„A mesterséges intelligencia politikád egy kérés, nem egy stratégia”: Gonka Liberman testvérei a GPU feudalizmusról, az energiaszűk keresztmetszetről és arról, hogy ki ellenőrzi az intelligencia réteget
Röviden
A mesterséges intelligencia igazi csapdapontja az elektromosság és a hálózati hozzáférés, nem a chipek. Gonka társalkotói a decentralizált számítástechnikában, a GPU-feudalizmusban és a nyílt mesterséges intelligencia infrastruktúrában.
A mesterséges intelligencia versenyét általában modellek, chipek és tőke közötti versenyként ábrázolják. Egyre többen állítják azonban, hogy a valódi csapda egyszerűbb és fizikaibb: az elektromosság, a hálózati hozzáférés és az a maroknyi vállalat, amelyek az infrastruktúrát ellenőrzik, amelyen minden más működik. Ha nem a saját számítási erőforrásaid vannak, akkor a mesterséges intelligencia stratégiád csak egy kérés.
Ennek a logikának a következményei már most megmutatkoznak. A hálózatüzemeltetők vészharangokat kongatnak, a közüzemi számlák emelkednek, és az a kérdés, hogy ki férhet hozzá a mesterséges intelligenciához – nemcsak használhatja, hanem üzemeltetheti, birtokolhatja, építhet rá –, csendben az évtized egyik legsúlyosabb infrastrukturális kérdésévé válik. A világ nagy részén a válasz jelenleg az: valaki más feltételei szerint.
MPost leült vele Daniil és David Liberman, társalkotói Gonk, egy decentralizált mesterséges intelligencia számítási hálózatot, hogy kiderítsék, van-e más megoldás.
Mikor vált a mesterséges intelligencia energiaproblémája vészhelyzetté? Mi romlik el ezután?
A vészhelyzet akkor kezdődött, amikor a korlátozó tényezőt már nem a chipek jelentették, hanem az elektromosság. Évekig a mesterséges intelligencia iparág úgy kezelte az adatközpontokat, mint a pénzügyi eszközöket. Pénzt gyűjtesz, GPU-kat vásárolsz, és hatalmas campust építesz. De az adatközpontok fizikai objektumok, amelyek transzformátorokhoz, erőművekhez és helyi hálózatokhoz vannak csatlakoztatva. Ezek a dolgok nem tudnak a szoftverek sebességével skálázódni. A legutóbbi júliusi rendeletek azt mutatják, hogy az olyan hálózatok, mint a PJM, aktívan kezelik az adatközpontok igényeit, és a tartalék áramtermelést abszolút végső megoldásként használják. Ami ezután összeomlik, az a teljes gazdasági modell. Lehetnek dollármilliárdoknyi GPU-k, és szó szerint sehol sincs hová csatlakoztatni őket. Aztán a politikai réteg is összeomlik, amikor a háztartások elkezdik azt kérdezni, hogy miért finanszírozzák a közüzemi számláik egy mesterséges intelligencia létesítményt. A mélyebb hiba az, hogy feltételezzük, hogy minden mesterséges intelligencia számításhoz gigawattos méretű campus szükséges. A számítástechnikát az energia felé kell elmozdítanunk: egy decentralizált megközelítés a munkaterheléseket a meglévő gépekhez és olyan régiókhoz irányítja, ahol már rendelkezésre áll áram.
Kik az urak és kik a jobbágyok a GPU feudalizmusban? Hogyan néz ki a bérleti díj?
