2025年定義的三大人工智能趨勢——以及默默推動它們的基礎設施

人工智能正在迅速發展——但並不總是以人們預期的方式發展。盡管頭條新聞仍然集中在大型基礎模型和炫目的演示上，但一個較爲安靜的轉變正在進行——這完全是關於讓人工智能在現實世界中真正發揮作用。

PAI3團隊最近的一篇帖子列出了三個超越流行詞的趨勢，指出AI技術棧如何在內部發生變化。以下是他們所涵蓋內容的分解，以及爲什麼這很重要。

1. 代理商正在成爲人工智能的真正主力軍

向ChatGPT詢問趣聞的時代已經讓位於更結構化、特定於工作的人造智能。這些是模塊化的人工智能單元，旨在執行任務：總結報告、管理加密貨幣投資組合、自動化重復工作流程，或充當數字研究助理。

與其使用一個龐大的模型試圖做所有事情，不如讓代理允許開發者(甚至非技術用戶)爲特定領域配置人工智能——然後將其部署爲自主運行。

這一變化對基礎設施來說是巨大的，因爲:

代理需要持續運行或按需運行。

他們需要安全地訪問工具、數據和API。

他們需要可擴展、具有成本效益的環境來運營。

這就是PAI3的去中心化節點的作用——提供一個分布式系統來托管和執行這些代理.

2. 推理是人工智能戰鬥實際進行的地方

訓練模型受到很多關注，但推理才是實際AI使用和成本的主導。每當用戶與AI系統交互時，推理是在幕後發生的事情。它計算密集，需要低延遲，並且必須在不超出預算的情況下擴展。

集中式雲服務提供商仍然是今天推理的默認選擇，但它們昂貴、不透明，並且越來越擁堵。

PAI3 顛覆了這一點，通過在全球貢獻者運營的獨立節點上啓用邊緣推理。這些節點運行容器化的 AI 工作負載，從 LLM 到代理，並在本地存儲加密數據。

這使得推斷：

更高效

更私密

對於提供計算的人員來說，經濟回報更高。

3. 去中心化正成爲人工智能的必要條件

隨着對人工智能的需求增加，集中控制的局限性——數據隱私風險、計算壟斷和單點故障——正變得越來越難以忽視。

解決方案？從頭重新思考基礎設施。

PAI3正在構建一個去中心化的計算網路，其中：

貢獻者運行節點並爲處理AI任務賺取報酬

AI代理通過去中心化推理機器安全部署和路由(DIM)

數據保持私密和加密——絕不會復制到中央服務器

經濟價值與提供實際效用的那些人共享

這是一張不僅僅用於運行人工智能的網路，而是爲了使其力量、經濟和訪問權民主化。

最後的思考

這些趨勢並不是假設——它們已經在實施中。PAI3的網路已經上線，正在增長，並證明了一種不同的AI基礎設施模型是可能的。一個不依賴於集中式雲壟斷或抽象代幣經濟的模型。一個計算、數據和獎勵在邊緣流動的模型。

想要探索如何運行節點、部署代理，或者僅僅想了解更多信息嗎？

訪問他們的官方網站或在 X 上查看他們 @Pai3Ai