随着 Meta 专为设备端应用场景优化的轻量级 Llama 1B 和 3B 参数模型近期上线，Apple Intelligence 也将在 10 月底发布其新产品，我们认为边缘 AI 和设备端 AI 将成为 2025 年的最大话题。

　　边缘 AI 正在通过将数据处理从中心化云服务器直接转移到本地设备，革新人工智能领域。这种方法解决了传统 AI 部署的局限性，例如高延迟、隐私问题和带宽限制。通过在智能手机、可穿戴设备和物联网传感器等设备上实现实时数据处理，边缘 AI 减少了响应时间，并将敏感信息安全地保存在设备本身。

　　硬件和软件的技术进步使得在资源受限的设备上运行复杂的 AI 模型成为可能。诸如专用的边缘处理器和模型优化技术等创新，使得设备端计算更加高效，同时不会显著影响性能。

　　摩尔定律指出，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。然而，AI 模型的增长速度已超过了硬件改进的速度，导致计算需求与供给之间的差距不断扩大。这种差距使得硬件和软件的协同设计变得必不可少。

　　主要的行业巨头纷纷大举投资边缘 AI，认识到它能够彻底改变如医疗、自动驾驶、机器人和虚拟助手等领域，通过提供即时、个性化且可靠的 AI 体验。例如，Meta 最近发布了专为边缘设备优化的模型，Apple Intelligence 也将在 10 月底发布其边缘 AI 技术。

　　区块链通过其不可篡改的账本，确保数据的完整性和抗篡改性，这在边缘设备组成的去中心化网络中尤为关键。通过在区块链上记录交易和数据交换，边缘设备可以在无需依赖中心化机构的情况下，安全地进行身份验证和授权操作。

　　部署和维护边缘网络需要大量资源。加密经济模型或代币激励可以通过提供代币奖励，鼓励个人和组织贡献计算能力、数据和其他资源，从而支持网络的建设和运营。

　　通过引入 DeFi 中的质押、借贷和流动性池等概念，边缘 AI 网络能够建立计算资源的市场。参与者可以通过质押代币提供计算能力，借出多余的资源，或贡献到共享池中，以获取相应的奖励。智能合约则自动执行凯云官网这些流程，确保资源根据供需情况进行公平且高效的分配，并在网络中实现动态定价机制。

　　在一个去中心化的边缘设备网络中，如何建立无需中央监管的信任是一项挑战。在加密网络中，信任是通过数学手段得以实现的；这种基于计算和凯云官网数学的信任是促成无需信任的互动的关键，而目前 AI 还未具备这一特性。

　　展望未来，边缘 AI 领域仍有大量创新机会。我们将看到边缘 AI 在众多应用场景中成为我们生活中不可或缺的一部分，如超个性化学习助手、数字孪生、自动驾驶汽车、集体智能网络和情感 AI 伴侣等。我们对未来充满期待！

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