'Chính sách AI của bạn là một yêu cầu, không phải là một chiến lược': Anh em nhà Liberman của Gonka bàn về chế độ độc quyền GPU, nút thắt cổ chai năng lượng và ai kiểm soát lớp trí tuệ nhân tạo
Tóm lại
Điểm nghẽn thực sự của AI là điện năng và khả năng truy cập lưới điện, chứ không phải là chip. Gonka là những người đồng sáng lập về điện toán phi tập trung, chế độ độc quyền GPU và cơ sở hạ tầng AI mở.
Cuộc đua trí tuệ nhân tạo thường được coi là cuộc cạnh tranh giữa các mô hình, chip và vốn đầu tư. Nhưng ngày càng nhiều ý kiến cho rằng điểm nghẽn thực sự đơn giản và mang tính vật chất hơn: điện năng, khả năng tiếp cận lưới điện, và một số ít tập đoàn kiểm soát cơ sở hạ tầng mà mọi thứ khác vận hành dựa trên đó. Nếu bạn không sở hữu năng lực tính toán, lập luận cho rằng, chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn chỉ là một yêu cầu.
Hậu quả của lối tư duy đó đã và đang dần hiện rõ. Các nhà điều hành lưới điện đang gióng lên hồi chuông cảnh báo, hóa đơn tiền điện tăng cao, và câu hỏi ai được quyền tiếp cận trí tuệ nhân tạo — không chỉ sử dụng mà còn vận hành, sở hữu và phát triển nó — đang âm thầm trở thành một trong những vấn đề cơ sở hạ tầng quan trọng nhất thập kỷ này. Đối với hầu hết thế giới, câu trả lời hiện tại là: theo điều kiện của người khác.
MPost ngồi xuống với Daniil và David Liberman, đồng sáng tạo của Gonk, một mạng lưới điện toán AI phi tập trung, để tìm hiểu xem liệu có cách nào khác hay không.
Vấn đề năng lượng dành cho trí tuệ nhân tạo đã trở thành tình trạng khẩn cấp vào thời điểm nào? Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Tình trạng khẩn cấp bắt đầu khi yếu tố hạn chế không còn là chip mà trở thành điện năng. Trong nhiều năm, ngành công nghiệp AI coi các trung tâm dữ liệu như những đối tượng tài chính. Bạn huy động vốn, mua GPU và xây dựng một khu phức hợp khổng lồ. Nhưng các trung tâm dữ liệu là những đối tượng vật lý được kết nối với máy biến áp, nhà máy điện và lưới điện địa phương. Những thứ đó không thể mở rộng quy mô với tốc độ của phần mềm. Các đơn đặt hàng gần đây vào tháng 7 cho thấy các lưới điện như PJM đang chủ động quản lý nhu cầu của các trung tâm dữ liệu, chỉ sử dụng máy phát điện dự phòng như một biện pháp cuối cùng. Điều tiếp theo sẽ sụp đổ là toàn bộ mô hình kinh tế. Bạn có thể có hàng tỷ đô la GPU nhưng lại không có nơi nào để cắm chúng vào. Sau đó, lớp chính trị cũng sụp đổ khi các hộ gia đình bắt đầu thắc mắc tại sao hóa đơn tiền điện của họ lại được dùng để tài trợ cho một cơ sở AI. Sai lầm sâu xa hơn là giả định rằng mọi phép tính AI đều cần một khu phức hợp quy mô gigawatt. Chúng ta cần chuyển điện toán về phía năng lượng: một cách tiếp cận phi tập trung sẽ định tuyến khối lượng công việc đến các máy móc và khu vực hiện có, nơi đã có sẵn điện.
Ai là lãnh chúa và nông nô trong chế độ phong kiến GPU? Tiền thuê đất như thế nào?
Những kẻ nắm quyền là một số ít người kiểm soát các tầng vật chất và hợp đồng, như chip tiên tiến, điện toán đám mây siêu quy mô và năng lượng cần thiết để vận hành chúng. Nông nô là hầu hết những người còn lại. Họ là các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển và toàn bộ các quốc gia phải nhập khẩu trí tuệ nhân tạo dưới dạng dịch vụ. Đây chính xác là điều chúng ta gọi là chế độ phong kiến GPU, một tương lai nơi con người trở thành người thuê nhà trên tài sản điện toán của người khác. Tiền thuê họ trả một phần là tiền bạc, nhưng khoản tiền thuê nguy hiểm hơn là quyền cho phép. Nhà cung cấp có thể thay đổi hạn mức của bạn, đình chỉ tài khoản của bạn hoặc âm thầm thay đổi mô hình bạn đang sử dụng. Nếu năm công ty và hai quốc gia kiểm soát cơ sở hạ tầng, bạn sẽ có tám tỷ người thuê nhà. AI là thông tin thuần túy và có thể được sao chép gần như không giới hạn. Mô hình có thể nằm gọn trên một ổ USB, nhưng thế độc quyền lại nằm ở trung tâm dữ liệu. Nút thắt cổ chai vật lý đó chính là nơi sự khan hiếm nhân tạo được áp đặt lên thứ vốn được tạo ra để tạo ra sự sung túc toàn cầu.
