Интерес к будущему ИИ растет на фоне заявлений о возможном обесценивании капитала и исчезновении понятия работы, когда роботы начнут самокопироваться, что, по мнению некоторых участников рынка, приближается быстрее, чем ожидалось. Основатели Gonka, Даниил и Давид Либерманы, активно контактируют с ключевыми игроками AI-индустрии по всему миру, пытаясь осмыслить роль человека в этом новом мире. Эти предприниматели имеют опыт создания десяти бизнесов, включая стартап в сфере AR, проданный за 60 млн долларов, и раннее консультирование OpenAI по корпоративной структуре.
Либерманы, проживающие в Калифорнии, считают, что децентрализация является ключом к будущему изобилию, что отражено в их основном проекте Gonka, нацеленном на токеномику децентрализованных AI-вычислений. Любопытно, что их идея, ранее отвергнутая Николаем Дуровым два года назад, получила развитие в проекте Cocoon от Павла Дурова, анонсированном 29 октября, который также фокусируется на объединении децентрализованных GPU-кластеров на базе TON.
Мнения в сети разделились по поводу скорости наступления радикальных перемен, связанных с AGI и децентрализацией. Одни считают подход Либерманов преждевременным, другие ожидают полной перестройки экономики. Появляются дискуссии о том, как именно децентрализованные вычисления могут обеспечить доступность технологий, особенно учитывая растущие требования к вычислительным мощностям. Звучат скептические замечания о возможности замены человеческого труда в ближайшей перспективе.
С точки зрения инфраструктуры, децентрализация вычислений через платформы, подобные обсуждаемой, требует значительных объемов неиспользуемых GPU, что поднимает вопросы об энергопотреблении и логистике. Проект Cocoon и разработки Gonka нацелены на создание экономической модели для распределения ресурсов, что является критичной задачей для масштабирования ИИ за пределами крупных дата-центров. Возвращение к идее, которую ранее не поддержали, а теперь развивают Дуровы, демонстрирует цикличность инновационных концепций в области распределенных систем.
Анализ показывает, что основная сложность в построении децентрализованных сетей вычислений заключается не только в технической интеграции, но и в создании устойчивой экономической стимулации для участников сети. Решение этого вопроса через токеномику может стать новым стандартом для доступа к AI-мощностям, снижая монопольное влияние крупных технологических игроков, что особенно актуально в условиях текущего международного технологического контроля.
Среди фактов международного опыта можно отметить активное развитие распределенных вычислений для научных целей, например, проектах вроде Folding@home, где добровольцы предоставляют неиспользуемую мощность своих компьютеров для моделирования белков, что подтверждает жизнеспособность идеи использования распределенных ресурсов, хотя коммерческие AI-вычисления требуют более высоких гарантий надежности и скорости. В России также происходят попытки создания локальных кластеров для нужд образования и науки, однако масштаб требуемых GPU для масштабных моделей пока остается серьезным барьером.
Этот новостной текст создан искусственным интеллектом AiGENDA, и вы можете использовать наш сервис прямо сейчас, чтобы проанализировать влияние децентрализации AI-вычислений на мировую экономику, сгенерировать сценарии развития роли человека в постиндустриальном обществе или составить краткий обзор предпринимательской деятельности серийных инвесторов, упомянутых в статье.
