3 тренда в области ИИ, определяющих 2025 год — и инфраструктура, которая тихо их поддерживает

!

Искусственный интеллект быстро развивается, но не всегда так, как ожидали люди. Хотя заголовки по-прежнему сосредоточены на масштабных фундаментальных моделях и эффектных демонстрациях, происходит более тихий сдвиг, который касается того, чтобы ИИ действительно работал в реальном мире.

Недавний пост команды PAI3 излагает три тенденции, которые выходят за рамки модных словечек и указывают на то, как изменяется стек ИИ под капотом. Вот краткий обзор того, что они рассмотрели, и почему это важно.

1. Агенты становятся настоящими рабочими лошадками ИИ

Эра запроса у ChatGPT интересных фактов уже уступает место более структурированным, специализированным агентам. Это модульные AI-единицы, предназначенные для выполнения задач: подводить итоги отчетов, управлять криптовалютным портфелем, автоматизировать повторяющиеся рабочие процессы или выступать в роли цифровых исследовательских помощников.

Вместо одной огромной модели, которая пытается сделать всё, агенты позволяют разработчикам (и даже нетехническим пользователям )настраивать ИИ для конкретных областей — а затем развертывать их для автономного выполнения.

Этот сдвиг огромен для инфраструктуры, потому что:

Агенты должны работать непрерывно или по запросу.

Им необходимо безопасно получить доступ к инструментам, данным и API.

И им нужны масштабируемые, экономически эффективные среды для работы.

Вот где приходят в дело децентрализованные узлы PAI3 — предлагая распределённую систему для хостинга и выполнения этих агентов.

2. Вывод — это то место, где на самом деле ведется битва AI.

Обучение моделей привлекает много внимания, но именно инференс доминирует в реальном использовании ИИ и его затратах. Каждый раз, когда пользователь взаимодействует с системой ИИ, инференс происходит за кулисами. Это требует много вычислений, нуждается в низкой задержке и должен масштабироваться, не выходя за рамки бюджета.

Централизованные облачные провайдеры по-прежнему являются стандартом для инференса сегодня, но они дорогие, непрозрачные и все больше перегружены.

PAI3 переворачивает это с ног на голову, позволяя выполнять вывод на краю — на независимых узлах, управляемых участниками со всего мира. Эти узлы запускают контейнеризированные ИИ-рабочие нагрузки, от LLM до агентов, с зашифрованными данными, хранящимися локально.

Это делает вывод:

Более эффективно

Более приватно

И более экономически выгодным для тех, кто предоставляет вычислительные ресурсы

3. Децентрализация становится императивом ИИ

С увеличением спроса на ИИ ограничения централизованного контроля — риски конфиденциальности данных, монополия на вычисления и единичные точки отказа — становятся все труднее игнорировать.

Решение? Переосмыслить инфраструктуру с нуля.

PAI3 создает децентрализованную вычислительную сеть, где:

Участники запускают узлы и зарабатывают на обработке задач ИИ

AI-агенты развернуты и маршрутизируются безопасно через децентрализованную инференс-машину (DIM)

Данные остаются приватными и зашифрованными — никогда не копируются на центральные серверы

Экономическая ценность делится с теми, кто предоставляет реальную полезность

Это сеть, созданная не только для работы с ИИ, но и для демократизации его мощности, экономики и доступа.

Заключительные мысли

Эти тренды не гипотетические — они уже реализуются. Сеть PAI3 работает, растет и доказывает, что возможна другая модель инфраструктуры ИИ. Та, которая не зависит от централизованных облачных монополий или абстрактной токеномики. Та, где вычисления, данные и вознаграждения текут на краю.

Хотите узнать, как запустить узел, развернуть агента или просто узнать больше?

Посетите их официальный сайт или проверьте их в X @Pai3Ai