„Jūsų dirbtinio intelekto politika yra prašymas, o ne strategija“: Gonkos broliai Libermanai apie GPU feodalizmą, energijos kliūtį ir kas kontroliuoja intelekto sluoksnį.
Trumpai
Tikroji DI problema yra elektra ir prieiga prie tinklo, o ne lustai. Gonkos bendrakūrėjai decentralizuotų skaičiavimų, GPU feodalizmo ir atviros DI infrastruktūros srityse.
Dirbtinio intelekto lenktynės dažniausiai įvardijamos kaip konkurencija tarp modelių, lustų ir kapitalo. Tačiau vis daugiau balsų teigia, kad tikrasis lūžio taškas yra paprastesnis ir labiau fiziškas: elektra, prieiga prie tinklo ir saujelė korporacijų, kurios kontroliuoja infrastruktūrą, kuria veikia visa kita. Teigiama, kad jei neturite skaičiavimo pajėgumų, jūsų dirbtinio intelekto strategija tėra prašymas.
Šios logikos pasekmės jau matomos. Tinklo operatoriai skelbia pavojaus signalus, komunalinių paslaugų sąskaitos auga, o klausimas, kas gali pasiekti dirbtinį intelektą – ne tik jį naudoti, bet ir valdyti, valdyti, plėtoti – tyliai tampa vienu iš svarbiausių dešimtmečio infrastruktūros klausimų. Didžiajai pasaulio daliai atsakymas dabar yra: kažkieno kito sąlygomis.
MPost atsisėdo su Daniil ir David Liberman, bendrakūrėjai Gonk, decentralizuotą dirbtinio intelekto skaičiavimo tinklą, siekiant išsiaiškinti, ar yra kitas būdas.
Kada dirbtinio intelekto energijos problema tapo kritine? Kas toliau suges?
Nenumatytoji padėtis prasidėjo, kai ribojantis veiksnys nustojo būti lustais, o dabar naudojama elektra. Metų metus dirbtinio intelekto pramonė duomenų centrus laikė finansiniais objektais. Jūs renkate pinigus, perkate GPU ir statote didžiulį miestelį. Tačiau duomenų centrai yra fiziniai objektai, susieti su transformatoriais, elektrinėmis ir vietiniais tinklais. Šie dalykai negali plėstis tokiu greičiu kaip programinė įranga. Naujausi liepos mėnesio užsakymai rodo, kad tokie tinklai kaip PJM aktyviai valdo duomenų centrų poreikius, naudodami atsarginę energijos gamybą kaip absoliučią paskutinę išeitį. Toliau žlunga visas ekonominis modelis. Galite turėti milijardus dolerių vertės GPU ir tiesiogine prasme nėra kur jų prijungti. Tada žlunga politinis sluoksnis, nes namų ūkiai pradeda klausti, kodėl jų komunalinių paslaugų sąskaitos finansuoja dirbtinio intelekto įrenginį. Didesnė klaida yra manyti, kad kiekvienam dirbtinio intelekto skaičiavimui reikalingas gigavatų dydžio miestelis. Turime perkelti skaičiavimus link energetikos: decentralizuotas požiūris nukreipia darbo krūvį į esamas mašinas ir regionus, kuriuose jau yra energijos.
Kas yra GPU feodalizmo ponai ir baudžiauninkai? Kaip atrodo renta?
Lordai yra tie keli veikėjai, kurie kontroliuoja fizinius ir sutartinius sluoksnius, tokius kaip pažangios lustai, hiperskalės debesys ir jiems paleisti reikalinga energija. Baudžiauninkai yra beveik visi kiti. Tai startuoliai, kūrėjai ir ištisos šalys, kurios turi importuoti intelektą kaip paslaugą. Būtent tai mes vadiname GPU feodalizmu – ateitimi, kai žmonės tampa kažkieno kito skaičiavimo turto nuomininkais. Jų mokama nuoma yra iš dalies finansinė, tačiau pavojingesnė nuoma yra leidimas. Tiekėjas gali pakeisti jūsų kvotą, sustabdyti jūsų paskyrą arba tyliai pakeisti jūsų naudojamą modelį. Jei penkios įmonės ir dvi valstijos kontroliuoja infrastruktūrą, gaunate aštuonis milijardus nuomininkų. Dirbtinis intelektas yra gryna informacija ir gali būti kopijuojamas beveik be apribojimų. Modelis telpa USB atmintinėje, tačiau monopolija gyvena duomenų centre. Šis fizinis kliūtis yra būtent ta vieta, kur dirbtinis trūkumas yra primetamas tam, kas turėtų sukurti pasaulinę gausą.
Kodėl infrastruktūros nuosavybė lemia, koks dirbtinis intelektas bus sukurtas?