Tại sao quyền sở hữu cơ sở hạ tầng lại quyết định loại AI nào được xây dựng?
Một ý tưởng mà thiếu năng lực tính toán thì không phải là một công ty, mà chỉ là một tài liệu. Khi việc truy cập năng lực tính toán đắt đỏ hoặc bị hạn chế về mặt chính trị, các nhà phát triển sẽ thay đổi những gì họ xây dựng. Một công ty khởi nghiệp có thể từ bỏ mô hình mã nguồn mở chỉ vì một nhà cung cấp dịch vụ đám mây khổng lồ trợ cấp quyền truy cập vào API độc quyền. Chủ sở hữu cơ sở hạ tầng quyết định phần cứng nào được hỗ trợ, khu vực nào được cấp dung lượng và ai được ưu tiên trong thời gian thiếu hụt. Đó là lý do tại sao việc công khai trọng số không bao giờ là đủ. Việc công bố trọng số mô hình mà không có khả năng thực thi với chi phí hợp lý giống như việc chia sẻ bản thiết kế máy bay khi một tập đoàn duy nhất sở hữu mọi đường băng. Bạn cũng cần khả năng kiểm chứng. Một hệ thống phi tập trung phải chứng minh rằng mô hình dự kiến đã thực sự được thực thi mà không có sự giảm chất lượng âm thầm. Một tác nhân chuyển tiền cần nhiều hơn là sự tin tưởng, nó cần bằng chứng. Nếu bạn không kiểm soát năng lực tính toán, chính sách AI của bạn chỉ là một yêu cầu chứ không phải là một chiến lược.
Chúng ta đang tiến gần đến việc lựa chọn giữa quyền hạn và mô hình đến mức nào?
Chúng ta đang sống trong phiên bản đầu tiên của thế giới đó. Người dùng nghĩ rằng họ đang lựa chọn giữa hàng tá sản phẩm AI, nhưng nhiều sản phẩm chỉ là giao diện được xây dựng trên cùng một nhóm nhỏ các nhà cung cấp mô hình. Ngày nay, quyền hạn được thể hiện dưới dạng các hạn chế về địa lý, cấp độ sử dụng và chính sách API. Ngày mai, khi các hệ thống AI trở nên thiết yếu đối với năng suất kinh tế, những hạn chế này sẽ trở thành cấu trúc. Hãy tưởng tượng một kỹ sư có quyền truy cập vào tác nhân lập trình tốt nhất trong khi một kỹ sư khác thì không. Công ty hoặc quốc gia bị từ chối quyền truy cập ngay lập tức bị tụt hậu. Kết quả cuối cùng là một hệ thống phân cấp trí tuệ, trong đó quyền truy cập hoàn toàn phụ thuộc vào khu vực pháp lý, nhà tuyển dụng hoặc danh tính của bạn. Về mặt kỹ thuật, mọi người sẽ được tự do từ chối các hệ thống này, nhưng họ sẽ không còn cạnh tranh được về mặt kinh tế nếu không có chúng. Chúng ta vẫn có thể đảo ngược điều này, nhưng thời gian chỉ tính bằng năm. Mỗi lần API bị đóng hoặc quyền truy cập bị từ chối chỉ là một quảng cáo khác cho AI phi tập trung.
Ai sẽ thắng khi suy luận trở thành chiến trường chủ đạo?
