「AIポリシーは戦略ではなく要請だ」：ゴンカのリバーマン兄弟が語るGPUの封建主義、エネルギーのボトルネック、そしてインテリジェンス層を誰が支配するのか

by アリサ・デビッドソン

公開日：17年2026月9日午前20時更新日：17年2026月12日午後37時XNUMX分

by アナスタシア・O

編集および事実確認: 17 年 2026 月 9 日午前 20 時 XNUMX 分

簡単に言えば

AIの真のボトルネックはチップではなく、電力と送電網へのアクセスだ。ゴンカの共同開発者たちは、分散型コンピューティング、GPUの封建主義、そしてオープンAIインフラストラクチャについて語る。

「AIポリシーは戦略ではなく要請だ」：ゴンカのリバーマン兄弟が語るGPUの封建主義、エネルギーのボトルネック、そしてインテリジェンス層を誰が支配するのか

AI開発競争は通常、モデル、チップ、そして資本をめぐる競争として捉えられがちだ。しかし、真のボトルネックはもっと単純で物理的なもの、つまり電力、送電網へのアクセス、そしてあらゆるインフラを支配する少数の企業にあると主張する声が増えている。コンピューティング能力を所有していなければ、AI戦略は単なる要望に過ぎない、というのが彼らの主張だ。

その論理の帰結は既に現れ始めている。電力網事業者は警鐘を鳴らし、電気料金は高騰し、AIへのアクセス権（単に利用するだけでなく、運用し、所有し、発展させる権利）を誰が持つのかという問題は、静かにこの10年間で最も重要なインフラ問題の一つになりつつある。世界のほとんどの地域にとって、今のところその答えは「他人の条件に従う」ということだ。

MPost と座ったダニールとダビッド・リバーマン共同制作者 Gonk分散型AIコンピューティングネットワークを用いて、別の方法があるかどうかを調査する。

AIのエネルギー問題は、どの時点で緊急事態となったのか？次に何が問題になるのか？

緊急事態は、制限要因がチップから電力に変わったときに始まった。長年、AI業界はデータセンターを金融商品のように扱ってきた。資金を集め、GPUを購入し、巨大なキャンパスを建設する。しかし、データセンターは変圧器、発電所、地域グリッドに接続された物理的な物体である。これらはソフトウェアのスピードで拡張することはできない。最近の7月の命令は、PJMのようなグリッドがデータセンターの需要に合わせて積極的に管理しており、バックアップ発電を最後の手段として使用していることを示している。次に崩壊するのは経済モデル全体だ。数十億ドル相当のGPUがあっても、文字通り接続する場所がない。そして、家庭がなぜ電気料金がAI施設の資金になっているのか疑問に思い始めると、政治的な層が崩壊する。より深刻な間違いは、すべてのAI計算にギガワット規模のキャンパスが必要だと考えていることだ。私たちは計算をエネルギーへと移行させる必要がある。分散型アプローチでは、ワークロードを既存のマシンと電力が既に利用可能な地域にルーティングする。

GPU封建制における領主と農奴とは誰なのか？家賃はどのようなものなのか？

領主とは、高度なチップ、ハイパースケールクラウド、そしてそれらを稼働させるのに必要なエネルギーといった、物理的および契約的な層を支配する少数の主体である。農奴とは、それ以外のほとんどすべての人々である。彼らは、サービスとしての知能を輸入しなければならないスタートアップ企業、開発者、そして国家全体である。これこそが、私たちがGPU封建制と呼ぶものであり、人々が他人のコンピューティング資産の借家人となる未来である。彼らが支払う賃料は一部は金銭的なものだが、より危険な賃料は許可である。プロバイダーは、割り当て量を変更したり、アカウントを停止したり、使用しているモデルを密かに切り替えたりすることができる。5つの企業と2つの国家がインフラを支配すれば、80億人の借家人が生じることになる。AIは純粋な情報であり、ほぼ無制限にコピーできる。モデルはフラッシュドライブに収まるが、独占はデータセンターに存在する。この物理的なボトルネックこそが、世界的な豊かさを生み出すはずのものに人為的な希少性が課せられる場所なのである。

