AIは急速に進化していますが、人々が期待した方法とは必ずしも一致していません。見出しは依然として巨大な基盤モデルや派手なデモに焦点を当てていますが、より静かな変化が進行中です。それは、AIを実際に現実の世界で機能させることに関するものです。PAI3のチームによる最近の投稿では、バズワードを超えた3つのトレンドが示されており、AIスタックがどのように内部で変化しているかを指摘しています。ここでは、彼らが取り上げた内容とその重要性についての概要を示します。1. エージェントはAIの真の労働力になりつつあるChatGPTに面白い事実を尋ねる時代は、すでにより構造化された職務特化型エージェントへの移行を迎えています。これらは、レポートを要約したり、暗号ポートフォリオを管理したり、繰り返しのワークフローを自動化したり、デジタルリサーチアシスタントとして機能することを目的としたモジュラーAIユニットです。すべてを行おうとする単一の大規模モデルの代わりに、エージェントは開発者(や非技術的なユーザー)が特定の領域に合わせてAIを構成し、それを自律的に実行するために展開できるようにします。この変化はインフラにとって非常に重要です。エージェントは継続的にまたは要求に応じて実行する必要があります。彼らはツール、データ、およびAPIに安全にアクセスする必要があります。そして、彼らは運営するためのスケーラブルでコスト効率の良い環境を必要としています。ここでPAI3の分散ノードが登場します。これにより、これらのエージェントをホストし、実行するための分散システムが提供されます。2. 推論はAI戦争が実際に戦われている場所です。モデルのトレーニングは多くの注目を集めますが、推論が実際のAI使用とコストを支配しています。ユーザーがAIシステムと対話するたびに、裏では推論が行われています。それは計算負荷が高く、低遅延が必要で、予算を破らずにスケールしなければなりません。中央集権型クラウドプロバイダーは今日でも推論のデフォルトですが、高価で不透明、そしてますます混雑しています。PAI3は、世界中の寄稿者によって運営される独立したノードでエッジでの推論を可能にすることで、それを逆転させます。これらのノードは、ローカルに保存された暗号化データを使用して、LLMからエージェントまでのコンテナ化されたAIワークロードを実行します。これは推論を行います:より効率的よりプライベートそして、コンピュートを提供する人々にとって、より経済的に報われるものです。3. 分散化はAIの必須要件になりつつあるAIの需要が高まるにつれて、中央集権的な管理の制限—データプライバシーリスク、計算の独占、単一障害点—が無視できなくなってきています。解決策？最初からインフラを再考すること。PAI3は、次のような分散型コンピューターネットワークを構築しています:貢献者はノードを運営し、AIタスクを処理することで報酬を得ますAIエージェントは、分散型推論マシン(DIM)を介して安全に配備され、ルーティングされます。データはプライベートで暗号化されており、中央サーバーにコピーされることはありません。経済的価値は、実際のユーティリティを提供する人々と共有されます。これはAIを実行するだけでなく、その力、経済、アクセスを民主化するために設計されたネットワークです。最終的な感想これらのトレンドは仮説ではなく、既に実施されています。PAI3のネットワークは稼働中で成長しており、AIインフラストラクチャの異なるモデルが可能であることを証明しています。中央集権的なクラウドの独占や抽象的なトークノミクスに依存しないモデルです。計算、データ、報酬がエッジで流れるモデルです。ノードを運用する方法、エージェントを展開する方法、またはもっと学びたいですか？公式ウェブサイトを訪問するか、Xで彼らをチェックしてください @Pai3Ai
2025年を定義する3つのAIトレンド — それを静かに支えるインフラ
AIは急速に進化していますが、人々が期待した方法とは必ずしも一致していません。見出しは依然として巨大な基盤モデルや派手なデモに焦点を当てていますが、より静かな変化が進行中です。それは、AIを実際に現実の世界で機能させることに関するものです。
PAI3のチームによる最近の投稿では、バズワードを超えた3つのトレンドが示されており、AIスタックがどのように内部で変化しているかを指摘しています。ここでは、彼らが取り上げた内容とその重要性についての概要を示します。
ChatGPTに面白い事実を尋ねる時代は、すでにより構造化された職務特化型エージェントへの移行を迎えています。これらは、レポートを要約したり、暗号ポートフォリオを管理したり、繰り返しのワークフローを自動化したり、デジタルリサーチアシスタントとして機能することを目的としたモジュラーAIユニットです。
すべてを行おうとする単一の大規模モデルの代わりに、エージェントは開発者(や非技術的なユーザー)が特定の領域に合わせてAIを構成し、それを自律的に実行するために展開できるようにします。
この変化はインフラにとって非常に重要です。
エージェントは継続的にまたは要求に応じて実行する必要があります。
彼らはツール、データ、およびAPIに安全にアクセスする必要があります。
そして、彼らは運営するためのスケーラブルでコスト効率の良い環境を必要としています。
ここでPAI3の分散ノードが登場します。これにより、これらのエージェントをホストし、実行するための分散システムが提供されます。
モデルのトレーニングは多くの注目を集めますが、推論が実際のAI使用とコストを支配しています。ユーザーがAIシステムと対話するたびに、裏では推論が行われています。それは計算負荷が高く、低遅延が必要で、予算を破らずにスケールしなければなりません。
中央集権型クラウドプロバイダーは今日でも推論のデフォルトですが、高価で不透明、そしてますます混雑しています。
PAI3は、世界中の寄稿者によって運営される独立したノードでエッジでの推論を可能にすることで、それを逆転させます。これらのノードは、ローカルに保存された暗号化データを使用して、LLMからエージェントまでのコンテナ化されたAIワークロードを実行します。
これは推論を行います:
より効率的
よりプライベート
そして、コンピュートを提供する人々にとって、より経済的に報われるものです。
AIの需要が高まるにつれて、中央集権的な管理の制限—データプライバシーリスク、計算の独占、単一障害点—が無視できなくなってきています。
解決策？最初からインフラを再考すること。
PAI3は、次のような分散型コンピューターネットワークを構築しています:
貢献者はノードを運営し、AIタスクを処理することで報酬を得ます
AIエージェントは、分散型推論マシン(DIM)を介して安全に配備され、ルーティングされます。
データはプライベートで暗号化されており、中央サーバーにコピーされることはありません。
経済的価値は、実際のユーティリティを提供する人々と共有されます。
これはAIを実行するだけでなく、その力、経済、アクセスを民主化するために設計されたネットワークです。
最終的な感想
これらのトレンドは仮説ではなく、既に実施されています。PAI3のネットワークは稼働中で成長しており、AIインフラストラクチャの異なるモデルが可能であることを証明しています。中央集権的なクラウドの独占や抽象的なトークノミクスに依存しないモデルです。計算、データ、報酬がエッジで流れるモデルです。
ノードを運用する方法、エージェントを展開する方法、またはもっと学びたいですか？
公式ウェブサイトを訪問するか、Xで彼らをチェックしてください @Pai3Ai