7 parasta hajautettua tekoälyalustaa, joita kannattaa seurata
Lyhyesti
Tässä artikkelissa nostamme esiin seitsemän parasta hajautettua tekoälyalustaa, jotka tasoittavat pelikenttää.
Tekoälyn (AI) innovaatiot ovat kasvaneet valtavasti sen jälkeen, kun ChatGPT marraskuussa 2022. Vaikka tekoäly on yleistynyt, sen kehitystä ja käyttöönottoa hidastavat kuitenkin edelleen merkittävät pullonkaulat – yksi tämän vasta kehittyvän teollisuudenalan suurimmista haasteista on datan laatu ja hallinta.
Erään arvio Epoch AI:n mukaan ihmisten tuottaman julkisen tekstidatan kokonaismäärä on noin 300 biljoonaa tokenia; kielimallit hyödyntävät todennäköisesti tätä datakantaa täysimääräisesti koulutuksessa vuosina 2026–2032. Tämä uhkaava datapula yhdistettynä läpinäkyvyyteen ja kustannuksiin liittyviin huolenaiheisiin johtuu pääasiassa useimpien tekoälyn dataputkien keskittämisestä.
Valoisampaa on se, että hajautetut infrastruktuurit osoittautuvat arvokkaiksi näiden kipukohtien ratkaisemisessa. Tässä artikkelissa nostamme esiin seitsemän tärkeintä hajautettua tekoälyalustaa, jotka tasoittavat pelikenttää. Nämä uudet alustat antavat tekoälyn kehittäjille ja yrityksille mahdollisuuden hankkia todennettavia, yhteisölähtöisiä tietojoukkoja ilman keskitettyjen välikäsien tarvetta.
OORT: Täydellinen datapilvi hajautetulle tekoälylle
OORT on kokonaisvaltainen hajautettu tekoälyratkaisu, joka on suunniteltu mahdollistamaan sekä yrityksille että yksityishenkilöille tekoälydatan keräämisen, käsittelyn ja kaupallistamisen.
Tässä tekoälydatapilvessä erottuu keskitettyihin vastineisiinsa verrattuna globaali yhteisölähestymistapa. Läpinäkymättömien tiedonkeruuprosessien sijaan OORT esittelee hajautetun, omni-chain-tiedonkeruualustan nimeltä OORT DataHub. Tämä alusta hyödyntää globaalin yhteisön panosta tarjotakseen monipuolisia, korkealaatuisia ja todennettavia tietojoukkoja tekoälydatan laadun ja hallinnan nykyisten puutteiden korjaamiseksi.
OORT DataHubia tukee hajautettu verkko, OORT Edge, joka mahdollistaa kerätyn datan tallennuksen ja käsittelyn reunasolmun laitteiston, Deimosin, kautta.
Näin ollen OORT-ekosysteemin käyttäjillä on mahdollisuus ansaita rahaksi muutettavia palkkioita edistää kohti DataHubia tai osaksi reunaverkkoa liittymällä hotellit solmu Deimos-laitteen kautta. Tällä hetkellä tässä hajautetussa tekoälyekosysteemissä on yli 330 000 tiedontuottajaa, yli 83 000 solmua ja yli 10 000 päivittäistä käyttäjää.
Bittensor: Hajautettu tiedusteluverkosto
Bittensor on toinen mielenkiintoinen hajautettu tekoälyalusta; tämän lohkoketjupohjaisen ekosysteemin ytimessä on digitaalisten hyödykkeiden ketjutuotanto, mukaan lukien tekoälyn päättely, koulutus ja siihen liittyvä infrastruktuuri.
Joten miten se toimii? Bittensor hyödyntää aliverkkojen konseptia esitelläkseen yhteisöjä, jotka tuottavat näitä digitaalisia hyödykkeitä kilpailukykyiseen hintaan. Tämä perustuu kannustinmalliin, jossa parhaat louhijat (avustajat) palkitaan tietyn tehtävän suorittamisesta. Jotkin tekoälyaliverkon tehtävistä voivat vaihdella palveluista, kuten koulutuksesta, ennustamisesta tai erikoistuneesta päättelystä.
Bittensorin verkostoon kuuluu myös validoijia, joiden tehtävänä on validoida louhijoitten tekemä työ. Tämä varmistaa, että Bittensorin kannustinmallin kautta palkitaan vain laadukkaista palveluista – ekosysteemi lähettää tätä tarkoitusta varten päivittäin 7200 TAO-tokenia. Aliverkkojen sisällä allokaatiot jaetaan kolmeen osaan: aliverkon luoja (18 %), validoijat (41 %) ja louhijat (41 %).
