خب بچه‌ها، بذارین امروز درباره یه نبرد حسابی جذاب تو دنیای هوش مصنوعی باهاتون حرف بزنم: جنگ معماری! یعنی این که هوش مصنوعی‌مون بهتره رو سرورهای ابری (Cloud-based SaaS) باشه یا بیاریمش روی دستگاه خودمون و همون‌جا پردازش کنیم (Edge Computing)؟ SaaS یا «نرم‌افزار به عنوان سرویس» یعنی شما همه‌چی رو می‌سپرید به یه ابر بزرگ از سرورها و فقط نتیجه‌اش رو تحویل می‌گیرید (مثل وقتی که ChatGPT از خودش جواب میده و شما هیچ دیتایی رو رو گوشیتون نگه نمی‌دارید). Edge Computing هم یعنی پردازش رو دیگه کوب می‌کنیم روی گوشی یا لپتاپ یا یه دستگاه فیزیکی دم دست خودتون، یعنی همه‌چی لوکاله و به سرور بیرونی متکی نیستید.
حالا چرا این دو تا راه با هم دارن می‌جنگن و کسی نمی‌تونه یکی رو کاملاً حذف کنه؟ چون هرکدوم یه عالمه مزیت و البته عیب دارن. ولی این اواخر، Edge AI واقعاً داره شاخ میشه و داره تنه به تنه سرورها و مدل‌های ابری می‌زنه! مخصوصاً با کلی نوآوری خفن مثل test-time training (یه روشیه که مدل وقتی رو دستگاه شما استفاده میشه هم باز می‌تونه خودش رو آپدیت و بهینه کنه) و mixture-of-experts (اینکه مدل مثل یه تیم از آدم‌های متخصص، هر متخصص یه بخش رو دست می‌گیره و کارایی میره بالا).
حالا بریم سر اصل قضیه: تو برق و انرژی اصلاً شوخی نداره! پردازش ابری اگه بخواد یه پیش‌بینی یا inference انجام بده، معمولاً به چیزی حدود ۱ وات انرژی نیاز داره. ولی اگه همون کارو بسپاریم به یه پروسسور ARM مدرن (مثلاً همونایی که تو گوشی‌های امروزی هستن)، مصرف انرژی کمتر از ۱۰۰ میکرووات میشه! یعنی ۱۰هزار برابر صرفه‌جویی. (اینجا برای مقایسه: هر وات برابر یک میلیون میکروواته، پس می‌فهمید اختلاف چقد زیاده!)
تازه این فقط بحث انرژی نیستا! وقتی پردازش رو Edge انجام میشه، داده‌های شما هیچ‌وقت دستگاه رو ترک نمی‌کنن. یعنی امنیت و حریم خصوصی جوری تضمین میشه که دیگه Data Sovereignty یا «مالکیت و کنترل کامل داده‌ها» به خطر نمی‌افته و خبری از نقطه شکست مرکزی (Single point of failure) که تو سرویس‌های ابری ممکنه اتفاق بیافته، نیست.
یه ویژگی خفن دیگه اینه که Edge AI واسه همه باز میشه. دیگه لازم نیست لزوماً ابر و هزار جور هزینه داشته باشی، چون روی سخت‌افزار ارزون و دم دستی هم جواب میده. اینم یعنی دسترسی دموکراتیک؛ هرکسی با گوشی ساده خودش هم یه هوش مصنوعی قوی داره!
افزون بر این، توی Edge AI می‌تونید بدون اینترنت هم کار کنید، چون همه‌چی روی خود دستگاه انجام میشه. مثلا یه اپلیکیشن شناسایی تصاویر یا ترجمه فوری رو تصور کن که حتی تو دل جنگل هم جواب میده و وابسته به اینترنت یا سرور خارجی نیست.
یه نکته مهم دیگه بحث «تاخیر» یا Latency هست: زمان بین پرسش شما و جواب مدل. تو Edge معمولا تاخیر زیر ۱۰ میلی‌ثانیه‌س (یعنی تقریباً فوری!) ولی اگه بره تو سرویس ابری، معمولا ۱۰۰ تا ۵۰۰ میلی‌ثانیه طول می‌کشه، که تو خیلی اپ‌هایی مثل ماشین خودران یا مانیتورینگ سلامت خیلی مهمه.
بازار Edge AI هم هیجان‌انگیزه: پیش‌بینی کردن تا سال ۲۰۲۵ ارزش این بازار به ۹ میلیارد دلار می‌رسه و تا ۲۰۳۰ یکهو منفجر میشه و به حدود ۵۰ میلیارد دلار (دقیقاً ۴۹.۶ میلیارد) می‌رسه! نرخ رشد ترکیبی سالانه‌ش هم ۳۸.۵ درصد پیش‌بینی شده که واقعاً عجیب و قویه. این رشد بیشتر به خاطر درخواست بالای حفظ حریم خصوصی و تحلیل‌های آنی یا real-time analytics (یعنی پردازش و بررسی دیتا همون لحظه که تولید میشه) داره اتفاق می‌افته.
کاربردهاش هم تو بخش‌های خیلی مهمیه: آموزش شخصی‌سازی‌شده (مثلاً مدرسه مجازی اما بر اساس رفتار شما)، پایش سلامت یا healthcare monitoring (یعنی دستگاه‌هایی که وضعیت سلامتی شما رو دائم کنترل و تحلیل می‌کنن) و البته حمل و نقل خودران (ماشین‌هایی که خودشون رانندگی می‌کنن) و زیرساخت شهری هوشمند (یعنی شهرهایی که باهوش‌تر و بهینه‌تر اداره میشن).
نتیجه نهایی چیه؟ تحقیقات تازه نشون میدن این مدل‌های Edge با ساختار توزیع‌شده‌شون نه‌تنها از نظر فیزیکی (هم انرژی، هم دیتا)، بلکه از منظر معماری هم دارن پیروز میشن. البته کاملاً قرار نیست یکی حذف بشه و به احتمال زیاد آینده مال سیستم‌های ترکیبی edge-cloud هست؛ یعنی بعضی کارا لوکال، بعضیا تو ابرا. اینجوری بهترین بازده، سرعت و امنیت رو با هم دارین.
خلاصه ما داریم به یه دوره می‌رسیم که گوشیهامون، ساعت هوشمند و حتی دوربین‌های دم دستی، می‌تونن مثل یک ابرکامپیوتر هوشمند کار کنن. حالا شما کدوم رو ترجیح میدین؟ همه چی رو بسپرید به ابر یا رفیق هوش مصنوعی‌تون رو بیارید کنار خودتون رو گوشیتون؟
منبع: +
