2025年定义的三大人工智能趋势——以及默默推动它们的基础设施

人工智能正在迅速发展——但并不总是以人们预期的方式发展。尽管头条新闻仍然集中在大型基础模型和炫目的演示上，但一个较为安静的转变正在进行——这完全是关于让人工智能在现实世界中真正发挥作用。

PAI3团队最近的一篇帖子列出了三个超越流行词的趋势，指出AI技术栈如何在内部发生变化。以下是他们所涵盖内容的分解，以及为什么这很重要。

1. 代理商正在成为人工智能的真正主力军

向ChatGPT询问趣闻的时代已经让位于更结构化、特定于工作的人造智能。这些是模块化的人工智能单元，旨在执行任务：总结报告、管理加密货币投资组合、自动化重复工作流程，或充当数字研究助理。

与其使用一个庞大的模型试图做所有事情，不如让代理允许开发者(甚至非技术用户)为特定领域配置人工智能——然后将其部署为自主运行。

这一变化对基础设施来说是巨大的，因为:

代理需要持续运行或按需运行。

他们需要安全地访问工具、数据和API。

他们需要可扩展、具有成本效益的环境来运营。

这就是PAI3的去中心化节点的作用——提供一个分布式系统来托管和执行这些代理.

2. 推理是人工智能战斗实际进行的地方

训练模型受到很多关注，但推理才是实际AI使用和成本的主导。每当用户与AI系统交互时，推理是在幕后发生的事情。它计算密集，需要低延迟，并且必须在不超出预算的情况下扩展。

集中式云服务提供商仍然是今天推理的默认选择，但它们昂贵、不透明，并且越来越拥堵。

PAI3 颠覆了这一点，通过在全球贡献者运营的独立节点上启用边缘推理。这些节点运行容器化的 AI 工作负载，从 LLM 到代理，并在本地存储加密数据。

这使得推断：

更高效

更私密

对于提供计算的人员来说，经济回报更高。

3. 去中心化正成为人工智能的必要条件

随着对人工智能的需求增加，集中控制的局限性——数据隐私风险、计算垄断和单点故障——正变得越来越难以忽视。

解决方案？从头重新思考基础设施。

PAI3正在构建一个去中心化的计算网络，其中：

贡献者运行节点并为处理AI任务赚取报酬

AI代理通过去中心化推理机器安全部署和路由(DIM)

数据保持私密和加密——绝不会复制到中央服务器

经济价值与提供实际效用的那些人共享

这是一张不仅仅用于运行人工智能的网络，而是为了使其力量、经济和访问权民主化。

最后的思考

这些趋势并不是假设——它们已经在实施中。PAI3的网络已经上线，正在增长，并证明了一种不同的AI基础设施模型是可能的。一个不依赖于集中式云垄断或抽象代币经济的模型。一个计算、数据和奖励在边缘流动的模型。

想要探索如何运行节点、部署代理，或者仅仅想了解更多信息吗？

访问他们的官方网站或在 X 上查看他们 @Pai3Ai