Việc huấn luyện mô hình tạo ra những tiêu đề lớn nhất, nhưng suy luận mới là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành một nền kinh tế thực sự. Mô hình được huấn luyện định kỳ, nhưng suy luận diễn ra liên tục mỗi khi người dùng đặt câu hỏi hoặc robot đưa ra quyết định. Điều này làm thay đổi cục diện cạnh tranh. Trong khi huấn luyện yêu cầu các cụm máy chủ khổng lồ và kết nối chặt chẽ, thì suy luận thường có thể được xử lý độc lập. Bạn không cần mọi yêu cầu phải chạy trong một khuôn viên duy nhất có công suất gigawatt. Những người chiến thắng sẽ là các hệ thống giảm chi phí cho mỗi token hữu ích, duy trì mức sử dụng phần cứng cao và đảm bảo tính toàn vẹn của mô hình. Những người thua cuộc sẽ là các doanh nghiệp mãi mãi dựa vào giá API được trợ cấp và các quốc gia nhập khẩu mọi đơn vị trí tuệ. Đây chính là cơ hội cho các hệ thống phân tán. Điện toán phi tập trung có thể tận dụng nguồn cung toàn cầu và năng lượng địa phương mà không cần một tập đoàn nào sở hữu mọi cơ sở.
100 triệu yêu cầu từ 26 quốc gia cho thấy điều gì về tiềm năng tính toán chưa được khai thác?
Họ chứng minh rằng điện toán AI phân tán theo địa lý không còn chỉ là một khái niệm lý thuyết nữa. Trước khi vận hành một mạng lưới thực tế, người ta cho rằng thế giới chứa một nhóm GPU nhàn rỗi đồng nhất đang chờ được kích hoạt. Thực tế là phần cứng, mạng lưới và khả năng sẵn có khác nhau rất nhiều. Tài nguyên thực sự khan hiếm chính là sự phối hợp. Một mạng lưới phải tìm ra dung lượng, đo lường hiệu suất, xác minh việc thực thi và tạo ra các động lực để giữ cho người vận hành hoạt động trực tuyến. Đó là lý do tại sao Gonka sử dụng cơ chế Proof of Work và Sprint dựa trên Transformer để xác minh phần cứng AI thực tế. Nguồn cung chưa được khai thác là rất lớn, bao gồm cả nguồn dự trữ của doanh nghiệp, đám mây khu vực và phần cứng của trường đại học mà đơn giản là thiếu kết nối với nhu cầu AI toàn cầu. Xử lý các khối lượng công việc này cho thấy các nhà phát triển có thể sử dụng suy luận phi tập trung thông qua một giao diện chung mà không cần tất cả điện toán phải nằm trong phạm vi doanh nghiệp.
Liệu một giải pháp thay thế mở có thể xuất hiện, và ở quy mô nào?
Đúng vậy, nhưng nó sẽ không tự động xuất hiện từ các nhà lãnh đạo thị trường hiện tại. Một giải pháp thay thế mở cần đạt đến quy mô vật lý khổng lồ để trở thành một lựa chọn cấu trúc thực sự. Chúng ta đang nói về công suất hàng gigawatt và hàng triệu GPU tiên tiến. Bitcoin là một bài học hoàn hảo ở đây. Nó không huy động hàng tỷ đô la để xây dựng một trung tâm dữ liệu khổng lồ. Thay vào đó, nó đã tạo ra một giao thức kinh tế huy động cơ sở hạ tầng vật lý toàn cầu. Trí tuệ nhân tạo cần một tiêu chuẩn tương đương cho việc tính toán hữu ích. Các mô hình mở đòi hỏi cơ sở hạ tầng thực thi mở. Phần thưởng kinh tế phải chảy trực tiếp đến những người cung cấp và cải tiến phần cứng. Nếu AI có một giao thức phù hợp với điện toán, sự đổi mới phần cứng sẽ chuyển từ lộ trình chậm chạp của các tập đoàn sang cạnh tranh toàn cầu.
Liệu việc chia sẻ điện toán có phải là con đường dẫn đến chủ quyền về trí tuệ nhân tạo cho các khu vực đang phát triển?
Điều đó hoàn toàn có thể xảy ra, miễn là chủ quyền được đảm bảo. defiĐúng vậy. Chủ quyền AI không có nghĩa là mỗi quốc gia phải tự sản xuất chip và xây dựng một hệ thống điện toán đám mây siêu quy mô trong nước. Hãy thực tế mà nói - điều đó là không thể. Một cách tiếp cận thực tế hơn defiQuan niệm cơ bản là một quốc gia không thể đơn phương tách rời khỏi trí tuệ nhân tạo. Việc thuê API từ một công ty nước ngoài là sự phụ thuộc hoàn toàn. Một quốc gia không có năng lực tính toán sẽ đàm phán với AI giống như người thuê nhà đàm phán với chủ nhà. Kết nối năng lượng trong nước, các kỹ sư và trung tâm dữ liệu vào một mạng lưới mở mới là sự tham gia thực sự. Không một quốc gia nào có quy mô trung bình có thể chi tiêu nhiều hơn Hoa Kỳ hoặc Trung Quốc một cách riêng lẻ. Nhưng nếu hai trăm quốc gia mỗi nước đóng góp trung bình mười nghìn GPU, họ sẽ tạo ra một mạng lưới chung gồm hai triệu GPU. Sự phối hợp này đảm bảo quyền truy cập chủ quyền vào tầng trí tuệ nhân tạo, mang lại cho các khu vực đang phát triển ở châu Á, châu Phi và Trung Đông một lựa chọn thoát khỏi sự kiểm soát tập trung thực sự.