Bittensorin hajautetut aliverkot ovat siirtymä pois keskitetystä tekoälyn koulutusprosessista, jossa suuryrityksillä on monopoli tiedonkeruussa ja muissa tekoälypalveluissa.
Ocean Protocol: Tekoälyvalmiin datan markkinapaikka
Ocean Protocol on yksi vakiintuneimmista toimijoista tällä kehittyvällä innovaatioalueella. Hajautetuksi protokollakseksi rakennettu alusta helpottaa kahta tekoälyn kehityksen kannalta välttämätöntä pääkomponenttia – dataa ja laskentaa.
Teknologiapino sisältää kolme pääosaa: Datatokenit, Ocean Nodet ja Compute-to-Data. Datatokenien avulla Ocean Protocolin käyttäjät voivat tokenisoida yksityisen datansa ja asettaa sen saataville mallinkoulutukseen säilyttäen samalla yksityisyytensä. Lähestymistapaa kutsutaan nimellä "token-gating", jossa datan omistajat voivat julkaista datapalveluita Ocean Protocol -markkinapaikalla hajautetun käyttöoikeusmallin avulla.
Ocean Node -solmut mahdollistavat käyttämättömien laskentaresurssien rahaksi muuttamisen. Laitteiden omistajat ympäri maailmaa voivat omistaa käyttämättömän laskentatehonsa Ocean Networkin tukemiseen vastineeksi ekosysteemipalkkioista.
Compute-to-Data on tämän ekosysteemin tunnusmerkki; se antaa kuluttajille (mallikouluttajille) mahdollisuuden ostaa datajoukkoja, joita vasten he voivat ajaa mallejaan ilman, että toimittajan yksityisyys paljastuu. Tämä antaa Ocean Protocolille etulyöntiaseman hajautettuna "tekoälyvalmiin datan markkinapaikkana".
SingularityNET: Hajautettujen tekoälypalveluiden edelläkävijä
SingularityNET on hajautetun tekoälyn edelläkävijä; projekti käynnistettiin vuonna 2017, ja se keräsi 36 miljoonan dollarin ICO:n minuutissa. Sittemmin siitä on kehittynyt hyvämaineinen lohkoketjupohjainen alusta, jossa käyttäjät voivat luoda, jakaa ja ansaita rahaa tekoälypalveluilla.
Toisin kuin datajoukkoihin ja raakalaskentaan keskittyvät kilpailijansa, SingularityNET on erikoistunut tekoälypalveluihin, kuten API-rajapintoihin, malleihin ja agentteihin, joita kehittäjät voivat ansaita rahaa tai ostaa tukeakseen kehityshankkeitaan. Tämä on mahdollista alustan natiivin $AGIX-tokenin kautta, jonka avulla osallistujat voivat maksaa tekoälypalveluista.
SingularityNETin infrastruktuurimalli kiinnittää myös erityistä huomiota yhteentoimivuuteen, mikä mahdollistaa eri palvelujen välisen yhteydenpidon. Tämä luo tekoälyä tukevan ekosysteemin, jossa itsenäiset osallistujat voivat koota monimutkaisia prosessiputkia.
Tämän projektin toinen erottuva piirre on perustajan, tohtori Ben Goertzelin, visio edistää tekoälyä (AGI) – aikakautta, jossa tekoälyllä on kyky suorittaa kaikki ihmisen suorittamat tehtävät ja mahdollisesti ylittää ihmisen älykkyys useilla eri osa-alueilla.
Fetch.ai: Hajautetut agentit ja datatalous
Fetch.ai on jälleen yksi uudenlainen innovaatio, joka toimii tulevassa tekoälyagenttien tukemassa agenttitaloudessa. Tämä projekti on suunniteltu moniagenttialustaksi, jonka avulla autonomiset ohjelmistoagentit voivat olla vuorovaikutuksessa, neuvotella ja käsitellä tietoja käyttäjien, organisaatioiden tai laitteiden puolesta hyödyntäen samalla lohkoketjuteknologiaa viestintäkanavien suojaamiseksi.
Yksi tämän ekosysteemin pääkomponenteista on agenttikehys (AEA). Sen tehtäviin kuuluvat toiminnot, kuten tiedonkeruu ja -analyysi, vuorovaikutus muiden agenttien tai tietolähteiden kanssa, päätökset, tapahtumat sekä osallistuminen koneoppimiseen tai tehtävien optimointiin. Niitä voidaan ajatella digitaalisina kaksosina, jotka toimivat käyttäjien puolesta.
