mit begrenzter Bandbreite funktionsfähig bleiben.
Dezentrale EdgeAI-Infrastruktur markiert somit einen bedeutenden Wandel in der gemeinschaftsgeführten KI und bekämpft monopolartige Zentralisierung und Ressourcenengpässe in einem Rutsch.
Darüber hinaus eröffnet die Integration von Krypto-Assets und Blockchain-Ökonomie neuartige Einnahmequellen für Entwickler und Nutzer. Neben der Monetarisierung überschüssiger Rechenleistung und Speicher auf persönlichen Geräten erhalten sie 'Prompt-to-Earn' und andere Einkommensmodelle.
Last but not least, das lokale LLM von Network3 ist weltweit kostenlos nutzbar, ohne regionale Barrieren. Dies spiegelt wider, inwieweit dezentrale Infrastruktur den Zugang zu KI verbessert.
KI ist eine der mächtigsten und bahnbrechendsten Technologien seit dem Internet. Jeder, vom kleinsten Individuum bis zum größten Unternehmen, muss von ihren Vorteilen profitieren, ohne dass eine einzelne Partei übermäßige Gewinne abschöpft.
Die Zukunft liegt in KI-Systemen, die jeder besitzt, ohne von jemandem besessen zu werden. Das ist der einzige Weg, wie KI der Menschheit als Ganzes zugutekommen kann - der ideale Zweck einer so mächtigen Technologie.
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