インフラの所有権が、どのようなAIが構築されるかを決定づけるのはなぜか？

コンピューティング能力のないアイデアは、単なる文書であり、企業とは言えません。コンピューティングへのアクセスが高額であったり、政治的に制限されていたりすると、開発者は構築するものを物理的に変更せざるを得なくなります。スタートアップ企業は、巨大なクラウドプロバイダーが独自のAPIへのアクセスを補助しているという理由だけで、オープンソースモデルを放棄するかもしれません。インフラストラクチャの所有者は、どのハードウェアがサポートされるか、どの地域に容量が割り当てられるか、不足時に誰が優先されるかを決定します。これが、オープンウェイトだけでは不十分な理由です。実行コストが手頃でないモデルウェイトを公開することは、すべての滑走路を1つの企業が所有している状況で航空機の設計図を共有するようなものです。検証可能性も必要です。分散システムは、期待されたモデルが品質の低下を隠さずに実際に実行されたことを証明しなければなりません。資金を移動させるエージェントは、信頼だけでなく、証明も必要とします。コンピューティング能力を制御できない場合、AIポリシーは戦略ではなく要求に過ぎません。

私たちは、モデルではなく権限を選択する段階にどれほど近づいているのでしょうか？

私たちは既にその世界の最初のバージョンを生きている。ユーザーは数十種類のAI製品から選択していると思っているが、その多くは、全く同じ少数のモデルプロバイダーに基づいて構築されたインターフェースに過ぎない。今日、アクセス権限は地理的制限、使用階層、APIポリシーといった形で表れている。明日、AIシステムが経済生産性に不可欠になると、これらの制限は構造的なものとなる。あるエンジニアは最高のコーディングエージェントにアクセスできるのに、別のエンジニアはアクセスできない状況を想像してみてほしい。アクセスを拒否された企業や国は、たちまち後れを取ることになる。最終的な結果は、アクセスが管轄区域、雇用主、あるいは身元によって完全に左右される知能の階層構造となる。人々は技術的にはこれらのシステムを拒否する自由があるだろうが、それらなしでは経済的に競争力を失ってしまうだろう。私たちはまだこの状況を覆すことができるが、猶予期間は数年単位だ。APIの停止やアクセス拒否は、分散型AIの新たな宣伝材料となる。

推論が主要な戦場となる中で、勝利を収めるのは誰なのか？

モデルのトレーニングは大きな注目を集めますが、AIが真の経済となるのは推論の段階です。モデルは定期的にトレーニングされますが、推論はユーザーが質問したりロボットが意思決定を行うたびに継続的に行われます。これにより、競争環境が変化します。トレーニングには大規模で密接に接続されたクラスターが必要ですが、推論は多くの場合、独立して処理できます。すべてのリクエストを単一のギガワット規模のキャンパス内で実行する必要はありません。勝者となるのは、有用なトークンあたりのコストを削減し、高いハードウェア利用率を維持し、モデルの整合性を保証するシステムです。敗者となるのは、補助金付きのAPI価格に恒久的に依存する企業と、あらゆるレベルのインテリジェンスを輸入する国です。これはまさに分散システムにとっての好機です。分散コンピューティングは、1つの企業がすべての施設を所有する必要なく、グローバルな供給とローカルなエネルギーを活用できます。

26か国にわたる100億件のリクエストは、未活用のコンピューティングリソースについて何を明らかにしているのか？

地理的に分散したAIコンピューティングはもはや理論上の概念ではないことが証明されています。実際のネットワークを運用する前は、世界には起動待ちのGPUが均一に存在すると考えられていました。しかし現実には、ハードウェア、ネットワーク、可用性は大きく異なります。本当に希少なリソースは調整です。ネットワークは、キャパシティを発見し、パフォーマンスを測定し、実行を検証し、オペレーターがオンライン状態を維持するためのインセンティブを作成する必要があります。これが、Gonkaがトランスフォーマーベースのプルーフオブワークとスプリントメカニズムを使用して実際のAIハードウェアを検証する理由です。未利用の供給は膨大で、企業の備蓄、地域クラウド、グローバルなAI需要との接続が欠けていた大学のハードウェアなどが含まれます。これらのワークロードを処理することで、開発者はすべてのコンピューティングを企業の境界内に配置する必要なく、共通のインターフェースを介して分散推論を利用できることが示されています。