Mistä erottuu Fetch.ai on reaaliaikaisten, dynaamisten tietovirtojen mahdollistaminen autonomisten agenttien välillä. Tämä on edistysaskel perinteisiin tekoälyputkiin verrattuna, jotka ovat luonteeltaan paitsi keskitettyjä myös staattisia. Esimerkiksi vilkkaan kaupungin liikenteenhallintajärjestelmä voi käyttää tekoälyagentteja ostamaan reaaliaikaista liikennedataa kaupungin antureilta agenttipohjaisen talousmallin ansiosta.
Gensyn: Hajautettu laskenta tekoälykoulutukseen
Tuoreen raportti McKinseyn mukaan projektit osoittavat, että maailmanlaajuiset datakeskukset tarvitsevat arviolta 6.7 biljoonaa dollaria pysyäkseen kasvavan laskentatehon kysynnän perässä. Gensyn käsittelee tätä uhkaavaa kustannusriskiä hajautetun protokollansa avulla, joka keskittyy koneoppimiseen perustuvaan laskentaan.
Ytimessään Gensyn mahdollistaa maailman laskentakapasiteetin yhdistämisen yhdeksi verkoksi. Tämä on mahdollista hajautetun kehyksen avulla, joka tarjoaa kenelle tahansa, jolla on käyttämätöntä laskentakapasiteettia, mahdollisuuden allokoida sitä verkkoon. Tämä tukee tekoälyinnovaattoreita maailmanlaajuisesti saatavilla olevalla laskennalla, jota he voivat vuokrata suurten mallien koulutuksen skaalaamiseen.
Gensynin ekosysteemi koostuu neljästä peruskomponentista: johdonmukainen koneoppimisen toteutus, luottamaton varmennus, vertaisverkkojen välinen viestintä ja hajautettu koordinointi. Kaikki nämä osa-alueet toimivat yhdessä mahdollistaen hajautetun ja todennettavan koneoppimisen maailmanlaajuisesti.
On myös syytä mainita, että tämä projekti on vielä alkuvaiheessa, ja Testnet on tällä hetkellä saatavilla. Siinä on kolme sovellusta, joita käyttäjät voivat kokeilla: RL Swarm, BlockAssist ja Judge.
Grass: Hajautettu datan joukkoistamisverkosto
Usein, kun maksamme internet-palveluista, emme lopulta käytä kaikkea varattua kaistanleveyttä. Ruoho, aiemmin Grassdata, esitteli innovatiivisen konseptin, jossa internetin käyttäjät ympäri maailmaa voivat hyödyntää käyttämätöntä kaistanleveyttään.
Projekti herättää tämän tarinan eloon hajautetun mallinsa avulla, jonka avulla kuka tahansa voi osallistua ja ansaita palkintoja yksinkertaisten vaiheiden avulla, muuttaen käyttämättömän kaistanleveyden arvokkaaksi resurssiksi tekoälyn koulutukseen. Yksinkertaisesti sanottuna Grass toimii hajautettuna fyysisenä verkkona (DepIN) verkkodatan käyttöön, jossa käyttäjät voivat käyttää solmuja päivittäisissä laitteissaan, jotka toimivat tietolähteinä tekoälylle ja verkkoälylle.
Tämä luvaton ja hajautettu lähestymistapa on mullistava paitsi tekoälymallien koulutuksessa, myös arkipäiväisten digitaalisten resurssien hyödyntämisessä. Käyttäjät voivat toimia datan tarjoajina ja pyörittää avointa verkkoa, joka pystyy kilpailemaan keskitettyjen hakurobottien ja datan kerääjien kanssa, joita tällä hetkellä hallitsee kourallinen suuria teknologiayrityksiä.
Yhteenveto
Kuten johdannossa mainittiin, tekoälyn kehitys ja käyttöönotto eivät ole olleet vailla omat ainutlaatuiset haasteensa. Näitä ovat datanhallinta, laatu ja kasvavat laskentakustannukset. Kuten tässä luettelossa esitetyt esimerkit korostavat, hajautetun tekoälyn innovaatioiden alalla on kuitenkin tapahtunut merkittävää edistystä. Nämä projektit ovat kurkistus siihen, mitä hajautetut arkkitehtuurit tarjoavat tekoälylle ja päinvastoin; se on sekä lohkoketju- että tekoälyinnovaatioille win-win-tilanne.
