論文の概要: The AI Shadow War: SaaS vs. Edge Computing Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11545v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 03:27:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.047235
• Title: The AI Shadow War: SaaS vs. Edge Computing Architectures
• Title（参考訳）: AIシャドウ戦争:SaaS対エッジコンピューティングアーキテクチャ
• Authors: Rhea Pritham Marpu, Kevin J McNamara, Preeti Gupta,
• Abstract要約: 最近のブレークスルーは、エッジAIがパフォーマンス上のクラウドシステムに挑戦していることを示している。 エッジAIは1万倍の効率性を持つ。 エッジAI市場は2025年の90億ドルから2030年には496億ドルへと爆発的な成長を予想している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The very DNA of AI architecture presents conflicting paths: centralized cloud-based models (Software-as-a-Service) versus decentralized edge AI (local processing on consumer devices). This paper analyzes the competitive battleground across computational capability, energy efficiency, and data privacy. Recent breakthroughs show edge AI challenging cloud systems on performance, leveraging innovations like test-time training and mixture-of-experts architectures. Crucially, edge AI boasts a 10,000x efficiency advantage: modern ARM processors consume merely 100 microwatts forinference versus 1 watt for equivalent cloud processing. Beyond efficiency, edge AI secures data sovereignty by keeping processing local, dismantling single points of failure in centralized architectures. This democratizes access throughaffordable hardware, enables offline functionality, and reduces environmental impact by eliminating data transmission costs. The edge AI market projects explosive growth from $9 billion in 2025 to $49.6 billion by 2030 (38.5% CAGR), fueled by privacy demands and real-time analytics. Critical applications including personalized education, healthcare monitoring, autonomous transport, and smart infrastructure rely on edge AI's ultra-low latency (5-10ms versus 100-500ms for cloud). The convergence of architectural innovation with fundamental physics confirms edge AI's distributed approach aligns with efficient information processing, signaling the inevitable emergence of hybrid edge-cloud ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 集中型クラウドベースモデル(Software-as-a-Service)と分散型エッジAI(コンシューマデバイスでのローカル処理)。 本稿では,計算能力,エネルギー効率,データプライバシの競合する戦場を解析する。 最近のブレークスルーは、エッジAIがパフォーマンス上のクラウドシステムに挑戦し、テストタイムトレーニングやMix of Exertsアーキテクチャといったイノベーションを活用していることを示している。 重要な点として、エッジAIは1万倍の効率性を持つ。現代のARMプロセッサは100マイクロワットの推論しか消費しないが、同等のクラウド処理では1ワットしか消費しない。 効率性以外にも、エッジAIは、集中型アーキテクチャにおける単一障害点の処理をローカルに維持し、データ主権を確保する。 これにより、アクセス傍受可能なハードウェアを民主化し、オフライン機能を実現し、データ転送コストを削減して環境への影響を低減する。 エッジAI市場は、2025年の90億ドルから2030年の4960億ドル(38.5% CAGR)までの爆発的な成長を予想している。 パーソナライズされた教育、医療監視、自律輸送、スマートインフラストラクチャといった重要なアプリケーションは、エッジAIの超低レイテンシ(クラウドでは5～10ms、100～500ms)に依存している。 アーキテクチャ革新と基礎物理学の収束は、エッジAIの分散アプローチが効率的な情報処理と整合していることを確認し、ハイブリッドエッジクラウドエコシステムの必然的出現を示唆している。

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