ยุค 2030 จะถูกขับเคลื่อนด้วย Edge: ทำไมทศวรรษหน้าของคอมพิวเตอร์เริ่มต้นตอนนี้

หากคุณต้องการเห็นอนาคตของ AI ลืมฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ใน Northern Virginia หรืออินคิวเบเตอร์เริ่มต้นใน San Francisco ไปกันเลย ที่บริษัทล้างรถที่อยู่นอก Fort Lauderdale

ความฉลาดที่ควบคุมการดำเนินงานมาจากบริษัทที่คุณอาจไม่เคยได้ยินชื่อ เว้นแต่คุณอยู่ในธุรกิจล้างรถ ซึ่งพวกเขาเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม — Sonny’s The CarWash Factory Sonny’s เป็นบริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์ล้างรถแบบคอนเวเยอร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก — ธุรกิจที่มักถูกกำหนดโดยแปรง สบู่ และสายพาน ไม่ใช่โค้ด แต่ในหลายพื้นที่ พวกเขาได้แทนที่โซนาร์ที่มีอายุหลายทศวรรษด้วยการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อขนาดรถยนต์ในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที โดยใช้การรู้จานンバープเลตสำหรับการลงทะเบียนความภักดีแบบทันที และทดสอบ AI การสนทนาในการขับรถขึ้นไป

ในขณะที่หลายพันล้านดอลลาร์กำลังตามหาสินค้าประเภท ChatGPT — การลงทุนที่นักวิเคราะห์หลายคนเตือนว่ากำลังแซงหน้าการนำไปใช้จริง — การปฏิวัติเงียบๆ กำลังเกิดขึ้นในลานจอดรถ พื้นโรงงาน เรือที่อยู่ในทะเล และห้องใต้ดินของโรงพยาบาล

เรากำลังเห็นการแบ่งแยก On หนึ่งด้านคือ AI สำหรับผู้บริโภค: สิ่งที่น่าประทับใจ มีการอุดหนุน และมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานสูง ในทางกลับกัน คือ AI ทางกายภาพ: ไม่น่าดึงดูด มีผลตอบแทนที่ดีจริงๆ และกำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานในอุตสาหกรรมที่ไม่สามารถทนความล่าช้าหรือการหยุดทำงานได้

การแบ่งแยกนี้จะกำหนดทศวรรษที่จะมาถึง หากทศวรรษ 2010 เป็นเรื่องของการเชื่อมต่ออุปกรณ์ (IoT) และทศวรรษ 2020 เป็นเรื่องของการประมวลผลข้อมูลที่มาจากแหล่งที่มา (การประมวลผลขอบ) ทศวรรษ 2030 จะเป็นเรื่องของการดำเนินการตามข้อมูลทันที นี่คือยุคของ Edge AI

นวัตกรรมในสถานที่ที่ไม่คาดคิด

สำหรับอุตสาหกรรมที่มีผลิตภัณฑ์ทางกายภาพ เมฆมักจะอยู่ห่างออกไป — ทั้งทางกายภาพและทางปฏิบัติ

ลองพิจารณาตลาดค้าปลีกเป็นตัวอย่าง ทุกๆ ร้านค้ากำลังต่อสู้กับช่องว่างระหว่างบันทึกสินค้าและความเป็นจริง เสื้อผ้าถูกย้าย ลองสวม และสูญหาย ทำให้ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมล้าสมัยภายในไม่กี่นาที แต่บางบริษัทกำลังย้ายไปสู่โมเดลที่ร้านค้าเองกลายเป็นฐานข้อมูล สแกนเนอร์ RFID ที่ติดตั้งบนเพดานติดตามเสื้อผ้าในเวลาจริง — ระบุว่าสิ่งใดเข้าไปในห้องลองเสื้อ สิ่งใดไม่เคยออกไป และสิ่งใดจบลงที่ไหน พวกเขาไม่ได้เพียงแคอัปเดตบันทึก แต่ยังแปลงพื้นที่ทางกายภาพให้เป็นดิจิทัลในเวลาจริง — สิ่งที่การประมวลผลท้องถิ่นalone ทำให้ได้ผล