Az urak azok a kevés szereplők, akik ellenőrzik a fizikai és szerződéses rétegeket, mint például a fejlett chipeket, a hiperskálájú felhőket és a működtetésükhöz szükséges energiát. A jobbágyok szinte mindenki más. Ők azok a startupok, fejlesztők és egész országok, amelyeknek szolgáltatásként kell importálniuk az intelligenciát. Pontosan ezt nevezzük GPU-feudalizmusnak, egy olyan jövőnek, ahol az emberek bérlőkké válnak valaki más számítástechnikai birtokán. A fizetett bérleti díj részben pénzügyi, de a veszélyesebb bérleti díj az engedély. A szolgáltató megváltoztathatja a kvótádat, felfüggesztheti a fiókodat, vagy csendben lecserélheti a használt modellt. Ha öt vállalat és két állam ellenőrzi az infrastruktúrát, akkor nyolcmilliárd bérlőt kapsz. A mesterséges intelligencia tiszta információ, és szinte korlátlanul másolható. A modell elfér egy pendrive-on, de a monopólium az adatközpontban él. Ez a fizikai szűk keresztmetszet pontosan az a hely, ahol mesterséges szűkösséget kényszerítenek ki valamire, aminek a célja a globális bőség megteremtése.
Miért határozza meg az infrastruktúra tulajdonjoga, hogy mit építenek fel a mesterséges intelligenciák?
Egy számítástechnikai megoldások nélküli ötlet nem vállalat, csak egy dokumentum. Amikor a számítástechnikai hozzáférés drága vagy politikailag korlátozott, a fejlesztők fizikailag megváltoztatják azt, amit építenek. Egy startup felhagyhat egy nyílt forráskódú modellel egyszerűen azért, mert egy hatalmas felhőszolgáltató támogatja a saját API-hoz való hozzáférést. Az infrastruktúra tulajdonosai diktálják, hogy melyik hardvert támogatják, mely régiók kapnak kapacitást, és ki kap prioritást hiány esetén. Ezért a nyílt súlyok soha nem elegendőek. A modellsúlyok közzététele megfizethető végrehajtás nélkül olyan, mint egy repülőgép tervrajzainak megosztása, amikor egyetlen vállalat birtokol minden kifutópályát. Szükség van ellenőrizhetőségre is. Egy decentralizált rendszernek bizonyítania kell, hogy a várt modellt valóban végrehajtották a minőség csendes csökkenése nélkül. Egy pénzt mozgató ügynöknek többre van szüksége, mint bizalomra, bizonyítékra. Ha nem irányítod a számítástechnikai megoldásokat, akkor a mesterséges intelligencia szabályzatod inkább kérés, mint stratégia.
Mennyire állunk közel ahhoz, hogy a modellek helyett az engedélyek között válasszunk?
Már ennek a világnak az első verziójában élünk. A felhasználók azt hiszik, hogy több tucat MI-termék közül választhatnak, de sokuk csak interfész, amelyek pontosan ugyanazon a kis modellszolgáltatói csoporton alapulnak. Ma az engedélyek földrajzi korlátozásoknak, használati szinteknek és API-szabályzatoknak tűnnek. Holnap, amikor a MI-rendszerek elengedhetetlenné válnak a gazdasági termelékenységhez, ezek a korlátozások strukturálissá válnak. Képzeljük el, hogy egy mérnök hozzáfér a legjobb kódoló ügynökhöz, míg egy másik nem. A vállalat vagy ország, amelytől megtagadták a hozzáférést, azonnal lemarad. A végeredmény egy olyan intelligenciahierarchia, ahol a hozzáférés teljes mértékben a joghatóságtól, a munkaadótól vagy a személyazonosságtól függ. Az emberek technikailag szabadon elutasíthatják ezeket a rendszereket, de gazdaságilag már nem lesznek versenyképesek nélkülük. Ezt még visszafordíthatjuk, de az időablak években mérhető. Minden API-leállítás vagy hozzáférés-megtagadás csak egy újabb reklám a decentralizált MI-nek.
Ki nyer, ha a következtetés válik a domináns csatatérré?
