AI có một sự thèm khát vô độ đối với các nguồn tài nguyên. Nó tiêu thụ một lượng lớn năng lượng và dữ liệu, với ước tính là 460 terawatt giờ vào năm 2022, dự kiến ​​sẽ tăng mạnh vào năm 2026 lên khoảng từ 620 đến 1.050 TWh. Nhưng nhu cầu lớn nhất của nó là điện toán: sức mạnh xử lý thúc đẩy việc đào tạo các mô hình phức tạp, phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và thực hiện các suy luận quy mô lớn.

Cơn đói tính toán này đã định hình lại nhiều bối cảnh chuyên nghiệp của chúng ta. Vào năm 2024, thị trường AI toàn cầu đã vượt qua con số 184 tỷ đô la, với dự đoán cho thấy thị trường này có thể vượt qua con số 800 tỷ đô la vào năm 2030 – một giá trị tương đương với GDP hiện tại của Ba Lan. ChatGPT, sản phẩm nổi tiếng nhất trong ngành, đã đạt được 100 triệu người dùng hoạt động chỉ trong vòng hai tháng kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022.

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

Một tầm nhìn mới cho AI đang nổi lên, một tầm nhìn hướng đến tiềm năng chưa được khai thác trong túi của chúng ta. Cách tiếp cận này nhằm mục đích dân chủ hóa AI bằng cách khai thác sức mạnh tập thể của hàng tỷ điện thoại thông minh trên toàn thế giới. Các thiết bị di động của chúng ta dành nhiều giờ nhàn rỗi mỗi ngày, khả năng xử lý của chúng không hoạt động. Bằng cách khai thác nguồn dự trữ khổng lồ về sức mạnh tính toán chưa sử dụng này, chúng ta có thể định hình lại bối cảnh AI. Thay vì chỉ dựa vào cơ sở hạ tầng doanh nghiệp tập trung, quá trình phát triển AI có thể được hỗ trợ bởi mạng lưới toàn cầu các thiết bị hàng ngày.

Tiềm năng chưa được khai thác

Điện thoại thông minh và máy tính bảng đại diện cho một nguồn dự trữ năng lượng tính toán toàn cầu khổng lồ, phần lớn chưa được khai thác. Với 1,21 tỷ đơn vị dự kiến ​​sẽ được xuất xưởng chỉ riêng trong năm 2024, tiềm năng thực sự của năng lực tính toán dự phòng mà nó mang lại rất khó để tính toán.

Các sáng kiến ​​như Theta EdgeCloud dành cho thiết bị di động nhằm khai thác mạng lưới phân tán này của GPU cấp độ người tiêu dùng để tính toán AI. Sự chuyển đổi từ điện toán tập trung sang điện toán biên này là một sự phát triển kỹ thuật có khả năng tái tạo hoàn toàn cách mọi người tương tác và cung cấp năng lượng cho các mô hình AI.

Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị di động, ngành công nghiệp này có thể đạt được độ trễ thấp hơn nhiều, quyền riêng tư được tăng cường và giảm mức sử dụng băng thông. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như xe tự hành, thực tế tăng cường và trợ lý AI được cá nhân hóa. Edge là nơi các trường hợp sử dụng AI mới sẽ cất cánh, đặc biệt là các trường hợp sử dụng cá nhân. Không chỉ việc cung cấp năng lượng cho các chương trình này trở nên hợp lý hơn trên edge mà còn trở nên phản ứng và tùy chỉnh hơn, mang lại lợi ích cho cả người tiêu dùng và các nhà nghiên cứu.

Blockchain được thiết kế hoàn hảo cho hệ sinh thái AI phân tán này. Bản chất phi tập trung của chúng phù hợp hoàn hảo với mục tiêu khai thác sức mạnh tính toán nhàn rỗi từ hàng triệu thiết bị trên toàn thế giới. Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain, chúng ta có thể tạo ra một khuôn khổ an toàn, minh bạch và có động lực để chia sẻ tài nguyên tính toán.

Đổi mới chính ở đây là sử dụng xác minh ngoài chuỗi. Trong khi xác minh trên chuỗi sẽ tạo ra tình trạng tắc nghẽn trong mạng lưới hàng triệu thiết bị song song, các phương pháp ngoài chuỗi cho phép các thiết bị này hoạt động cùng nhau một cách liền mạch, bất kể các vấn đề kết nối riêng lẻ. Cách tiếp cận này cho phép tạo ra một hệ thống không cần tin cậy, nơi chủ sở hữu thiết bị có thể đóng góp vào quá trình 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 liên bang", một phương pháp học máy phân tán có thể mở rộng quy mô lên lượng dữ liệu lớn trên các thiết bị di động trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Blockchain cung cấp cả cơ sở hạ tầng cho mạng lưới này và cơ chế thưởng cho người tham gia, khuyến khích sự tham gia rộng rãi.

