3 тенденції штучного інтелекту, які визначатимуть 2025 рік — і інфраструктура, яка тихо їх підтримує

!

ШІ швидко еволюціонує, але не завжди так, як люди очікували. Хоча заголовки все ще зосереджені на величезних фундаментальних моделях та яскравих демонстраціях, відбувається тихіша зміна, яка стосується того, щоб ШІ насправді працював у реальному світі.

Недавній пост команди PAI3 викладає три тренди, які виходять за межі модних слів і вказують на те, як змінюється стек ШІ під капотом. Ось розбір того, що вони охопили, і чому це важливо.

1. Агенти стають справжніми робочими конями штучного інтелекту

Ера запитів до ChatGPT про цікаві факти вже поступається місцем більш структурованим, специфічним для роботи агентам. Це модульні одиниці штучного інтелекту, які призначені для виконання завдань: підсумовувати звіт, управляти криптовалютним портфелем, автоматизувати повторювані робочі процеси або діяти як цифрові наукові помічники.

Замість одного великого моделі, яка намагається зробити все, агенти дозволяють розробникам ( і навіть нетехнічним користувачам ) налаштовувати ШІ для конкретних доменів — а потім розгортати їх для автономної роботи.

Цей зсув є величезним для інфраструктури, тому що:

Агенти повинні працювати безперервно або за запитом.

Їм потрібно безпечно отримати доступ до інструментів, даних та API.

І їм потрібні масштабовані, економічно вигідні середовища для роботи.

Саме тут входять децентралізовані вузли PAI3 — пропонуючи розподілену систему для хостингу та виконання цих агентів.

2. Висновок є місцем, де насправді ведеться битва штучного інтелекту

Навчання моделей отримує багато уваги, але інференція є тим, що домінує у фактичному використанні ІІ — і витратах. Кожного разу, коли користувач взаємодіє з ІІ-системою, інференція відбувається за лаштунками. Це вимагає великої обчислювальної потужності, потребує низької затримки і повинно масштабуватися без перевищення бюджетів.

Централізовані постачальники хмарних послуг все ще є стандартом для інференції сьогодні, але вони дорогі, непрозорі та все більше перевантажені.

PAI3 перевертає це з ніг на голову, дозволяючи інференцію на краю — на незалежних вузлах, які експлуатуються учасниками з усього світу. Ці вузли виконують контейнеризовані AI-робочі навантаження, від LLM до агентів, з зашифрованими даними, що зберігаються локально.

Це робить висновок:

Більш ефективний

Більше приватності

І економічно вигідніше для тих, хто надає обчислювальні ресурси

3. Децентралізація стає імперативом для ШІ

Зі зростанням попиту на ШІ обмеження централізованого контролю — ризики конфіденційності даних, монополії на обчислення та єдині точки відмов — стають дедалі важчими для ігнорування.

Рішення? Перегляд інфраструктури з нуля.

PAI3 створює децентралізовану обчислювальну мережу, де:

Учасники запускають вузли та заробляють за обробку завдань штучного інтелекту

AI-агенти розгортаються та маршрутизуються безпечно через децентралізовану інферентну машину (DIM)

Дані залишаються приватними та зашифрованими — ніколи не копіюються на центральні сервери

Економічна цінність ділиться з тими, хто надає реальну користь

Це мережа, розроблена не лише для роботи з ШІ, але й для демократизації його потужності, економіки та доступу.

Останні думки

Ці тренди не є гіпотетичними — вони вже реалізуються. Мережа PAI3 працює, зростає і доводить, що інша модель для інфраструктури штучного інтелекту є можливою. Модель, яка не залежить від централізованих монополій у хмарі або абстрактної токеноміки. Модель, де обчислення, дані та винагороди течуть на краю.

Хочете дізнатися, як запустити вузол, розгорнути агента або просто дізнатися більше?

Відвідайте їхній офіційний веб-сайт або перевірте їх на X @Pai3Ai