A betanítási modellek generálják a legnagyobb híreket, de a következtetés az, ahol a mesterséges intelligencia valódi gazdasággá válik. Egy modellt periodikusan betanítanak, de a következtetés folyamatosan történik, minden egyes alkalommal, amikor egy felhasználó kérdést tesz fel, vagy egy robot döntést hoz. Ez megváltoztatja a versenyhelyzetet. Míg a betanítás hatalmas és szorosan összekapcsolt klasztereket igényel, a következtetés gyakran függetlenül is feldolgozható. Nem kell minden kérést egyetlen gigawattos campuson belül futtatni. A nyertesek azok a rendszerek lesznek, amelyek csökkentik a hasznos tokenenkénti költséget, magas hardverkihasználtságot tartanak fenn, és garantálják a modell integritását. A vesztesek azok a vállalkozások lesznek, amelyek állandóan a támogatott API-árazásra támaszkodnak, és azok az országok, amelyek minden intelligenciaegységet importálnak. Ez pontosan a nyitány az elosztott rendszerek számára. A decentralizált számítástechnika globális ellátást és helyi energiát képes felhasználni anélkül, hogy egyetlen vállalatnak kellene minden létesítményt birtokolnia.
Mit árul el a 26 országban érkezett 100 millió kérés a kiaknázatlan számítási kapacitásokról?
Bizonyítják, hogy a földrajzilag elosztott MI-számítás már nem csupán elméleti fogalom. Mielőtt egy valódi hálózatot működtettek volna, az emberek azt feltételezték, hogy a világ egy homogén, aktiválásra váró, tétlen GPU-készlettel rendelkezik. A valóság az, hogy a hardver, a hálózatépítés és az elérhetőség drasztikusan eltér. Az igazán szűkös erőforrás a koordináció. Egy hálózatnak fel kell fedeznie a kapacitást, mérnie kell a teljesítményt, ellenőriznie kell a végrehajtást, és olyan ösztönzőket kell létrehoznia, amelyek online tartják az operátorokat. Ezért a Gonka transzformátor-alapú Proof of Work és Sprint mechanizmusokat használ a valódi MI-hardver ellenőrzésére. A kiaknázatlan kínálat hatalmas, beleértve a vállalati tartalékokat, a regionális felhőket és az egyetemi hardvereket, amelyeknek egyszerűen hiányzott a kapcsolatuk a globális MI-igényekkel. Ezen munkaterhelések feldolgozása azt mutatja, hogy a fejlesztők decentralizált következtetéseket tudnak felhasználni egy közös felületen keresztül anélkül, hogy az összes számítási kapacitásnak a vállalati peremeken belül kellene lennie.
Kialakulhat-e még nyílt alternatíva, és milyen mértékben?
Igen, de ez nem fog automatikusan a jelenlegi piacvezetőktől származni. Egy nyílt alternatívának hatalmas fizikai méretet kell elérnie ahhoz, hogy valódi strukturális opcióvá váljon. Gigawattnyi kapacitásról és több millió fejlett GPU-ról beszélünk. A Bitcoin tökéletes leckét ad itt. Nem dollármilliárdokat gyűjtött egyetlen hatalmas adatközpont felépítésére. Ehelyett egy olyan gazdasági protokollt hozott létre, amely mozgósította a globális fizikai infrastruktúrát. A mesterséges intelligenciának összehasonlítható szabványra van szüksége a hasznos számításokhoz. A nyílt modellek nyílt végrehajtási infrastruktúrát igényelnek. A gazdasági haszonnak közvetlenül azokhoz az emberekhez kell áramlania, akik a hardvert biztosítják és fejlesztik. Ha a mesterséges intelligencia egy számítási szempontból összehangolt protokollt kap, a hardverinnováció a lassú vállalati ütemtervekből a globális versenybe kerül.
A megosztott számítástechnika utat nyit a mesterséges intelligencia szuverenitásához a feltörekvő régiók számára?
