Кто контролирует вычислительную мощность, тот скрытно управляет будущим ИИ: соучредитель протокола Gonka Анастасия

null

Основное резюме: обучение крупных моделей требует строительства или модернизации дата-центров. Но централизованная инфраструктура сейчас сталкивается с жёсткими физическими ограничениями. Для улучшения инфраструктурных возможностей ИИ используется для создания большего масштаба и интеллектуального результата. Однако контроль над хешрейтом становится ключевым энергетическим узлом в индустрии ИИ. В это время появился Гонка. Протокол Gonka — это глобальная сеть без разрешения, к которой может присоединиться любой желающий, запрашивая программную маршрутизацию между распределёнными участниками. В эксклюзивной беседе с Analytics Insight Анастасия Матвеева, соучредитель и старший менеджер по продукту в Gonka, рассказывает, как они внедряют инновации в процессе приобретения вычислительной мощности для создания более контролируемой и безопасной экосистемы ИИ.

В: Общественное обсуждение ИИ в основном сосредоточено на централизации моделей, но меньше внимания уделяется централизации вычислительной мощности. Почему контроль над вычислительной мощностью становится ключевым энергетическим узлом в индустрии ИИ? Какие риски представляет эта концентрация для инноваций и рынка в целом?

Ответ: Общественное обсуждение обычно сосредоточено на моделях, потому что модели видимы. Но настоящее ядро власти находится на нижнем уровне — вычислительной мощности, которая является фундаментальным слоем, определяющим, кто может создавать, внедрять и масштабировать системы ИИ.

Причина, по которой контроль вычислительной мощности стал критически важным, связаны с экономическими и физическими причинами. Основным узким местом современного ИИ теперь являются не алгоритмы, а возможность доступа к GPU, питанию и ёмкости дата-центров.

Обучение крупных моделей всё чаще требует строительства или модернизации дата-центров. Однако централизованная инфраструктура достигает физических пределов: плотности энергии, тепловых ограничений и максимальной мощности электроснабжения, которую может вынести одна точка. Отрасль экспериментирует с экстремальными решениями — перепроектированием чипов, систем охлаждения и новыми источниками энергии.

Эта концентрация имеет системные последствия.

Во-первых, она устанавливает структурные барьеры для инноваций. Приобретение вычислительной мощности стало привилегией инфраструктуры, а не соревнованием по компетенциям. Небольшие команды, независимые исследователи и даже целые регионы исключаются из цены, экспериментальное пространство сокращается, а инновации, как правило, консервативны.

Во-вторых, централизация вычислительной мощности консолидирует модель «извлечения ренты». ИИ способен создавать «изобилие» — интеллект по своей природе воспроизводим, — но это изобилие искусственно подавляется, когда базовая инфраструктура ограничена и контролируется. Рынок сместился в сторону подписки, фиксации и ценообразования, вместо снижения затрат и широкой доступности.

В-третьих, это приводит к системной уязвимости. Когда передовые вычислительные мощности сосредоточены в нескольких операторах и географических точках, регуляторные, политические или физические потрясения могут охватить всю экосистему ИИ. Зависимости становятся структурными, а не необязательными.

Что ещё важнее, вычислительная мощность не является нейтральной. Тот, кто контролирует вычислительные мощности, косвенно определяет, что возможно, допустимо и экономически устойчиво. Когда этот контроль централизован, управление ИИ формируется по умолчанию, а не по замыслу.

Риск заключается не только в монополиях, но и в долгосрочных искажениях траектории ИИ: меньше разработчиков, меньшее разнообразие приложений, медленные инновации в аппаратном обеспечении и инфраструктура, не способная соответствовать амбициям моделей следующего поколения.

Поэтому вычислительная мощность должна рассматриваться как базовая инфраструктура — архитектуры, способные масштабироваться экономически и физически, критически важны для будущего ИИ.

Вопрос: Многие платформы вычислительной мощности на базе ИИ — будь то централизованные или децентрализованные — заявляют о своей эффективности. Какие показатели действительно имеют значение при оценке эффективности вычислительных систем на базе ИИ? В каких аспектах эти модели часто сталкиваются с практическими ограничениями?

Ответ: Эффективность вычислительной энергии часто используется как маркетинговая концепция. На самом деле, есть лишь несколько конкретных метрик, которые действительно имеют значение, охватывающие производительность со стороны пользователя, операционную эффективность поставщика и структуру стимулов, регулирующую обе эти функции.

Для пользователей эффективность означает скорость и прозрачность затрат.

Скорость относится к задержке при реальном спросе. Централизованные хабы часто имеют преимущество благодаря физической колокации. Однако если блокчейн действует только как уровень безопасности и не участвует в процессе выполнения в реальном времени, децентрализованные архитектуры могут достигать аналогичной производительности. Пока запросы обрабатываются вне цепочки, сам протокол не добавляет задержки.

Прозрачность стоимости также имеет значение. Хотя «стоимость за токен» — распространённый KPI, целостность модели часто недостает прозрачности. В централизованной среде продукты могут быть чёрными ящиками. В периоды пик поставщики могут корректировать конфигурацию моделей для поддержания прибыли, и эти изменения часто незаметны, но могут повлиять на качество продукции. Истинная эффективность требует ценообразования, отражающего постоянную точность расчёта.

Для поставщиков эффективность — это баланс между использованием GPU и устойчивостью.

Централизованные операторы отлично используют эффективность: GPU работают почти на полную мощность в совместной среде, но им не хватает эластичности и они несут затраты на простое во время спадов спроса.

Децентрализованные сети в некоторой степени жертвуют использованием в обмен на устойчивость, но должны минимизировать накладные расходы на консенсус и валидацию, чтобы вычислительная мощность могла перераспределяться между разными нагрузками по мере необходимости.

