Umělá inteligence zrychluje přesun z cloudu na koncová zařízení

Nedávno se ekonomika tokenů stala horkým tématem zájmu v odvětví umělé inteligence. Jako nejmenší jednotka pro zpracování informací v velkých modelech se exponenciální exploze využití tokenů stala poháněcí silou průlomů a rozsáhlého nasazení technologie inteligentních agentů na terminálech, čímž podporuje přesun umělé inteligence z cloudu na terminály a její vývoj od pomocných nástrojů k autonomním agentům.

Podle údajů dosáhlo denní průměrné využití klíčových slov a tónů v Číně k březnu přes 14 bilionů jüanů, což znamená růst více než tisíckrát oproti 100 miliardám jüanů na začátku roku 2024. Příslušný zástupce Národní správy dat uvedl, že výrazný nárůst denního průměrného využití klíčových slov signalizuje fázi rychlého růstu vývoje umělé inteligence v Číně. Současně se systém dodávek vysoce kvalitních dat v Číně stále zlepšuje. Do konce roku 2025 bude celostátně vytvořeno více než 100 000 vysoce kvalitních datových sad s celkovým objemem 890 PB, čímž bude položen pevný datový základ pro rozvoj ekonomiky klíčových slov a inteligentních koncových agentů.

Pokaždé, když inteligentní agent přemýšlí, plánuje a provádí akce, spotřebuje lexikální prvky. Vzhledem k problémům, jako je vysoká cena spotřeby slovních prvků, silná závislost na cloudu a rizika související s ochranou soukromí a bezpečností, výrobci zařízení na straně koncového uživatele převzali iniciativu a začali používat technologii inteligentních agentů end-to-end k řešení těchto problémů a podporovat vývoj ekonomiky lexikálních prvků směrem k „vyšší efektivitě, nižším nákladům a vyšší bezpečnosti“. Nedávno společnost Honor představila technologii YOYO Claw – AI inteligentního agenta na straně koncového zařízení, který je označován jako „krabí“. Tato technologie využívá inteligentních algoritmů pro směrování, aby dosáhla přesného plánování spolupráce mezi koncovým zařízením a cloudu. Jednoduché a časté úkoly se provádějí zcela end-to-end, což znamená nulovou spotřebu lexikálních prvků; složitější úkoly lze na vyžádání předat do cloudu, kde lze efektivitu zvýšit optimalizací kontextu a porovnáním paměťových dat, čímž se náklady pro uživatele výrazně sníží.

V průběhu vývoje inteligentních kokpitů směrem k vyšším úrovním se objevují tři hlavní výzvy: rychle rostoucí požadavky na výpočetní výkon, vysoké náklady na cloudové služby a složitý vývoj. Řešení nabízí zařízení Sage Box od SenseTime Jueying. Xiao Feng, technický ředitel (CTO) společnosti SenseTime Jueying, uvedl, že zařízení je vybaveno rozsáhlým základním modelem, který umožňuje komplexní funkce inteligentního agenta přímo ve vozidle a dosahuje tzv. „nulových nákladů na tokeny“. Podle výpočtů může jedno vozidlo denně ušetřit přibližně 30 jüanů na cloudových nákladech; při rozsáhlém nasazení to znamená roční úsporu přes 100 milionů jüanů na každých 10 000 vozidel. Doba odezvy systému se tak může zkrátit na 0,5 sekundy.

Vývoj umělé inteligence nelze oddělit od společného posílení výpočetních sítí a infrastruktury. Vysokorychlostní datová síť China Mobile má za jádro „vysokorychlostní oběh, bezpečný vnitřní systém a soulad s možností stopování“, což umožňuje mezisíťové a meziprovinciální propojení na úrovni druhého stupně založené na úrovni podnikových služeb a zajišťuje plnou stopovatelnost oběhu dat, čímž výrazně zvyšuje efektivitu přenosu dat a rychlost reakce na podnikové požadavky.

Liu Hong, náměstek generálního ředitele digitálního a inteligentního oddělení společnosti China Mobile, uvedl, že první dávka řešení vysokorychlostních datových sítí byla nasazena ve městech jako je Tchien-ťin, Su-čou a Kan-čou. To úspěšně podpořilo výstavbu klíčových scénářů, například integrace dat z elektrických vozidel (EV), řízení rizik v bankovnictví a finančním sektoru, efektivního oběhu meteorologických dat a provozu služeb toku dat, a pomohlo převést dodávku datových transakcí z offline do online prostředí.

Lv Peng, výzkumník Ústavu sociologie Čínské akademie sociálních věd, se domnívá, že exploze lexikální ekonomiky a rozvoj inteligentních koncových agentů se navzájem posilují. Lexikální ekonomika směřuje k inteligentním koncovým agentům s důrazem na „includování a efektivitu“, zakládá hodnotový kotvící bod pro služby umělé inteligence a přeměňuje inteligentní agenty z jednoduchých technických konceptů na kvantifikovatelnou produktivitu. Aby se snížily náklady uživatelů na používání klíčových slov, zaměřují se výrobci koncových zařízení na end-to-end výpočetní výkon a optimalizaci na úrovni systému a zvyšují přeměnnost klíčových slov prostřednictvím spolupráce softwaru a hardwaru. Přeměna inteligentních agentů na blízké asistenty, které si obyčejní uživatelé mohou okamžitě nasadit, podporovala zavedení umělé inteligence na spotřebitelském trhu.

S neustále rostoucím pronikáním inteligentních koncových agentů do oblastí jako jsou osobní počítače, automobily a chytré domácnosti se urychluje vznik nového ekosystému umělé inteligence, jehož ‚palivem‘ jsou slovní prvky a ‚motorem‘ výpočetní výkon na straně koncového zařízení. Lv Peng uvedl, že rozvoj Ci Yuan stále čelí třem zásadním nedostatkům: Za prvé tlak na náklady a spotřebu energie – dodávka výpočetního výkonu i náklady na elektřinu stále představují tvrdá omezení širokého nasazení Ci Yuan. Za druhé bezpečnostní a soukromí rizika, která je nutné systematicky předcházet – například úniky dat či zneužití oprávnění způsobené častými voláními inteligentních agentů. Třetím problémem je nedostatek standardů a ekosystému – chybí jednotné normy pro měření a cenové vyhodnocování slovních prvků a průmyslový ekosystém je stále nedozrálý. ‚Jen vyřešením těchto nedostatků může ekonomika Ci Yuan dosáhnout stability a dlouhodobého úspěchu,‘ uvedl Lv Peng.