Ez abszolút lehetséges, feltéve, hogy a szuverenitás biztosított. defihelyesen. A mesterséges intelligencia szuverenitása nem jelenti azt, hogy minden országnak saját chipeket kell gyártania és hazai hiperskálájú felhőt kell építenie. Legyünk realisták – ez nem lehetséges. Egy praktikusabb defiA lényeg az, hogy egy ország nem szakadhat el egyoldalúan az intelligenciától. Egy API bérlése egy külföldi cégtől tiszta függőség. Egy számítástechnika nélküli ország pontosan úgy tárgyal a mesterséges intelligenciával, mint egy bérlő a bérbeadóval. A hazai energia, a mérnökök és az adatközpontok nyílt hálózathoz való csatlakoztatása valódi részvételt jelent. Egyetlen közepes méretű ország sem költhet többet, mint az Egyesült Államok vagy Kína külön-külön. De ha kétszáz ország átlagosan tízezer GPU-val járul hozzá a projekthez, akkor egy kétmillió GPU-ból álló megosztott hálózatot hoznak létre. Ez a koordináció garantálja a szuverén hozzáférést az intelligencia réteghez, valódi kilépési lehetőséget biztosítva Ázsia, Afrika és a Közel-Kelet feltörekvő régiói számára a központosított irányítás alól.
Versenyképes-e a decentralizált mesterséges intelligencia, vagy csak a Big Tech réseit tölti be?
Manapság mindkettőt teszi. A legtöbb decentralizált hálózat olyan területeken indul, ahol a centralizált szolgáltatók drágák, korlátozóak, vagy egyszerűen érdektelenek. Ez teljesen normális. Strukturálisan azonban versenyképessé válik, amikor olyan nyílt szabványt hoz létre, amely koordinálja a globális energiát, jutalmazza a jobb hardvereket, és hiteles kilépési stratégiát kínál a fejlesztőknek. A releváns mutató soha nem egy token piaci kapitalizációja. A döntő mutató a naponta feldolgozott hasznos MI-számítás. A decentralizált rendszereknek nincs szükségük a centralizált szolgáltatók eltűnésére. Az internet nem szüntette meg a magánhálózatokat, és a Bitcoin sem szüntette meg a bankokat. Amint a fejlesztőknek életképes alternatívájuk van, a meglévők kénytelenek sokkal komolyabban versenyezni az ár, a hozzáférés és az átláthatóság terén.
Miért kerülné el a decentralizált mesterséges intelligencia az újrakonszolidációt?
Az újrakonszolidáció valós kockázatot jelent. A decentralizáció nem állandó állapot csak azért, mert valaki beleírta egy tanulmányba. A mesterséges intelligencia számítástechnikája hatalmas méretgazdaságossággal rendelkezik, ami azt jelenti, hogy a nagyobb szolgáltatók jobb áramszerződéseket tudnak kialkudni és olcsóbban vásárolhatnak hardvert. Egy engedély nélküli hálózat könnyen konszolidálódhatna néhány ipari szolgáltató körül. Pontosan ezért épül a Gonka a számítási súlyozású irányításra, biztosítva, hogy a befolyás az ellenőrzött számítási hozzájáruláshoz, ne pedig az egyszerű tokentulajdonhoz kapcsolódjon. A mesterséges intelligencia infrastruktúra jövőjét azoknak az embereknek kell irányítaniuk, akik ténylegesen intelligenciát hoznak a hálózatba, nem pedig a kihasználatlan tőkének. A cél nem az, hogy megakadályozzuk a nagy szolgáltatókat a létezésben. A nagy szolgáltatók rendkívül hatékonyak. De biztosítanunk kell, hogy egy nyílt protokollon belüli szolgáltatók maradjanak, ahelyett, hogy magának a protokollnak az abszolút tulajdonosaivá válnának.
Jogi nyilatkozat
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Alisa, a The MPost, kriptovalutákra, mesterséges intelligenciára, befektetésekre és a világ kiterjedt területére specializálódott Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
További cikkek
Alisa, a The MPost, kriptovalutákra, mesterséges intelligenciára, befektetésekre és a világ kiterjedt területére specializálódott Web3. Élénk szemmel figyeli a feltörekvő trendeket és technológiákat, ezért átfogó tájékoztatást nyújt, hogy tájékoztassa és bevonja olvasóit a digitális pénzügyek folyamatosan fejlődő világába.