สาธารณสุขกำลังเดินตามเส้นทางที่คล้ายกัน การสแกน CT และ MRI รุ่นใหม่สร้างข้อมูลหลายกิกะไบต์ต่อผู้ป่วย — ข้อมูลที่หนักเกินไปและละเอียดอ่อนเกินกว่าที่จะส่งไปยังเมฆอย่างต่อเนื่อง คำตอบไม่ใช่การขยายขนาดท่อ แต่เป็นการนำ AI ไปยังเครื่องสแกนner โรคพยาบาลเริ่มรันการอนุมานในท้องถิ่น โดยเก็บข้อมูลผู้ป่วยไว้ในที่และให้ข้อมูลวินิจฉัยในเวลาไม่กี่วินาที

อุตสาหกรรมทางเรือเผชิญกับข้อจำกัดที่คล้ายกัน เรือคอนเทนเนอร์สร้างข้อมูลการทำงานหลายเทระไบต์จากเครื่องยนต์ ระบบนำทาง และเซ็นเซอร์บรรทุกสินค้า แต่ค่าใช้จ่ายในการเชื่อมต่อกลางมหาสมุทรมีค่าใช้จ่ายหลายพันดอลลาร์ต่อไกกะไบต์ บริษัทขนส่งกำลังติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ขอบบนเรือเพื่อประมวลผลข้อมูลในท้องถิ่น โดยรันแบบจำลองการบำรุงรักษาที่คาดการณ์ไว้เพื่อป้องกันความล้มเหลวของเครื่องยนต์ก่อนที่เรือจะเข้าถึงท่า AI เดินทางพร้อมกับเรือเพราะเมฆไม่เข้าถึงที่นั่น

สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การทดลอง R&D มันเป็นปัญหาการดำเนินงานที่แก้ไขโดยการประมวลผลที่ขอบ

สถาปัตยกรรมสามระดับ

เพื่อทำความเข้าใจว่าโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรกำลังจะไปที่ไหน มองไปที่โทรศัพท์ในกระเป๋าของคุณ Apple Intelligence ได้แนะนำแบบจำลองการประมวลผลสามระดับให้กับกระแสหลัก: การประมวลผลบนอุปกรณ์สำหรับความเร็ว ชั้นประมวลผลส่วนตัวสำหรับงานหนัก และเมฆสำหรับความรู้ทั่วไป สภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมกำลังใช้สถาปัตยกรรมนี้ — ไม่ใช่สำหรับความสะดวกสบาย แต่สำหรับฟิสิกส์

พิจารณา波ใหม่ของหุ่นยนต์แบบมนุษย์ หุ่นยนต์เหล่านี้ทำงานด้วยแบตเตอรี่ ไม่สามารถพกซูเปอร์คอมพิวเตอร์บนหลังได้ และไม่สามารถพึ่งพาเมฆสำหรับการตัดสินใจด้านความปลอดภัยที่ต้องใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที แทนที่จะพึ่งพาชั้น “กลาง” ที่สำคัญ:

• อุปกรณ์ (หุ่นยนต์): จัดการการเคลื่อนไหวและความปลอดภัยในท้องถิ่น

• ขอบส่วนตัว: เซิร์ฟเวอร์ท้องถิ่นบนพื้นโรงงานจัดการการอนุมานหนักและประสานงานกองเรือ

• เมฆ: สำรองไว้สำหรับการฝึกอบรมและการอัปเดตซอฟต์แวร์ทั่วโลก

ทศวรรษ 2010 เป็น Cloud First ทศวรรษ 2030 จะเป็น Edge First — โดยมีเมฆเมื่อจำเป็น

สถาปัตยกรรมนี้แก้ข้อจำกัดที่แท้จริง หุ่นยนต์ทำงานด้วยแบตเตอรี่และไม่สามารถพกภาระการประมวลผลหนักได้ พื้นโรงงานต้องการเวลาในการตอบสนองที่ใช้เวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที ซึ่งความล่าช้าของเมฆไม่สามารถจัดหาได้ ข้อมูลผู้ป่วยในโรงพยาบาลต้องอยู่ในสถานที่สำหรับการปฏิบัติตามข้อบังคับ ชั้นกลางจัดการการอนุมานหนัก ทำงานประสานงานกองเรือ และทำหน้าที่เป็นบัฟเฟอร์ระหว่างการดำเนินงานท้องถิ่นและระบบทั่วโลก คิดว่ามันเป็นศูนย์ข้อมูลท้องถิ่นที่ถูกบีบอัดลงในตู้เซิร์ฟเวอร์เดียว โดยประมวลผลเทระไบต์โดยไม่ต้องสัมผัสอินเทอร์เน็ตสาธารณะ เมื่อหุ่นยนต์ต้องการดำเนินการตามมาตรการด้านความปลอดภัย มันจะประมวลผลในท้องถิ่น เมื่อมันจำเป็นต้องอัปเดตโมเดลการนำทางตามการดำเนินงานของวัน เซิร์ฟเวอร์ขอบจะจัดการนั้นในเวลากลางคืน เมื่อผู้ผลิตออกคุณสมบัติใหม่ เมฆจะผลักมันลงไป แต่ละชั้นทำสิ่งที่ดีที่สุด