オープンな代替案はまだ出現する可能性があるのか、また、どの程度の規模で出現する可能性があるのか。

はい、しかしそれは現在の市場リーダーから自動的に生まれるものではありません。真の構造的選択肢となるには、オープンな代替手段が大規模な物理的規模に達する必要があります。ギガワット級の容量と数百万個の高性能GPUが求められます。ビットコインはまさにこの点で完璧な教訓を与えてくれます。ビットコインは巨大なデータセンターを1つ構築するために数十億ドルを集めたわけではありません。代わりに、グローバルな物理インフラを動員する経済プロトコルを構築しました。AIには、有用な計算のための同等の標準が必要です。オープンなモデルにはオープンな実行インフラが不可欠です。経済的な報酬は、ハードウェアを提供し改良する人々に直接支払われるべきです。AIが計算に特化したプロトコルを獲得すれば、ハードウェアの革新は企業の緩慢なロードマップからグローバルな競争へと移行するでしょう。

共有コンピューティングは、新興地域にとってAI主権への道となるのだろうか？

主権が defi正しくない。AI主権とは、すべての国が独自のチップを製造し、国内のハイパースケールクラウドを構築しなければならないという意味ではない。現実的に考えよう――それは不可能だ。より現実的な defi重要なのは、国家が一方的に情報から切り離されることはできないということだ。外国企業からAPIを借りることは、まさに依存に他ならない。コンピューティング能力を持たない国は、まるで借主が家主と交渉するように、AIと交渉することになる。国内のエネルギー、エンジニア、データセンターをオープンネットワークに接続することこそが、真の参加である。中規模国が単独で米国や中国を上回る支出をすることはできない。しかし、200か国がそれぞれ平均1万個のGPUを提供すれば、200万個のGPUからなる共有ネットワークが構築される。この連携によって、情報層への主権的なアクセスが保証され、アジア、アフリカ、中東の新興地域は、中央集権的な支配から脱却する真の選択肢を得ることができる。

分散型AIは構造的に競争力を持つのか、それとも巨大テクノロジー企業の弱点を補うだけなのか？

今日では、その両方が実現されています。ほとんどの分散型ネットワークは、中央集権型プロバイダーが高価、制限的、あるいは単に無関心な地域で始まります。これはごく普通のことです。しかし、グローバルなエネルギーを調整し、より優れたハードウェアに報酬を与え、開発者に信頼できる出口戦略を提供するオープンスタンダードを作成すると、構造的に競争力を持つようになります。関連する指標は、トークンの時価総額ではありません。決定的な指標は、1日あたりに処理される有用なAI計算です。分散型システムは、中央集権型プロバイダーが消滅することを必要としません。インターネットはプライベートネットワークをなくしませんでしたし、ビットコインは銀行をなくしませんでした。開発者が実行可能な代替手段を手に入れれば、既存企業は価格、アクセス、透明性において、より真剣に競争せざるを得なくなります。

分散型AIはなぜ再統合を避けるのか？

再統合は現実的なリスクです。分散化は、誰かがホワイトペーパーにその言葉を書いたからといって永続的な状態になるわけではありません。AIコンピューティングには大規模な規模の経済があり、つまり、大規模な事業者はより有利な電力契約を交渉し、より安価にハードウェアを購入できます。パーミッションレスネットワークは、少数の産業事業者を中心に容易に統合される可能性があります。まさにこれが、Gonkaがコンピューティング加重ガバナンスに基づいて構築され、影響力が単なるトークンの所有権ではなく、検証済みのコンピューティング貢献に結び付けられるようにしている理由です。AIインフラストラクチャの未来は、ネットワークに実際に知能をもたらす人々によって統治されるべきであり、遊休資本によって統治されるべきではありません。目標は、大規模事業者の存在を阻止することではありません。大規模事業者は非常に効率的です。しかし、彼らがプロトコル自体の絶対的な所有者になるのではなく、オープンプロトコル内の事業者であり続けることを保証する必要があります。

タグ：

免責事項

に沿ってトラストプロジェクトのガイドライン, このページで提供される情報は、法律、税金、投資、財務、またはその他の形式のアドバイスを目的としたものではなく、そのように解釈されるべきではないことに注意してください。損失しても許容できる金額のみを投資し、疑問がある場合は独立した財務上のアドバイスを求めることが重要です。詳細については、利用規約のほか、発行者または広告主が提供するヘルプおよびサポートページを参照することをお勧めします。 MetaversePost は正確で公平なレポートに努めていますが、市場の状況は予告なく変更される場合があります。