Dezentrale Rechennetzwerke könnten den Zugang zu Künstlicher Intelligenz revolutionieren. Statt auf wenige, zentrale Rechenzentren angewiesen zu sein, ermöglichen sie die Nutzung verteilter Ressourcen. Dies könnte KI-Ökosysteme demokratischer und vertrauenswürdiger machen.
Dezentrale KI kann traditionelle Gatekeeper umgehen. Anstatt sich auf große, zentrale Rechenzentren zu verlassen, ermöglichen dezentrale Ansätze die Nutzung verteilter Rechenressourcen. Dies kann Kosten, Latenz und Bandbreitenverbrauch reduzieren.
Die verteilte Natur des Netzwerks macht es für Angreifer schwieriger, einen einzelnen Fehlerpunkt anzugreifen oder das gesamte System zu gefährden. Dezentrale KI kann die Sicherheit von KI-Systemen und -Anwendungen erhöhen.
Anwendungsbereiche sind personalisierte Gesundheits-Apps, sichere Abstimmungsplattformen und Echtzeit-Verkehrsmanagementsysteme. Im Gesundheitswesen ermöglicht dezentrale KI die sichere Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen, ohne sensible Patientendaten direkt teilen zu müssen.
Zu den Herausforderungen gehören die Koordination von Berechnungen, die Komplexität der Verwaltung verteilter Systeme und Latenzprobleme. Auch die Sicherheit der Daten und Algorithmen ist entscheidend.
Es gibt bereits verschiedene Projekte, die sich mit dezentraler KI beschäftigen. Dazu gehören Gensyn, OORT, Bittensor, Akash, Morpheus und TogetherAI.
Gensyn verbindet Computer weltweit, um programmierbares maschinelles Lernen zu ermöglichen. OORT ist eine dezentrale Cloud-Computing-Plattform, die globale Ressourcen nutzt. Bittensor ist ein Vorreiter bei der dezentralen Produktion von KI.
Akash ist ein dezentraler Cloud-Computing-Marktplatz. Morpheus ist ein Peer-to-Peer-Netzwerk für Allzweck-KI. TogetherAI ist eine kollaborative KI-Entwicklungsplattform.
Fortschritte in der Rechenleistung und Netzwerktechnologien werden dazu beitragen, die Herausforderungen der Skalierung und Latenz zu überwinden.