สิ้นสุดของยุค “Dial-Up”

尽管มีการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรม ความเป็นจริงบนพื้นยังคงยุ่งเหยิง AI ทางกายภาพอยู่ในช่วง “Dial-Up” ปัจจุบัน ผู้นำการดำเนินงานถูกทรมานด้วย “กล่องดำ” — อุปกรณ์เฉพาะสำหรับการนับคน การวิเคราะห์วิดีโอ หรือเซ็นเซอร์ที่ไม่พูดกัน อาจเปรียบได้กับการพกอุปกรณ์เฉพาะสำหรับอีเมล แผนที่ หรือภาพถ่าย

เรากำลังเห็นองค์กรที่มี 20,000+ สถานที่ทดแทนการเชื่อมต่อที่กระจัดกระจายด้วยแพลตฟอร์มขอบที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ทำให้พวกเขาสามารถเปิดตัวแอปพลิเคชันใหม่ในรูปแบบการอัปเดตซอฟต์แวร์มากกว่าโครงการฮาร์ดแวร์

ในเวลาเดียวกัน เครือข่ายดาวเทียม LEO เช่น Starlink กำลังกำจัดพื้นที่死ของการเชื่อมต่อ อุตสาหกรรมเช่นการขนส่งทางเรือ การทำเหมือง และทางรถไฟกำลังข้ามสถาปัตยกรรมเมฆที่รวมเป็นหนึ่งเดียวโดยตรง พวกเขาไปสู่ AI ขอบที่กระจายโดยตรง เพราะฟิสิกส์ของการดำเนินงานของพวกเขาต้องการ

ความขัดแย้งในการลงทุน

AI ทางกายภาพจะไม่มี “ช่วงเวลา ChatGPT” มันไม่สามารถทำได้ ความผิดพลาดใน AI ที่สร้างสรรค์เป็นภาพหน้าจอไวรัล ความผิดพลาดใน AI ทางกายภาพอาจเป็นอันตรายต่อความปลอดภัย

นี่คือเหตุผลที่ความก้าวหน้าในด้านนี้ค่อยเป็นค่อยไป มากกว่าที่จะระเบิด Waymo ใช้เวลามากกว่าทศวรรษในการทดสอบและการจำลองก่อนที่จะขยายไปสู่เมืองใหญ่ๆ ในด้านสาธารณสุข AI ที่วิเคราะห์ภาพสแกนเป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ต้องการการอนุมัติจาก FDA คุณไม่สามารถดาวน์โหลดความปลอดภัยหรือความเป็นมืออาชีพ คุณต้องได้รับมัน

ความขัดแย้งในการลงทุนนั้นง่าย: AI สำหรับผู้บริโภคที่น่าประทับใจครองหัวข้อข่าว แต่ AI การดำเนินงานครองเศรษฐกิจ ทศวรรษ 2030 จะไม่เป็นของบริษัทที่มีโมเดลที่มีคนแชร์มากที่สุด แต่เป็นของบริษัทที่สามารถนำความฉลาดไปทุกที่ที่ต้องการ

เมื่อคุณเข้าไปในน้ำล้างรถที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีของ Sonny ทุกที่ในโลก และระบบรู้จานรถของคุณและพูดคุยกับคุณอย่างเป็นธรรมชาติ อย่าเห็นมันเป็นกลเม็ดเล่นของเล่น มองมันเป็นแบบแผน นั่นคือโครงสร้างพื้นฐาน และบริษัทที่สร้างมันในวันนี้กำลังสร้างร่องน้ำที่แข่งขันในหนึ่งทศวรรษหน้า