Hajautettujen tekoälyalustojen vertailutaulukko
| projekti | Päätavoite | Mikä erottuu |
| OORT | Hajautettu tekoälytietopilvi, jonka avulla käyttäjät voivat kerätä, käsitellä ja ansaita rahaa datasta | Yhteisövetoinen DataHub ja reunaverkko (Deimos), jossa on yli 330 000 osallistujaa ja todennettavissa olevia datajoukkoja |
| Bittensor | Lohkoketjuverkko hajautettuun tekoälyn koulutukseen ja päättelyyn | Kannustetut aliverkot palkitsevat laadukkaista tekoälytuloksista päivittäisillä TAO-päästöillä |
| Ocean Protocol | Tekoälyvalmiin datan ja laskennan markkinapaikka | Compute-to-Data-tietosuojamalli, joka mahdollistaa turvallisen tiedonjaon paljastamatta raakadatajoukkoja |
| SingularityNET | Tekoälypalveluiden ja API-rajapintojen markkinapaikka | Yhteentoimivien tekoälyagenttien rahaksi muuttaminen; uraauurtava visio tekoälystä (AGI) |
| Fetch.ai | Moniagenttinen tekoälytalous autonomiseen tiedonvaihtoon | Reaaliaikainen dataneuvottelu autonomisten agenttien (AEA) kautta |
| Gensyn | Hajautettu laskentaverkko koneoppimista varten | Globaalin laskentatehokkuuden luotettava varmennus ja yhdistäminen tekoälykoulutusta varten |
| Ruoho | Hajautettu kaistanleveys ja datan joukkoistamisverkosto | Muuntaa käyttämättömän internet-kaistanleveyden tekoälykoulutusdataresursseiksi |
Usein kysytyt kysymykset
Mitä on hajautettu tekoäly?
Hajautettu tekoäly viittaa tekoälyjärjestelmiin, jotka on rakennettu hajautettujen ekosysteemien, kuten lohkoketju- tai vertaisverkkoinfrastruktuurien, varaan. Globaalit yhteisöt ottavat datan, laskennan ja mallinnuksen roolin, toisin kuin keskitetyssä ympäristössä, jossa suuryritykset hallitsevat kaikkia näitä toimintoja.
Miten hajautettu tekoäly eroaa perinteisistä tekoälyalustoista?
Toisin kuin perinteiset vastineensa, jotka perustuvat keskitettyihin datakeskuksiin ja läpinäkymättömiin tiedonkeruutekniikoihin, hajautettu tekoäly jakaa tiedonhankinnan, laskentatehon ja mallikoulutuksen monimuotoisille ekosysteemin osallistujille. Tämä parantaa läpinäkyvyyttä, turvallisuutta ja osallistavuutta.
Miksi datan laadunvalvonta on tärkeää tekoälyn kehittämisessä?
Datan laadulla on suora vaikutus tekoälymallien tarkkuuteen ja oikeudenmukaisuuteen. Siksi tekoälydatan käsittelyputkien on oltava todennettavissa, hankittava eettisesti ja jaettava turvallisesti.
Miten osallistujat ansaitsevat hajautetuissa tekoälyekosysteemeissä?
Näistä ekosysteemeistä voi ansaita monella tapaa, mukaan lukien arvokkaiden resurssien, kuten datan ja laskentatehon, hyödyntäminen. Useimmilla DeAI-alustoilla on kannustinmekanismeja, joissa käyttäjät voivat saada rahaksi muutettavia palkkioita.
Mitkä hajautetut tekoälyprojektit ovat tällä hetkellä alan kärjessä?
Merkittäviä toimijoita ovat OORT (datapilvi), Bittensor (tekoälyä hyödyntävä tiedusteluverkosto), Ocean Protocol (tekoälyvalmis datamarkkinapaikka), SingularityNET (tekoälypalvelukeskus), Fetch.ai (agenttitalous), Gensyn (hajautettu laskenta) ja Grass (datan joukkoistamisverkosto).
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Gregory, Puolasta kotoisin oleva digitaalinen nomadi, ei ole vain talousanalyytikko, vaan myös arvokas avustaja useissa verkkolehdissä. Hänellä on runsaasti kokemusta rahoitusalalta, ja hänen näkemyksensä ja asiantuntemuksensa ovat ansainneet hänelle tunnustusta useissa julkaisuissa. Käyttääkseen vapaa-aikaansa tehokkaasti Gregory on tällä hetkellä omistautunut kirjoittamaan kirjan kryptovaluutoista ja lohkoketjusta.
lisää artikkeleita
Gregory, Puolasta kotoisin oleva digitaalinen nomadi, ei ole vain talousanalyytikko, vaan myös arvokas avustaja useissa verkkolehdissä. Hänellä on runsaasti kokemusta rahoitusalalta, ja hänen näkemyksensä ja asiantuntemuksensa ovat ansainneet hänelle tunnustusta useissa julkaisuissa. Käyttääkseen vapaa-aikaansa tehokkaasti Gregory on tällä hetkellä omistautunut kirjoittamaan kirjan kryptovaluutoista ja lohkoketjusta.
