# エッジAI：2025年の技術分野の焦点軽量AIモデルのデバイス側への応用が進むにつれて、エッジAIとデバイス側AIは2025年のテクノロジー界のホットトピックになることが期待されています。最近、あるソーシャルメディアの巨人がデバイス側シーン向けに1Bおよび3Bのパラメータ規模を持つ最適化モデルを発表し、あるテクノロジー企業も10月末にエッジAIの新製品を発表する予定です。研究機関の協力によって完成された詳細な報告書は、エッジAIの発展状況と将来の展望を深く探求しています。この報告書は、エッジAIの必要性、コアイノベーション、暗号技術との結びつき、そして現在の発展状況など、複数の側面を網羅しています。## エッジAIの台頭エッジAIは人工知能分野を根本的に変えています。これは、データ処理を集中型クラウドサーバーからローカルデバイスに移行します。このアプローチは、高遅延、プライバシー問題、帯域幅制限など、従来のAIデプロイメントが直面する多くの課題を効果的に解決します。スマートフォン、ウェアラブルデバイス、IoTセンサーなどのエンドデバイスでリアルタイムデータ処理を実現することで、エッジAIは応答時間を短縮するだけでなく、機密情報をデバイス自体に安全に保存することもできます。ハードウェアとソフトウェア技術の進歩により、リソースが制限されたデバイス上で複雑なAIモデルを実行することが可能になりました。専用のエッジプロセッサやモデル最適化技術などの革新は、デバイス側の計算効率を大幅に向上させる一方で、優れた性能を維持しています。! [エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-df7ca6c215704291a2f0d3ce658f2fa8)### AIの成長速度はムーアの法則を超えていますムーアの法則は、マイクロチップ上のトランジスタの数が約2年ごとに倍増することを予測しています。しかし、AIモデルの発展速度はハードウェアの進歩のペースを超えており、計算ニーズと供給の間のギャップが拡大し続けています。この傾向は、ハードウェアとソフトウェアの協調設計が非常に重要になることを意味しています。### テクノロジー大手がエッジAIに次々と進出主要なテクノロジー企業は、医療、自動運転、ロボット、スマートアシスタントなどの分野におけるその巨大な潜在能力を認識し、エッジAI技術への投資を強化しています。エッジAIは、即時で個別化された信頼性の高いAI体験を提供することによって、これらの分野のアプリケーションシナリオを根本的に変えることが期待されています。## エッジAIと暗号技術の融合### ブロックチェーンはエッジAIネットワークに信頼の基盤を提供しますブロックチェーン技術は、その改ざん不可能な特性によって、エッジAIネットワークに安全で分散型の信頼メカニズムを提供します。エッジデバイスで構成される分散ネットワークにおいて、ブロックチェーンはデータの完全性と改ざん防止を保証し、デバイスが中央集権機関なしで安全なアイデンティティ認証と権限付与操作を行うことを可能にします。### 暗号経済モデルがリソース共有を推進しますエッジネットワークの展開と維持には多くのリソースが必要です。暗号経済モデルはトークンインセンティブメカニズムを通じて、個人や組織が計算能力やデータなどのリソースを提供することを促し、ネットワークの構築と運営をサポートします。### 分散型金融は、リソースの効率的な配分を促進します分散型金融のステーキング、貸付、流動性プールなどの概念を参考に、エッジAIネットワークは計算リソースの効率的な市場を構築できます。参加者はトークンをステーキングして計算能力を提供したり、余剰リソースを貸し出したり、共有プールに参加したりして、相応の報酬を得ることができます。スマートコントラクトはこれらのプロセスを自動的に実行し、リソースが需給に基づいて公正かつ効率的に配分されることを保証します。! [エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6e93fdec6c860d99e9535f6efcebb93e)### 中央集権の信頼メカニズムの挑戦分散型エッジデバイスネットワークにおいて、中央管理なしで信頼メカニズムを構築することは依然として大きな課題です。暗号ネットワークは数学的手法を通じて信頼を実現しており、この計算と数学に基づく信頼メカニズムは、信頼のない相互作用を実現するための鍵となっていますが、現在のAI技術はこの特性を完全には備えていません。## 今後の展望エッジAI分野には依然として広範な革新の余地があります。将来的には、エッジAIが高度にパーソナライズされた学習アシスタント、デジタルツイン技術、自動運転車、集団知能ネットワーク、感情AIパートナーなど、さまざまなアプリケーションシーンで生活の重要な要素となることが期待されます。これらの革新は私たちの日常生活に深遠な影響を与え、私たちの期待と関心に値します。! [エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-9d1f8669bdfc735fa0e32820b07023c0)
エッジAIの台頭：2025年のテクノロジーホットスポットと暗号化の融合展望
