엣지 AI 2025 핵심 기술 내러티브?

Advait Jayant, Matthew Sheldon, 김성중, Swastik Shrivastava 작성

편집: BeWater<

최근 장치 측 시나리오에 최적화된 Meta의 경량 라마 1B 및 3B 파라메트릭 모델이 출시되고, 10월 말 Apple Intelligence가 신제품을 출시함에 따라 2025년에는 엣지 AI와 장치 측 AI가 가장 큰 화두가 될 것으로 예상됩니다.

Peri Labs와 BeWater가 공동 작업한 250페이지 분량의 보고서에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.

• 엣지 AI의 필요성

• 엣지 AI 분야의 핵심 혁신

• 엣지 AI에 암호 화폐가 필요한 이유

• 엣지 AI를 이해하기 위한 핵심 프레임워크

• 엣지 AI와 암호화폐의 최신 기술

비워터는 이 보고서를 중국어로 번역했으며 주요 내용은 다음과 같습니다.

엣지 AI의 부상

엣지 AI는 데이터 처리를 중앙 클라우드 서버에서 로컬 장치로 직접 이동함으로써 인공지능 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 디바이스로 직접 이동하여 AI 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 이 접근 방식은 높은 지연 시간, 개인정보 보호 문제, 대역폭 제약과 같은 기존 AI 배포의 한계를 해결합니다. 엣지 AI는 스마트폰, 웨어러블, IoT 센서와 같은 디바이스에서 실시간 데이터 처리를 지원함으로써 응답 시간을 단축하고 디바이스 자체에서 민감한 정보를 안전하게 보호합니다.

하드웨어 및 소프트웨어의 기술 발전으로 인해 의 기술 발전으로 리소스가 제한된 디바이스에서도 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있게 되었습니다. 전용 엣지 프로세서 및 모델 최적화 기법과 같은 혁신으로 성능에 큰 영향을 주지 않으면서 디바이스 측 계산을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

키포인트 1: AI의 빠른 성장은 무어의 법칙을 앞질렀습니다.

무어의 법칙에 따르면 마이크로칩의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 증가합니다. 그러나 AI 모델의 성장이 하드웨어 개선 속도를 앞지르면서 컴퓨팅 수요와 공급 간의 격차가 커지고 있습니다. 이러한 격차로 인해 하드웨어와 소프트웨어의 공동 설계가 필수적입니다.

주요 내용 2: 주요 대기업들이 엣지 AI에 더 많은 투자를 하고 다양한 전략을 채택하고 있습니다.

주요 업계 대기업들은 즉각적이고 개인화된 신뢰할 수 있는 AI 경험을 제공함으로써 의료, 자율 주행, 로봇 공학, 가상 비서와 같은 분야에 혁신을 가져올 수 있는 엣지 AI의 능력을 인정하고 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어 Meta는 최근 엣지 디바이스에 최적화된 모델을 출시했으며, Apple Intelligence는 10월 말에 엣지 AI 기술을 출시할 예정입니다.

엣지 AI와 암호화폐의 교차점

엣지 AI와 암호화폐의 교차점

하이라이트 #3: 블록체인은 엣지 AI 네트워크를 위한 안전하고 탈중앙화된 신뢰 메커니즘을 제공합니다

블록체인은 불변 원장을 통해 데이터의 무결성과 변조 방지 특성을 보장합니다. 무결성과 변조 방지 기능은 엣지 디바이스로 구성된 탈중앙화 네트워크에서 특히 중요합니다. 거래와 데이터 교환을 블록체인에 기록함으로써 엣지 디바이스는 중앙화된 기관에 의존하지 않고도 운영을 안전하게 인증하고 승인할 수 있습니다.

포인트 4: 암호경제적 인센티브는 리소스 공유와 자본 지출을 촉진합니다

에지 네트워크를 배포하고 유지하려면 상당한 리소스가 필요합니다. 암호화 경제 모델 또는 토큰 인센티브는 개인과 조직이 컴퓨팅 파워, 데이터 및 기타 리소스에 기여하도록 장려하는 토큰 보상을 제공함으로써 네트워크의 구축과 운영을 지원할 수 있습니다.

주요 5: 효율적인 자원 할당을 촉진하는 디파이 모델

디파이에 담보, 대출, 유동성 풀링과 같은 개념을 도입함으로써 에지 AI 네트워크는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스를 위한 마켓플레이스를 생성합니다. 참여자는 토큰을 담보로 컴퓨팅 파워를 제공하거나, 초과 자원을 빌려주거나, 공유 풀에 기여하고 그에 상응하는 보상을 받을 수 있습니다. 스마트 계약은 이러한 프로세스를 자동화하여 수요와 공급에 따라 공정하고 효율적으로 리소스를 할당하고 네트워크에서 동적 가격 책정 메커니즘을 가능하게 합니다.

포인트 6: 신뢰의 탈중앙화

엣지 디바이스로 구성된 탈중앙화된 네트워크에서는 중앙의 감독 없이 신뢰를 구축하는 것이 어려운 과제입니다. 암호화 네트워크에서 신뢰는 수학적 수단을 통해 이루어지며, 이러한 계산 및 수학적 기반 신뢰는 현재 AI에는 없는 특성인 신뢰 없는 상호 작용을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

미래 전망

앞으로 엣지 AI를 혁신할 수 있는 기회는 여전히 많이 있습니다. 초개인화된 학습 도우미, 디지털 트윈, 자율주행 자동차, 집단지성 네트워크, 감성 AI 동반자 등 다양한 응용 시나리오에서 엣지 AI가 우리 삶의 필수적인 일부가 되는 것을 보게 될 것입니다. 앞으로의 미래가 기대됩니다!