A mesterséges intelligencia fejlődése mostanáig elsősorban egy irányba mutatott: egyre nagyobb, egyre erősebb felhőalapú modellek, amelyek hatalmas adatközpontokban futnak, és internetkapcsolaton keresztül szolgálják ki a felhasználókat. 2025 azonban ezen a téren is újdonságot hoz. A Google nemrég megjelent Edge Gallery alkalmazása ugyanis jól demonstrálja, hogy a csúcstechnológiás MI-modellek immár közvetlenül okostelefonokon és egyéb végponti eszközökön, teljesen offline környezetben is futtathatók.

Az edge AI forradalma

Az edge AI (végponti mesterséges intelligencia) alapelve egyszerű, ám hatása forradalmi: ahelyett, hogy az adatokat a felhőbe küldenénk feldolgozásra, a számítás közvetlenül az eszközön történik. A Gartner 2023-as előrejelzései szerint 2025-re az összes neurális hálót igénybe vevő adatelemzés több mint 55%-a edge rendszerekben fog zajlani, ez drasztikus növekedést jelent a 2021-es 10% alatti arányhoz képest.
A Google Edge Gallery működésének alapja a LiteRT platform és a MediaPipe keretrendszer, amelyeket kifejezetten mobil eszközökre optimalizáltak. A platform középpontjában álló Gemma 3 modell mindössze 529 megabájt méretű, mégis képes másodpercenként 2585 token feldolgozására mobil GPU-kon. Ez olyan teljesítményt jelent, amely válaszidőben a felhőalapú alternatívákat közelíti meg.
Az edge AI legnagyobb előnyei közé tartozik a jelentősen csökkent késleltetés, hiszen az adatoknak nem kell megkerülniük a fél világot egy távoli szerverig. Emellett a magánélet védelme is erősödik, mivel az érzékeny adatok helyben maradnak, nem kerülnek fel külső szerverekre. Ez különösen fontos lehet vállalati környezetben vagy személyes használat során.

Növekedés

Az edge AI piac értéke 2024-ben elérte a 20,78 milliárd dollárt, és az elemzők 21,7%- os éves összetett növekedést jósolnak 2030-ig. Az IDC legfrissebb, 2024 szeptemberi jelentése szerint a globális edge computing költések elérték a 228 milliárd dollárt 2024-ben, ami 14%-os növekedést jelent az előző évhez képest, és 2028-ra akár 378 milliárd dollárra emelkedhet.
A növekedés motorja többrétű: az IoT-eszközök rohamos terjedése (2024 végén 18,8 milliárd eszköz, 13%-os éves növekedéssel), az 5G hálózatok elterjedése, valamint a valós idejű adatfeldolgozás iránti növekvő igény. A hardverszegmens dominálja a piacot 52,76%-os részesedéssel 2024-ben, míg Észak-Amerika vezeti a regionális versenyt 37,7%-os piaci részesedéssel. Az IDC becslése szerint a mesterséges intelligenciába történő üzleti befektetések teljes piacának kumulatív globális gazdasági hatása elérheti a 19,9 trillió dollárt 2030-ig, amelyből az edge AI is egyre jelentősebb részt hasít ki. Ezek a lenyűgöző számok egyértelműen jelzik a piaci trendek irányát. De hol jelenik meg ez a technológia a mindennapokban?

Gyakorlati alkalmazások

Az edge AI alkalmazási területei rendkívül szerteágazóak. Az egészségügyben például a betegek valós idejű monitorozása válik lehetővé úgy, hogy az érzékeny egészségügyi adatok sosem hagyják el a helyi eszközt. A Google Edge Gallery „Ask Image" funkciója lehetővé teszi, hogy a felhasználók képeket töltsenek fel és kérdéseket tegyenek fel róluk, akár matematikai problémákat oldva meg, akár tárgyakat azonosítva.
A gyártási szektorban a prediktív karbantartás, a minőségkontroll és a valós idejű elemzések területén jelentkezik az igény. Az autonóm járművek esetében létfontosságú a villámgyors döntéshozatal, amelyet csak a helyi adatfeldolgozás képes biztosítani.
A mobil számítógépes látás területén az edge AI lehetővé teszi olyan alkalmazások fejlesztését, amelyek azonnal felismerik és elemzik a kamerával látottakat, legyen szó termékazonosításról, szövegfelismerésről vagy akár augmentált valóság funkciókról.

Ki lesz a Google kihívója?

Miközben a Google Edge Gallery pionír kezdeményezésnek tekinthető, a kisebb nyelvi modellek piaca rendkívül versenyképes lett. A Microsoft Phi-3 és Phi-4 modellcsaládja kiemelkedik azzal, hogy mindössze 2,7-16 milliárd paraméterrel olyan teljesítményt nyújt, amely akár 25-ször nagyobb modellekkel is felveszi a versenyt. A Phi-4 különösen figyelemreméltó, hiszen szintetikus adatokon és szűrt akadémiai forrásokon tanítva érte el lenyűgöző benchmark eredményeit.
Az Alibaba Qwen 2.5 modelljei további erős konkurenciát jelentenek. A Qwen család 0,5 milliárd és 7 milliárd paraméter közötti modellekkel rendelkezik, ahol a legkisebb változat kimagaslóan hatékonyan használható kisebb alkalmazásokhoz. A Qwen 2.5 Coder pedig kifejezetten kódgenerálásra specializálódott, több mint 10 programozási nyelvet támogatva.
A Meta Llama 3.2 sorozata szintén erős pozíciót foglal el, különösen az 1 és 3 milliárd paraméteres változataival, amelyek kifejezetten mobil eszközökre lettek optimalizálva.
A Mistral AI szintén komoly szereplő a piacon a Ministral 3B és 8B modellekkel, amelyeket az edge környezetek specifikus igényeihez igazítottak. A Ministral 3B modell különösen a költséghatékony megoldások között emelkedik ki, rendkívül versenyképes árazást kínálva a végponti környezetek számára.
Ami különösen érdekes, hogy ezek a modellek nem csupán a Google Edge Gallery- ban érhetők el. Az olyan platformok, mint a Private LLM iOS-re és macOS-re, az LM Studio vagy az Ollama lehetővé teszik, hogy a felhasználók közvetlenül töltsenek le és futtassanak különféle modelleket saját eszközeiken, megkerülve a nagy technológiai cégek ökoszisztémáit.

A jövő körvonalai

A fejlesztőknek és vállalatoknak érdemes figyelniük az edge AI ökoszisztéma gyors fejlődését. A Google Edge Gallery még kísérleti fázisban van, de jól mutatja, hogy a nagy technológiai cégek komolyan veszik ezt az irányt. Az alkalmazás Apache 2.0 licenc alatt nyílt forráskódú, ami azt jelenti, hogy szinte bármilyen kontextusban használható kereskedelmi korlátozások nélkül.
A következő években várhatóan nemcsak a modellek válnak még hatékonyabbá és kisebb méretűvé, hanem a mobilchipek is egyre nagyobb, MI-specifikus feldolgozókapacitással fognak rendelkezni. Amit ma még csak kísérletként látunk, az holnap már mindennapi valósággá válhat.
Az edge AI nem egyszerűen technológiai újdonság, hanem paradigmaváltás: a központosított felhőalapú számítástól a decentralizált, helyi intelligencia felé. Ennek a változásnak látjuk most a kezdeteit.