Idėja be skaičiavimo nėra įmonė, o tik dokumentas. Kai prieiga prie skaičiavimo yra brangi arba politiškai ribojama, kūrėjai fiziškai pakeičia tai, ką kuria. Startuolis gali atsisakyti atvirojo kodo modelio vien dėl to, kad didžiulis debesijos paslaugų teikėjas subsidijuoja prieigą prie patentuotos API. Infrastruktūros savininkai diktuoja, kokia įranga yra palaikoma, kuriems regionams suteikiami pajėgumai ir kam teikiama pirmenybė trūkumo atveju. Štai kodėl atvirų svorių niekada nepakanka. Modelio svorių skelbimas be įperkamo vykdymo yra tarsi orlaivio brėžinių dalijimasis, kai kiekvieną kilimo ir tūpimo taką valdo viena korporacija. Taip pat reikia patikrinamumo. Decentralizuota sistema turi įrodyti, kad numatytas modelis iš tikrųjų buvo įvykdytas be tylaus kokybės sumažėjimo. Agentui, kuris perveda pinigus, reikia daugiau nei pasitikėjimo, jam reikia įrodymų. Jei nekontroliuojate skaičiavimo, jūsų dirbtinio intelekto politika yra prašymas, o ne strategija.
Kiek arti esame pasirinkimo tarp leidimų, o ne modelių?
Mes jau gyvename pirmojoje to pasaulio versijoje. Vartotojai mano, kad renkasi iš dešimčių dirbtinio intelekto produktų, tačiau daugelis jų tėra sąsajos, sukurtos remiantis ta pačia nedidele modelių tiekėjų grupe. Šiandien leidimai atrodo kaip geografiniai apribojimai, naudojimo lygiai ir API politikos. Rytoj, kai dirbtinio intelekto sistemos taps būtinos ekonominiam produktyvumui, šie apribojimai taps struktūriniai. Įsivaizduokite, kad vienas inžinierius turi prieigą prie geriausio kodavimo agento, o kitas – ne. Įmonė ar šalis, kuriai buvo atsisakyta prieigos, iš karto atsilieka. Galutinis rezultatas – intelekto hierarchija, kur prieiga visiškai priklauso nuo jūsų jurisdikcijos, darbdavio ar tapatybės. Žmonės techniškai galės laisvai atmesti šias sistemas, tačiau be jų jie nebebus ekonomiškai konkurencingi. Mes vis dar galime tai pakeisti, tačiau laikotarpis matuojamas metais. Kiekvienas API išjungimas ar prieigos atsisakymas yra tik dar viena decentralizuoto dirbtinio intelekto reklama.
Kas laimi, kai išvada tampa dominuojančiu mūšio lauku?
Didžiausiose antraštėse gausu mokymų modelių, tačiau išvados yra ta sritis, kurioje dirbtinis intelektas tampa realia ekonomika. Modelis yra periodiškai apmokomas, tačiau išvados daromos nuolat kiekvieną kartą, kai vartotojas užduoda klausimą arba robotas priima sprendimą. Tai keičia konkurencinę aplinką. Nors mokymui reikalingi dideli ir glaudžiai sujungti klasteriai, išvados dažnai gali būti apdorojamos nepriklausomai. Jums nereikia, kad kiekviena užklausa vyktų viename gigavatų miestelyje. Laimės sistemos, kurios sumažins naudingo žetono kainą, išlaikys aukštą aparatinės įrangos panaudojimą ir garantuos modelio vientisumą. Pralaimės įmonės, kurios nuolat pasikliaus subsidijuojamu API kainodaru, ir šalys, importuojančios kiekvieną intelekto vienetą. Tai yra tiksli galimybė paskirstytoms sistemoms. Decentralizuoti skaičiavimai gali naudoti pasaulinį tiekimą ir vietinę energiją, nereikalaujant, kad viena korporacija valdytų kiekvieną įrenginį.
Ką 100 milijonų užklausų 26 šalyse atskleidžia apie neišnaudotus skaičiavimo pajėgumus?
Jie įrodo, kad geografiškai paskirstyti dirbtinio intelekto skaičiavimai nebėra tik teorinė koncepcija. Prieš pradedant naudoti tikrą tinklą, žmonės manė, kad pasaulyje yra homogeniškas nenaudojamų GPU telkinys, laukiantis, kol bus aktyvuotas. Realybė tokia, kad techninė įranga, tinklai ir prieinamumas labai skiriasi. Tikrai ribotas išteklius yra koordinavimas. Tinklas turi atrasti pajėgumus, matuoti našumą, patikrinti vykdymą ir sukurti paskatas, kurios išlaikytų operatorius prisijungusius. Štai kodėl „Gonka“ naudoja transformatoriais pagrįstus darbo įrodymo ir sprinto mechanizmus, kad patikrintų tikrą dirbtinio intelekto aparatinę įrangą. Neišnaudota pasiūla yra didžiulė, įskaitant įmonių rezervus, regioninius debesis ir universitetų aparatinę įrangą, kuri tiesiog neturėjo ryšio su pasauline dirbtinio intelekto paklausa. Šių darbo krūvių apdorojimas rodo, kad kūrėjai gali naudoti decentralizuotą išvadą per bendrą sąsają, nereikalaudami, kad visi skaičiavimai būtų įmonės perimetre.
Ar vis dar gali atsirasti atvira alternatyva ir kokiu mastu?