Liệu trí tuệ nhân tạo phi tập trung có khả năng cạnh tranh về mặt cấu trúc, hay chỉ đơn thuần là lấp đầy khoảng trống của các tập đoàn công nghệ lớn?
Ngày nay, nó đang làm cả hai điều đó. Hầu hết các mạng phi tập trung bắt đầu ở những khu vực mà các nhà cung cấp tập trung có giá cao, hạn chế hoặc đơn giản là không quan tâm. Điều đó hoàn toàn bình thường. Tuy nhiên, nó trở nên cạnh tranh về mặt cấu trúc khi tạo ra một tiêu chuẩn mở điều phối năng lượng toàn cầu, thưởng cho phần cứng tốt hơn và cung cấp cho các nhà phát triển một chiến lược thoái vốn khả thi. Chỉ số quan trọng không bao giờ là vốn hóa thị trường của một token. Chỉ số quyết định là khả năng tính toán AI hữu ích được xử lý mỗi ngày. Các hệ thống phi tập trung không cần các nhà cung cấp tập trung biến mất. Internet không loại bỏ các mạng riêng, và Bitcoin không loại bỏ các ngân hàng. Một khi các nhà phát triển có một lựa chọn thay thế khả thi, các nhà cung cấp hiện tại buộc phải cạnh tranh nghiêm túc hơn nhiều về giá cả, khả năng truy cập và tính minh bạch.
Tại sao trí tuệ nhân tạo phi tập trung lại tránh việc tái hợp nhất?
Việc tái tập trung hóa là một rủi ro thực sự. Phi tập trung hóa không phải là trạng thái vĩnh viễn chỉ vì ai đó đã viết từ đó trong một bản báo cáo. Điện toán AI có quy mô kinh tế khổng lồ, có nghĩa là các nhà điều hành lớn hơn có thể đàm phán các hợp đồng điện tốt hơn và mua phần cứng rẻ hơn. Một mạng lưới không cần cấp phép có thể dễ dàng tập trung vào một vài nhà điều hành công nghiệp. Đây chính là lý do tại sao Gonka được xây dựng trên cơ chế quản trị dựa trên trọng số điện toán, đảm bảo rằng ảnh hưởng được kết nối với đóng góp điện toán đã được xác minh chứ không phải chỉ đơn thuần là quyền sở hữu token. Tương lai của cơ sở hạ tầng AI phải được quản lý bởi những người thực sự mang trí tuệ vào mạng lưới, chứ không phải bởi vốn nhàn rỗi. Mục tiêu không phải là ngăn chặn sự tồn tại của các nhà điều hành lớn. Các nhà điều hành lớn rất hiệu quả. Nhưng chúng ta phải đảm bảo rằng họ vẫn là các nhà điều hành trong một giao thức mở chứ không phải trở thành chủ sở hữu tuyệt đối của chính giao thức đó.
Trách nhiệm công ty
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Alisa, một nhà báo tận tâm tại MPostchuyên về tiền điện tử, trí tuệ nhân tạo, đầu tư và lĩnh vực rộng lớn khác. Web3. Với con mắt quan tâm đến các xu hướng và công nghệ mới nổi, cô cung cấp thông tin toàn diện để cung cấp thông tin và thu hút độc giả trong bối cảnh không ngừng phát triển của tài chính kỹ thuật số.
Xem thêm bài viết
Alisa, một nhà báo tận tâm tại MPostchuyên về tiền điện tử, trí tuệ nhân tạo, đầu tư và lĩnh vực rộng lớn khác. Web3. Với con mắt quan tâm đến các xu hướng và công nghệ mới nổi, cô cung cấp thông tin toàn diện để cung cấp thông tin và thu hút độc giả trong bối cảnh không ngừng phát triển của tài chính kỹ thuật số.