Sự tương tác giữa blockchain và AI biên đang thúc đẩy một hệ sinh thái mới có khả năng phục hồi, hiệu quả và toàn diện hơn so với các mô hình tập trung truyền thống. Nó đang dân chủ hóa quá trình phát triển AI, cho phép mọi người tham gia và hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI trực tiếp từ thiết bị di động của họ.

Vượt qua những thách thức về công nghệ

Đào tạo và suy luận AI có thể được thực hiện trên nhiều loại GPU, bao gồm GPU cấp tiêu dùng trong thiết bị di động. Phần cứng cung cấp năng lượng cho các thiết bị di động của chúng ta đã liên tục được cải thiện kể từ khi điện thoại thông minh ra mắt thị trường và không có dấu hiệu chậm lại. Các GPU di động hàng đầu trong 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 định nghĩa lại những tác vụ AI nào có thể hoàn thành trên thiết bị di động.

Hiện nay, các chip mới được gọi là Bộ xử lý thần kinh (NPU) đang được sản xuất, được thiết kế riêng cho tính toán AI của người tiêu dùng, cho phép các trường hợp sử dụng AI trên thiết bị trong khi quản lý nhiệt độ và giới hạn năng lượng pin của thiết bị di động. Thêm thiết kế và kiến ​​trúc hệ thống thông minh có thể định tuyến các công việc đến phần cứng tối ưu cho công việc đó và hiệu ứng mạng được tạo ra sẽ cực kỳ mạnh mẽ.

Mặc dù tiềm năng của AI biên là rất lớn, nhưng nó vẫn đi kèm với những thách thức riêng. Tối ưu hóa các thuật toán AI cho nhiều loại phần cứng di động, đảm bảo hiệu suất nhất quán trong các điều kiện mạng khác nhau, giải quyết các vấn đề về độ trễ và duy trì bảo mật đều là những rào cản quan trọng. Tuy nhiên, nghiên cứu đang diễn ra về AI và công nghệ di động đang giải quyết ổn định những thách thức này, mở đường cho tầm nhìn này trở thành hiện thực.

Từ các tập đoàn đến cộng đồng

Một trong những lời phàn nàn lớn nhất, và cũng chính đáng nhất, liên quan đến sự phát triển của AI là lượng điện năng tiêu thụ đáng kinh ngạc. Các trung tâm dữ liệu lớn cũng cần những vùng đất rộng lớn cho cơ sở hạ tầng vật lý của họ và lượng điện năng đáng kinh ngạc để duy trì trực tuyến. Mô hình di động có thể giảm bớt nhiều tác động môi trường này bằng cách sử dụng GPU dự phòng trong các thiết bị đã có sẵn - thay vì dựa vào GPU trong các trung tâm dữ liệu tập trung - hiệu quả hơn và sẽ tạo ra ít khí thải carbon hơn. Những tác động tiềm tàng liên quan đến môi trường của chúng ta không thể bị đánh giá thấp.

Sự chuyển đổi sang điện toán biên trong AI cũng sẽ thay đổi cơ bản những ai có thể tham gia hỗ trợ mạng lưới AI và những ai có thể hưởng lợi từ chúng. Các tập đoàn sở hữu các trung tâm dữ liệu sẽ không còn ở trong một khu vườn có tường bao quanh. Thay vào đó, các cánh cổng sẽ được mở và quyền truy cập sẽ được mở rộng cho các nhà phát triển cá nhân, các doanh nghiệp nhỏ và thậm chí cả những người đam mê sẽ được trao quyền để chạy mạng lưới AI.

Việc trao quyền cho một nhóm người dùng và người ủng hộ lớn hơn nhiều cũng sẽ cho phép phát triển nhanh hơn và cởi mở hơn, giúp hạn chế ý tưởng về sự trì trệ được thảo luận nhiều và rất đáng sợ trong ngành. Sự gia tăng khả năng truy cập này cũng sẽ dẫn đến các ứng dụng đa dạng hơn, giải quyết các vấn đề thích hợp và các cộng đồng chưa được phục vụ mà nếu không 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 các tổ chức vừa và nhỏ kiếm tiền từ sức mạnh tính toán nhàn rỗi của thiết bị, các luồng doanh thu mới sẽ tăng mạnh. Nó cũng mở ra thị trường mới cho phần cứng AI cấp độ người tiêu dùng và phần mềm được tối ưu hóa cho cạnh.

Tương lai của đổi mới AI không nằm ở việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn hơn, mà là khai thác sức mạnh vốn có trong túi và nhà 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 thể tiếp cận được với tất cả mọi người, không chỉ một số ít người được ưu tiên.

Lưu ý: Quan điểm thể hiện trong bài viết này là quan điểm của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm của CoinDesk, Inc. hoặc chủ sở hữu và chi nhánh của công ty này.