Taip, bet dabartiniai rinkos lyderiai neatsiras automatiškai. Atvira alternatyva turi pasiekti didžiulį fizinį mastą, kad taptų tikra struktūrine galimybe. Kalbame apie gigavatų talpą ir milijonus pažangių GPU. Bitcoin čia pateikia puikią pamoką. Jis nesurinko milijardų dolerių vienam didžiuliam duomenų centrui pastatyti. Vietoj to, jis sukūrė ekonominį protokolą, kuris mobilizavo pasaulinę fizinę infrastruktūrą. Dirbtiniam intelektui reikia panašaus standarto naudingiems skaičiavimams. Atviriems modeliams reikalinga atvira vykdymo infrastruktūra. Ekonominė nauda turi tiesiogiai atitekti žmonėms, kurie teikia ir tobulina aparatinę įrangą. Jei dirbtinis intelektas gaus su skaičiavimais suderintą protokolą, aparatinės įrangos inovacijos pereis nuo lėtų įmonių veiksmų planų prie pasaulinės konkurencijos.
Ar bendri skaičiavimai yra kelias į dirbtinio intelekto suverenitetą besiformuojantiems regionams?
Tai tikrai įmanoma, jei tik bus suverenitetas defiteisingai apskaičiuota. Dirbtinio intelekto suverenitetas nereiškia, kad kiekviena šalis turi gaminti savo lustus ir kurti vietinį hiperskalės debesį. Būkime realistai – tai neįmanoma. Praktiškesnis defiEsmė ta, kad šalis negali vienašališkai atsijungti nuo žvalgybos. API nuoma iš užsienio įmonės yra gryna priklausomybė. Šalis be skaičiavimo derėsis su DI lygiai taip pat, kaip nuomininkas derasi su savininku. Vietinės energijos, inžinierių ir duomenų centrų prijungimas prie atviro tinklo yra tikras dalyvavimas. Jokia vidutinio dydžio šalis negali viršyti išlaidų, kurias išleidžia Jungtinės Valstijos ar Kinija atskirai. Tačiau jei du šimtai šalių vidutiniškai prisideda prie dešimties tūkstančių GPU, jos sukuria bendrą dviejų milijonų GPU tinklą. Šis koordinavimas garantuoja suverenią prieigą prie žvalgybos lygmens, suteikdamas besiformuojantiems Azijos, Afrikos ir Artimųjų Rytų regionams realią išėjimo iš centralizuotos kontrolės galimybę.
Ar decentralizuotas dirbtinis intelektas yra struktūriškai konkurencingas, ar tik užpildo didžiųjų technologijų bendrovių spragas?
Šiandien ji daro abu. Dauguma decentralizuotų tinklų prasideda tose srityse, kur centralizuoti tiekėjai yra brangūs, ribojantys arba tiesiog nesuinteresuoti. Tai visiškai normalu. Tačiau ji tampa struktūriškai konkurencinga, kai sukuria atvirą standartą, kuris koordinuoja pasaulinę energiją, apdovanoja geresnę įrangą ir suteikia kūrėjams patikimą išėjimo strategiją. Svarbus rodiklis niekada nėra žetono rinkos kapitalizacija. Lemiamas rodiklis yra naudingi dirbtinio intelekto skaičiavimai, apdorojami per dieną. Decentralizuotoms sistemoms nereikia, kad centralizuoti tiekėjai išnyktų. Internetas nepanaikino privačių tinklų, o bitkoinas nepanaikino bankų. Kai kūrėjai turi perspektyvią alternatyvą, esami operatoriai yra priversti daug rimčiau konkuruoti dėl kainos, prieigos ir skaidrumo.
Kodėl decentralizuotas dirbtinis intelektas išvengtų pakartotinės konsolidacijos?
Pakartotinė konsolidacija yra reali rizika. Decentralizacija nėra nuolatinė būsena vien todėl, kad kažkas ją parašė baltojoje knygoje. Dirbtinio intelekto skaičiavimai pasižymi didžiule masto ekonomija, o tai reiškia, kad didesni operatoriai gali derėtis dėl geresnių elektros energijos tiekimo sutarčių ir pigiau įsigyti įrangą. Leidimų nereikalaujantis tinklas galėtų lengvai konsoliduotis aplink kelis pramonės operatorius. Būtent todėl „Gonka“ sukurta remiantis skaičiavimais pagrįstu valdymu, užtikrinant, kad įtaka būtų susijusi su patikrintu skaičiavimo indėliu, o ne su paprasta žetonų nuosavybe. Dirbtinio intelekto infrastruktūros ateitį turi valdyti žmonės, kurie iš tikrųjų į tinklą įneša intelektą, o ne nenaudojamas kapitalas. Tikslas nėra užkirsti kelią dideliems operatoriams egzistuoti. Dideli operatoriai yra labai efektyvūs. Tačiau turime užtikrinti, kad jie liktų operatoriais atvirojo protokolo viduje, o ne taptų absoliučiais paties protokolo savininkais.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, dirbtinio intelekto, investicijų ir plačios srities srityse Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
Daugiau straipsnių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, dirbtinio intelekto, investicijų ir plačios srities srityse Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
