엣지 AI, 2025 핵심 기술 서사?

글쓴이: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Sungjung Kim \& Swastik Shrivastava

편집: BeWater

전체 읽기: https://docs.bewater.xyz/zh/the-stage-of-edge-ai/

Meta가 장치 단말 애플리케이션을 위해 최적화한 경량 Llama 1B 및 3B 파라미터 모델이 최근 출시됨에 따라, Apple Intelligence도 10월 말에 새로운 제품을 발표할 예정입니다. 우리는 엣지 AI와 장치 단말 AI가 2025년의 최대 화두가 될 것이라고 생각합니다.

Peri Labs와 BeWater는 약 250페이지의 보고서를 공동 발표하였으며, 내용은 다음과 같습니다:

• 엣지 AI의 필요성
• 엣지 AI 분야의 핵심 혁신
• 왜 엣지 AI에 암호화 기술이 필요한가
• 엣지 AI의 핵심 프레임워크 이해하기
• 엣지 AI와 암호화 기술의 현황

BeWater는 본 보고서를 중국어로 번역하였으며, 요약은 다음과 같습니다:

엣지 AI의 부상

엣지 AI는 데이터 처리를 중앙화된 클라우드 서버에서 로컬 장치로 직접 이동시킴으로써 인공지능 분야에 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 접근 방식은 높은 지연 시간, 개인 정보 문제 및 대역폭 제한과 같은 전통적인 AI 배포의 한계를 해결합니다. 스마트폰, 웨어러블 장치 및 IoT 센서와 같은 장치에서 실시간 데이터 처리를 구현함으로써, 엣지 AI는 응답 시간을 줄이고 민감한 정보를 장치 자체에 안전하게 저장합니다.

하드웨어와 소프트웨어의 기술 발전은 자원이 제한된 장치에서 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있게 만들었습니다. 전용 엣지 프로세서 및 모델 최적화 기술과 같은 혁신은 장치 단말 계산을 더욱 효율적으로 만들면서 성능에 큰 영향을 미치지 않습니다.

요점 1: AI의 빠른 성장은 무어의 법칙을 초월했습니다.

무어의 법칙은 마이크로칩의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가한다고 말합니다. 그러나 AI 모델의 성장 속도는 하드웨어 개선 속도를 초과하여 계산 수요와 공급 간의 격차가 계속 확대되고 있습니다. 이러한 격차는 하드웨어와 소프트웨어의 협동 설계를 필수적으로 만듭니다.

요점 2: 주요 산업 거대 기업들이 엣지 AI에 대한 투자를 늘리고 있으며, 다양한 전략을 채택하고 있습니다.

주요 산업 거대 기업들은 엣지 AI에 대규모로 투자하고 있으며, 의료, 자율주행, 로봇 및 가상 비서와 같은 분야를 혁신할 수 있는 잠재력을 인식하고 있습니다. 예를 들어, Meta는 최근 엣지 장치에 최적화된 모델을 발표하였고, Apple Intelligence도 10월 말에 엣지 AI 기술을 발표할 예정입니다.

엣지 AI와 암호화 기술의 교차점

요점 3: 블록체인은 엣지 AI 네트워크에 안전하고 분산된 신뢰 메커니즘을 제공합니다.

블록체인은 변경 불가능한 장부를 통해 데이터의 무결성과 변조 방지성을 보장하며, 이는 엣지 장치로 구성된 분산 네트워크에서 특히 중요합니다. 블록체인에 거래 및 데이터 교환을 기록함으로써, 엣지 장치는 중앙 기관에 의존하지 않고도 안전하게 인증 및 권한 부여 작업을 수행할 수 있습니다.

요점 4: 암호 경제 인센티브 메커니즘은 자원 공유 및 자본 지출을 촉진합니다.

엣지 네트워크를 배포하고 유지하는 데는 많은 자원이 필요합니다. 암호 경제 모델이나 토큰 인센티브는 개인과 조직이 계산 능력, 데이터 및 기타 자원을 기여하도록 장려하기 위해 토큰 보상을 제공함으로써 네트워크의 구축 및 운영을 지원할 수 있습니다.

요점 5: DeFi 모델은 자원의 효율적인 분배를 촉진합니다.

DeFi의 스테이킹, 대출 및 유동성 풀과 같은 개념을 도입함으로써, 엣지 AI 네트워크는 계산 자원의 시장을 구축할 수 있습니다. 참여자는 토큰을 스테이킹하여 계산 능력을 제공하거나, 여분의 자원을 대출하거나, 공유 풀에 기여하여 해당 보상을 받을 수 있습니다. 스마트 계약은 이러한 프로세스를 자동으로 실행하여 자원이 수요와 공급에 따라 공정하고 효율적으로 분배되도록 하고, 네트워크 내에서 동적 가격 책정 메커니즘을 구현합니다.

요점 6: 신뢰의 분산화

분산된 엣지 장치 네트워크에서 중앙 감독 없이 신뢰를 구축하는 것은 도전 과제입니다. 암호 네트워크에서 신뢰는 수학적 수단을 통해 실현됩니다. 이러한 계산 및 수학 기반의 신뢰는 신뢰 없는 상호작용을 촉진하는 핵심 요소이며, 현재 AI는 이러한 특성을 갖추고 있지 않습니다.

미래 전망

미래를 바라보면, 엣지 AI 분야에는 여전히 많은 혁신 기회가 있습니다. 우리는 엣지 AI가 초개인화 학습 도우미, 디지털 쌍둥이, 자율주행 자동차, 집단 지능 네트워크 및 감정 AI 동반자와 같은 다양한 응용 분야에서 우리의 삶에서 필수적인 부분이 되는 것을 보게 될 것입니다. 우리는 미래에 대한 기대감으로 가득 차 있습니다!