エッジAI：2025年の技術分野の焦点
軽量AIモデルのデバイス側への応用が進むにつれて、エッジAIとデバイス側AIは2025年のテクノロジー界のホットトピックになることが期待されています。最近、あるソーシャルメディアの巨人がデバイス側シーン向けに1Bおよび3Bのパラメータ規模を持つ最適化モデルを発表し、あるテクノロジー企業も10月末にエッジAIの新製品を発表する予定です。
研究機関の協力によって完成された詳細な報告書は、エッジAIの発展状況と将来の展望を深く探求しています。この報告書は、エッジAIの必要性、コアイノベーション、暗号技術との結びつき、そして現在の発展状況など、複数の側面を網羅しています。
エッジAIの台頭
エッジAIは人工知能分野を根本的に変えています。これは、データ処理を集中型クラウドサーバーからローカルデバイスに移行します。このアプローチは、高遅延、プライバシー問題、帯域幅制限など、従来のAIデプロイメントが直面する多くの課題を効果的に解決します。スマートフォン、ウェアラブルデバイス、IoTセンサーなどのエンドデバイスでリアルタイムデータ処理を実現することで、エッジAIは応答時間を短縮するだけでなく、機密情報をデバイス自体に安全に保存することもできます。
ハードウェアとソフトウェア技術の進歩により、リソースが制限されたデバイス上で複雑なAIモデルを実行することが可能になりました。専用のエッジプロセッサやモデル最適化技術などの革新は、デバイス側の計算効率を大幅に向上させる一方で、優れた性能を維持しています。
! エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語?
AIの成長速度はムーアの法則を超えています
ムーアの法則は、マイクロチップ上のトランジスタの数が約2年ごとに倍増することを予測しています。しかし、AIモデルの発展速度はハードウェアの進歩のペースを超えており、計算ニーズと供給の間のギャップが拡大し続けています。この傾向は、ハードウェアとソフトウェアの協調設計が非常に重要になることを意味しています。
テクノロジー大手がエッジAIに次々と進出
主要なテクノロジー企業は、医療、自動運転、ロボット、スマートアシスタントなどの分野におけるその巨大な潜在能力を認識し、エッジAI技術への投資を強化しています。エッジAIは、即時で個別化された信頼性の高いAI体験を提供することによって、これらの分野のアプリケーションシナリオを根本的に変えることが期待されています。
エッジAIと暗号技術の融合
ブロックチェーンはエッジAIネットワークに信頼の基盤を提供します
ブロックチェーン技術は、その改ざん不可能な特性によって、エッジAIネットワークに安全で分散型の信頼メカニズムを提供します。エッジデバイスで構成される分散ネットワークにおいて、ブロックチェーンはデータの完全性と改ざん防止を保証し、デバイスが中央集権機関なしで安全なアイデンティティ認証と権限付与操作を行うことを可能にします。
暗号経済モデルがリソース共有を推進します
エッジネットワークの展開と維持には多くのリソースが必要です。暗号経済モデルはトークンインセンティブメカニズムを通じて、個人や組織が計算能力やデータなどのリソースを提供することを促し、ネットワークの構築と運営をサポートします。
分散型金融は、リソースの効率的な配分を促進します
分散型金融のステーキング、貸付、流動性プールなどの概念を参考に、エッジAIネットワークは計算リソースの効率的な市場を構築できます。参加者はトークンをステーキングして計算能力を提供したり、余剰リソースを貸し出したり、共有プールに参加したりして、相応の報酬を得ることができます。スマートコントラクトはこれらのプロセスを自動的に実行し、リソースが需給に基づいて公正かつ効率的に配分されることを保証します。
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中央集権の信頼メカニズムの挑戦
分散型エッジデバイスネットワークにおいて、中央管理なしで信頼メカニズムを構築することは依然として大きな課題です。暗号ネットワークは数学的手法を通じて信頼を実現しており、この計算と数学に基づく信頼メカニズムは、信頼のない相互作用を実現するための鍵となっていますが、現在のAI技術はこの特性を完全には備えていません。
今後の展望
エッジAI分野には依然として広範な革新の余地があります。将来的には、エッジAIが高度にパーソナライズされた学習アシスタント、デジタルツイン技術、自動運転車、集団知能ネットワーク、感情AIパートナーなど、さまざまなアプリケーションシーンで生活の重要な要素となることが期待されます。これらの革新は私たちの日常生活に深遠な影響を与え、私たちの期待と関心に値します。
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