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2025年定義的三大人工智能趨勢——以及默默推動它們的基礎設施
人工智能正在迅速發展——但並不總是以人們預期的方式發展。盡管頭條新聞仍然集中在大型基礎模型和炫目的演示上,但一個較爲安靜的轉變正在進行——這完全是關於讓人工智能在現實世界中真正發揮作用。
PAI3團隊最近的一篇帖子列出了三個超越流行詞的趨勢,指出AI技術棧如何在內部發生變化。以下是他們所涵蓋內容的分解,以及爲什麼這很重要。
向ChatGPT詢問趣聞的時代已經讓位於更結構化、特定於工作的人造智能。這些是模塊化的人工智能單元,旨在執行任務:總結報告、管理加密貨幣投資組合、自動化重復工作流程,或充當數字研究助理。
與其使用一個龐大的模型試圖做所有事情,不如讓代理允許開發者(甚至非技術用戶)爲特定領域配置人工智能——然後將其部署爲自主運行。
這一變化對基礎設施來說是巨大的,因爲:
代理需要持續運行或按需運行。
他們需要安全地訪問工具、數據和API。
他們需要可擴展、具有成本效益的環境來運營。
這就是PAI3的去中心化節點的作用——提供一個分布式系統來托管和執行這些代理.
訓練模型受到很多關注,但推理才是實際AI使用和成本的主導。每當用戶與AI系統交互時,推理是在幕後發生的事情。它計算密集,需要低延遲,並且必須在不超出預算的情況下擴展。
集中式雲服務提供商仍然是今天推理的默認選擇,但它們昂貴、不透明,並且越來越擁堵。
PAI3 顛覆了這一點,通過在全球貢獻者運營的獨立節點上啓用邊緣推理。這些節點運行容器化的 AI 工作負載,從 LLM 到代理,並在本地存儲加密數據。
這使得推斷:
更高效
更私密
對於提供計算的人員來說,經濟回報更高。
隨着對人工智能的需求增加,集中控制的局限性——數據隱私風險、計算壟斷和單點故障——正變得越來越難以忽視。
解決方案?從頭重新思考基礎設施。
PAI3正在構建一個去中心化的計算網路,其中:
貢獻者運行節點並爲處理AI任務賺取報酬
AI代理通過去中心化推理機器安全部署和路由(DIM)
數據保持私密和加密——絕不會復制到中央服務器
經濟價值與提供實際效用的那些人共享
這是一張不僅僅用於運行人工智能的網路,而是爲了使其力量、經濟和訪問權民主化。
最後的思考
這些趨勢並不是假設——它們已經在實施中。PAI3的網路已經上線,正在增長,並證明了一種不同的AI基礎設施模型是可能的。一個不依賴於集中式雲壟斷或抽象代幣經濟的模型。一個計算、數據和獎勵在邊緣流動的模型。
想要探索如何運行節點、部署代理,或者僅僅想了解更多信息嗎?
訪問他們的官方網站或在 X 上查看他們 @Pai3Ai