エッジAIの台頭 2025年はテクノロジーの焦点となる可能性

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エッジAI:2025年テクノロジーの最前線の新たな焦点

軽量AIモデルのデバイス側での最適化アプリケーションに伴い、エッジAIは徐々にテクノロジー分野のホットな話題になっています。業界の専門家は、2025年までにエッジAIが最も注目される技術トレンドの一つになる可能性が高いと予測しています。

最近、一部の主要なテクノロジー企業がこの分野での展開を始めました。例えば、あるソーシャルメディアの巨頭は、モバイルデバイス向けに最適化された小型AIモデルを発表しました。また、ある著名なテクノロジー企業も、10月末にそのエッジAI製品を発表する予定です。これらの動向は、テクノロジーの巨人たちがエッジAIの可能性を積極的に探求していることを示しています。

! エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語?

エッジAIは、データ処理をクラウドサーバーからローカルデバイスに移行することによって、人工知能の応用方法を再構築しています。このアプローチは、従来のAI展開における遅延、プライバシー、帯域幅などの問題を解決するだけでなく、より迅速な応答とより安全なデータ処理を実現します。

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、同時に良好なパフォーマンスを維持しています。

注目すべきは、AIの発展速度がムーアの法則を超えているということです。AIモデルの成長速度は、ハードウェアの改善速度を大きく上回っており、これによりハードウェアとソフトウェアの協調設計が特に重要になっています。

! エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語?

エッジAIとブロックチェーン技術の統合において、巨大な潜在能力が示されています。ブロックチェーンはエッジ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、データの完全性と耐改ざん性を確保します。暗号経済のインセンティブメカニズムはリソースの共有とネットワーク構築を促進し、分散型金融(DeFi)モデルはリソースの効率的な配分を実現するのに役立ちます。

未来、エッジAIは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、自動運転、集団知能ネットワーク、感情AIパートナーなど、複数の分野で重要な役割を果たすことが期待されています。これらのアプリケーションは私たちのライフスタイルを大きく変え、技術の発展に新たな可能性を切り開くでしょう。

技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、エッジAIは間違いなく今後数年のテクノロジー革新の重要な方向の一つとなるでしょう。私たちは、より多くの画期的な発展と、エッジAIがさまざまな業界にもたらす変革を見ることを期待しています。

! エッジでのAI、2025年のコアテクノロジーの物語?

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コメント
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LiquidationWizardvip
· 07-12 02:19
買ったのにどうして月へ行けないの?これだけ?
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MEVHunterNoLossvip
· 07-11 21:27
夜更かしが多すぎる、ちょっと昼寝する
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ChainSpyvip
· 07-11 10:03
それでは、私はもはや中央集権的なAIに権限を与える必要がないということですか?
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RuntimeErrorvip
· 07-10 02:02
ちょっと遅く炒めすぎたね
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MEVHunterLuckyvip
· 07-10 02:02
標準が再び革新された
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WhaleWatchervip
· 07-10 02:00
ただの新しい富を得るチャンスじゃないか
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BoredApeResistancevip
· 07-10 01:53
人工知能は現在最も流行しているテクノロジー産業となっていますが、限界も大きく、国内で実際に利用できるものは少ないです。性能要因の他に、主にデータセキュリティの問題があります。エッジコンピューティングの利点は完全にクラウドから切り離され、データが全てローカルデバイスで処理されることです。これには強力なチップのサポートが必要で、従来のチップにとってもチャンスです。

現在、個人は基本的に直接クラウドAPIを使用していますが、将来的にはほとんどのものが自分のデバイスに統合されるべきです。エッジコンピューティングと大言語モデル、コンピュータビジョンなどのAI能力を組み合わせて。

この記事を読んで、今後の業界トレンドは主に以下の点に集約されることがわかりましたので、参考にしてください:

1)国内の大言語モデルは大幅に実用化され、クラウドに依存せず、チップなどのハードウェアに対する要求が高まるでしょう;

2)エッジコンピューティングと人工知能の組み合わせはますます増えていき、チップ、AIデータ、アルゴリズムに同時に注目する必要があります;

3)個人消費者向けのAIが普及し、スマートホームや車載などが登場するため、下流製品にも注目する必要があります。

全体として、機械の知能と個人の結びつきはますます密接になり、どこにでも存在するようになります。

これらは新しい投資機会を生み出し、興味のあるフレンは関連する対象をフォローすることができます。
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SchroedingerAirdropvip
· 07-10 01:39
また一波のAIコンセプトが押し寄せてきました
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