Umetna inteligenca se pospešuje od oblaka do končne naprave

Pred kratkim je gospodarstvo z žetoni postalo vroča tema, ki jo pozorno spremljajo v industriji umetne inteligence. Kot najmanjša enota za obdelavo informacij v velikih modelih je eksponentni razvoj uporabe žetonov postal gonilna sila za preboje in množično uveljavitev tehnologije pametnih agentov na končnih napravah, kar spodbuja premik umetne inteligence iz oblaka na končne naprave ter njen razvoj od pomožnih orodij do samostojnih agentov.

Glede na podatke je do marca dnevna povprečna uporaba ključnih besed in tonov v Kitajski presegla 14 bilijonov juanov, kar pomeni rast več kot tisočkrat v primerjavi s 100 milijardi juanov na začetku leta 2024. Oseba, odgovorna za Nacionalno upravo za podatke, je izjavila, da ta znatno povečana dnevna povprečna uporaba ključnih besed označuje fazo hitrega razvoja umetne inteligence v Kitajski. Hkrati se sistem visokokakovostnega oskrbovanja z podatki v Kitajski neprestano izboljšuje. Do konca leta 2025 bo po vsej državi ustvarjenih več kot 100 000 visokokakovostnih naborov podatkov s skupnim obsegom 890 PB, kar bo zagotovilo trdno podatkovno osnovo za razvoj ekonomije ključnih besed in končnih pametnih agentov.

Vsakič, ko pametni agent razmišlja, načrtuje in izvaja naloge, porabi leksikalne elemente. Pred izzivi, kot so visoki stroški porabe leksikalnih elementov, močna odvisnost od oblaka ter tveganja za zasebnost in varnost, so proizvajalci naprav na robu (terminali) vodilni pri uporabi tehnologije pametnih agentov od konca do konca za reševanje teh težav in spodbujanje razvoja leksikalne ekonomije proti ciljem »učinkovitosti, nizkih stroškov in varnosti«. Nedavno je podjetje Honor predstavilo tehnologijo YOYO Claw – pametnega agenta umetne inteligence na strani naprave na robu, ki deluje po načelu »rakovega ščipca«. Ta tehnologija temelji na pametnih algoritmih usmerjanja za natančno koordinacijo sodelovanja med napravo na robu in oblakom. Preproste in pogosto izvajane naloge se izvajajo v celoti na napravi na robu (100 % end-to-end), kar pomeni ničelno porabo leksikalnih elementov; za zapletene naloge pa se po potrebi aktivira oblak, pri čemer se učinkovitost izboljša z optimizacijo konteksta in ujemanjem pomnilnika, kar znatno zmanjša stroške za uporabnike.

V procesu razvijanja pametne kabine na višjo raven se pojavljajo trije glavni izzivi: naraščajoča potreba po računski moči, visoki stroški v oblaku in zapleten razvoj. Sage Box, ki ga je predstavila SenseTime Jueying, ponuja rešitev za te izzive. Xiao Feng, CTO (glavni tehnični direktor) SenseTime Jueying, je predstavil napravo, ki je opremljena z velikim osnovnim modelom in omogoča zapletene zmogljivosti pametnega agenta na strani vozila ter doseže »ničelne stroške žetonov«. Po izračunih lahko posamezno vozilo vsak dan prihrani približno 30 juanov v stroških za oblak, pri masovni namestitvi pa se letni prihranek za 10 000 vozil znaša več kot 100 milijonov juanov. Čas odziva sistema se lahko skrajša na 0,5 sekunde.

Razvoj umetne inteligence ni mogoč brez sodelovalnega okrepljanja omrežij računske moči in infrastrukture. Visokohitrostna podatkovna omrežja China Mobile uporabljajo načelo »visokohitrostnega obtoka, varnega notranjega sistema in skladnega sledljivega procesa« kot osnovno načelo ter omogočajo medomrežno in medprovinsijsko povezavo na ravni poslovnih storitev v času ene sekunde, kar zagotavlja popolno sledljivost obtoka podatkov in znatno izboljšuje učinkovitost prenosa podatkov ter hitrost odziva poslovnih procesov.

Liu Hong, poddirektor digitalne in inteligenčne divizije podjetja China Mobile, je predstavil, da so se prve skupine rešitev za visokohitrostne podatkovne omrežja že uvedle v mestih, kot so Tianjin, Suzhou in Ganzhou, kar je uspešno spodbudilo izgradnjo ključnih scenarijev, kot so združevanje podatkov o električnih vozilih (EV), nadzor tveganj v bankah in finančnem sektorju, učinkovita razmenjava meteoroloških podatkov ter storitve za delovanje podatkovnih tokov, s čimer se podpira prehod izvajanja transakcij z podatki iz fizičnega v spletno okolje.

Lv Peng, raziskovalec na Inštitutu za sociologijo Kitajske akademije družbenih znanosti, meni, da sta eksplozija leksikalne ekonomije in razvoj končnih inteligentnih agentov medsebojno podpirajoča. Leksikalna ekonomija vodi končne inteligentne agente proti »vključevanju in učinkovitosti«, vzpostavlja vrednostni sidrišči za storitve umetne inteligence in pretvarja inteligentne agente iz preprostih tehničnih konceptov v kvantificirano produktivnost. Da bi zmanjšali stroške uporabe ključnih besed za uporabnike, se proizvajalci končnih naprav osredotočajo na končno računsko moč in optimizacijo na sistemski ravni ter izboljšujejo stopnjo pretvorbe ključnih besed s sodelovanjem programske in strojne opreme. Pretvorba inteligentnih agentov v intimne pomočnike, ki jih običajni uporabniki lahko takoj uporabljajo, je spodbudila vpeljavo AI na potrošniško tržišče.

Z nenehnim prodorom inteligentnih agentov na končnih napravah na področjih, kot so osebni računalniki, avtomobili in pametne hiše, se pospešuje uresničevanje novega umetne inteligence ekosistema, ki za »gorivo« uporablja besedne elemente in za »motor« računske zmogljivosti na končni strani. Lv Peng je povedal, da razvoj ci yuan še naprej opozarja na tri glavne pomanjkljivosti: prvič, pritiski glede stroškov in porabe energije, saj sta oskrba z računsko močjo in stroški električne energije še naprej trdi omejitve za obsežno razširjanje ci yuan; drugič, obstajajo tveganja za varnost in zasebnost, ki jih je nujno treba sistemsko preprečiti – na primer izguba podatkov in zloraba dovoljenj zaradi pogostih klicev inteligentnih agentov; tretji problem je pomanjkanje standardov in ekosistema – manjkajo enotni standardi za merjenje in cenitev leksikalnih elementov ter je industrijski ekosistem še nedorečen. »Le z odpravo teh pomanjkljivosti bo gospodarstvo ci yuan doseglo stabilnost in dolgoročni uspeh,« je dejal Lv Peng.