人工智能下一浪，聚焦移動領域大爆發

人工智能對資源的需求永無止境。據估計，2022 年消耗 460 太瓦時，預計到 2026 年將急劇增加至 620 至 1050 太瓦時。但是，它最貪婪的需求是計算能力：爲複雜模型的訓練、大規模數據集的分析和大規模推理的執行提供動力的處理能力。

這種對計算能力的渴求已經重塑了衆多職業領域。2024 年，全球人工智能市場超過 1840 億美元之多，預測表明到 2030 年可能超過 8000 億美元——這一價值相當於波蘭目前的國內生產總值。ChatGPT 作爲該行業最知名的產品，自 2022 年 11 月推出後，短短兩個月內便擁有了 1 億活躍用戶。

然而，隨着像 ChatGPT 這樣的人工智能產品的增多和發展，我們對於人工智能如何運作的看法很快就落伍了。人工智能的流行形象，即龐大的數據中心、鉅額的能源賬單以及被科技巨頭所控制，已無法完整地講述整個故事。這種觀點導致許多人認爲有意義的人工智能開發是資金充足的公司和大型科技公司的專屬領域。

一種新的人工智能願景正在浮現，其着眼於我們口袋中尚未開發的潛力。這種方法旨在通過利用全球數十億智能手機的集體力量來使人工智能民主化。我們的移動設備每天都有幾個小時處於閒置狀態，其處理能力處於休眠狀態。通過挖掘這一巨大的未使用計算能力儲備，我們可以重塑人工智能的格局。人工智能的開發不再僅僅依賴於集中式的企業基礎設施，而是可以由全球日常設備網絡提供動力。

智能手機和平板電腦代表着一個巨大的、在很大程度上未開發的全球計算能力儲備。僅 2024 年預計就將出貨 12.1 億臺，這所提供的備用計算的真正潛力，很難，嗯，去估算。

像 Theta EdgeCloud for mobile 這類舉措意在藉助這種由消費級 GPU 構成的分佈式網絡來開展人工智能計算。

這種從集中式計算到邊緣計算的轉變屬於一種技術演進，能夠徹底改變人們與人工智能模型交互以及爲其提供動力的方式。

通過在移動設備上進行本地數據處理，該行業有望達成更低的延遲、更強的隱私性以及更少的帶寬使用。

這種方法對於諸如自動駕駛汽車、增強現實和個性化人工智能助手之類的實時應用格外關鍵。

邊緣是新的人工智能用例將要興起的地方，尤其是那些個人使用的用例。

不僅在邊緣爲這些程序提供動力會變得更加經濟實惠，而且它還會變得更具反應性和可定製性，對於消費者和研究人員而言都是雙贏的。

區塊鏈爲這個分佈式人工智能生態系統做了完美的設計。

它們的去中心化特性與利用全球數百萬臺設備的閒置計算能力這一目標無縫契合。

這裡的關鍵創新在於鏈下驗證的運用。

雖然鏈上驗證會在數百萬個並行設備組成的網絡中造成瓶頸，但是鏈下方法能讓這些設備無縫協同工作，不管個別連接存在何種問題。

這種方法能夠創建一個無需信任的系統，設備所有者能夠爲人工智能的發展貢獻力量，且不會損害自身的安全或隱私。

該模型引入了“聯邦學習”這一概念，它作爲一種分佈式機器學習方式，能夠在保障用戶隱私的前提下，拓展至移動設備上的海量數據。

區塊鏈既爲該網絡搭建了基礎設施，又設立了獎勵參與者的機制，從而激勵了廣泛參與。

人工智能訓練和推理可以在一系列 GPU 類型上進行，包括移動設備中的消費級 GPU。自從智能手機進入市場後，爲我們的移動設備提供動力支持的硬件一直在穩步提升，且毫無放緩的跡象。行業領先的移動 GPU，像蘋果的 A17 Pro 以及高通的 Adreno 750（應用於三星 Galaxy 和谷歌 Pixel 等高端安卓設備），正在重新界定能夠在移動設備上完成的人工智能任務。

當下，被稱作神經處理單元（NPU）的新芯片正在被生產，這些芯片專爲消費者人工智能計算而設計，能夠在管控移動設備的熱量和電池電量限制的同時，實現設備上的人工智能應用實例。增添能夠把工作路由至最適配該工作的硬件的智能系統設計與架構，所構建的網絡效應將會極爲強大。

雖說邊緣人工智能潛力巨大，可它也存在一系列自身的挑戰。

就人工智能的發展而言，其中一個最大且最合理的抱怨，就是它能耗驚人。大型數據中心還得有大片土地來搭建其物理基礎設施，並且需要大量電力以保持在線狀態。移動模式能夠通過利用現有設備中的備用 GPU（而非依賴集中式數據中心裡的 GPU）來減輕諸多此類環境影響，效率更高，而且會產生更少的碳排放。與我們環境相關的潛在影響不容小覷。

人工智能朝邊緣計算的轉變，也會從根本上改變哪些人能夠參與支持人工智能網絡，以及哪些人能夠從中獲益。擁有數據中心的企業將不再處於封閉的花園中。相反，大門將敞開，個人開發者、小企業甚至愛好者都將獲得訪問權限，從而能夠運行人工智能網絡。

給更大範圍的用戶和支持者賦予權力，還能實現更迅速和開放的開發，有助於遏制行業中被廣泛討論和擔憂的停滯念頭。這種可訪問性的提升還會帶來更多樣化的應用，解決可能被忽略的利基問題以及服務欠缺的社區。

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閒置計算能力貨幣化，新的收入流將不斷拓展。它還爲消費級人工智能硬件和邊緣優化軟件開闢了新的市場。