Самое важное — это дизайн стимулов.

Оптимизация становится структурной, когда преимущества связаны с более быстрыми, дешёвыми и проверяемыми нагрузками ИИ. Участников стимулируют повышать эффективность аппаратного обеспечения, снижать задержки и экспериментировать со специализированными чипами.

С другой стороны, если вес вознаграждения или управления в первую очередь связан с капиталом, направление оптимизации будет отклоняться от эффективности инфраструктуры, и неэффективность закрепится.

В Gonka эффективность встроена в протокольный уровень: почти 100% хешрейта используется для реальных ИИ-нагрузок, в основном для вывода. Веса дохода и управления основаны на измеренных вкладах в хешрейт, а не на капитальных активах.

Истинная эффективность достигается только тогда, когда большая часть хеш-мощности используется для реальных задач, стимулы награждаются за проверенные вклады, а внутренние накладные расходы не растут неконтролируемо с ростом масштаба сети.

Вопрос: Возможно ли, чтобы децентрализованная сеть вычислительной мощности на базе ИИ позволила использовать большую часть вычислительной мощности для реальных ИИ-нагрузок, а не для обслуживания самой сети? Каковы ключевые архитектурные выборы?

Ответ: Это возможно — но только если накладные расходы рассматриваются как основное архитектурное ограничение, а не как неизбежный побочный продукт децентрализации.

Большинство децентрализованных вычислительных сетей выделяют значительные ресурсы для поддержания консенсуса и безопасности, а не на нагрузку ИИ. Это связано с тем, что продуктивная работа отделена от механизмов безопасности, что приводит к двойному подсчету.

Для достижения большей части вычислительной мощности для реальных задач ИИ требуются несколько ключевых принципов:

Во-первых, механизмы безопасности и измерения должны быть «ограничены по времени», а не быть непрерывными. Механизмы доказательства должны сосредотачиваться на явных, краткосрочных периодах, а не на постоянном потреблении ресурсов. В гонке это достигается через спринты (структурированные, ограниченные по времени периоды). Вне циклов доступны аппаратные ресурсы для реальных ИИ-рабочих нагрузок.

Во-вторых, уменьшите дублирование, динамически корректируя валидацию с учётом избирательности и репутации, а не полностью повторяя каждую задачу. Работа нового участника может быть на 100% проверена; По мере установления репутации коэффициент верификации может быть снижен примерно до 1%. Доля общей верифицированной вычислительной мощности может контролироваться ниже примерно 10% при сохранении безопасности.

Участники, пытающиеся жульничать, не получают вознаграждений, поэтому жульничество становится финансово необоснованным.

В-третьих, веса вознаграждения и управления должны быть связаны с проверенными вкладами в хэшрейт, а не с капиталом.

Когда консенсус лёгкий, адаптив к валидации, а стимулы согласованы с продуктивными вычислениями, децентрализованная вычислительная мощность действительно может справляться с реальными задачами.

В: Децентрализованные вычислительные сети ИИ часто делают упор на открытое участие, но требования к инфраструктуре могут создавать высокие барьеры для входа. Как такая система может масштабироваться, сохраняя при этом доступность для участников с разным уровнем хешрейта?

О: Хотя децентрализованные сети стремятся снизить барьер входа в инфраструктуру ИИ, долгосрочное выживание также требует конкуренции с централизованными провайдерами и удовлетворения реальных потребностей. Аппаратные ограничения в конечном итоге сводятся к основному требованию: возможности перевозить модели, которые действительно востребованы.

Для масштабирования при сохранении доступности необходимы несколько принципов.

Во-первых, доступ к инфраструктуре без разрешения. Любой владелец GPU — будь то оператор одного устройства или крупный дата-центр — должен иметь возможность присоединиться к сети без процесса одобрения или централизованного привратника. Это устраняет структурные барьеры для входа.

Во-вторых, он основан на пропорциональной вознаграждении и влиянии проверенной вычислительной мощности. В модели, основанной на весах вычислительной мощности, более вычислительные вклады естественным образом приводят к большему числу совместных задач, долей вознаграждений и весов управления. Это не делает маленьких игроков полностью равными крупным игрокам — и не должно быть. Ключ заключается в единстве правил: влияние определяется фактически рассчитанными взносами, а не капиталом, механизмами мандата или финансовым рычагом.

В-третьих, роль вычислительных энергетических пулов. В системах с реальными требованиями к инфраструктуре агрегация ресурсов происходит естественно. Пулы вычислительной мощности позволяют меньшим участникам объединять ресурсы, снижать волатильность и участвовать в более крупных рабочих нагрузках.

Однако архитектурам следует избегать предоставления крупным хэш-пулам структурных преимуществ или чрезмерной концентрации стимулирующего влияния. Пулы вычислительной мощности должны существовать как инструмент координации, а не как рецентрализованный механизм.

В конечном итоге масштаб децентрализованных вычислительных сетей на базе ИИ не должен означать повышение барьера для входа. Это должно означать увеличение общей вычислительной мощности при сохранении реальной экономической ценности, которую сеть создаёт для пользователей, при сохранении нейтральности, прозрачности и согласованных правил участия. Открытый доступ, пропорциональная экономика и контролируемая концентрация определяют, останется ли система децентрализованной по мере её роста.

Вопрос: Почему проблема децентрализованной вычислительной мощности ИИ так актуальна в данный момент? Если эта проблема не будет решена в ближайшие несколько лет, как вы думаете, какие будут долгосрочные последствия для отрасли?

Ответ: Эта срочность отражает переход ИИ от экспериментального к инфраструктурному.

Как уже упоминалось, вычислительная мощность стала физическим узким местом. Масштабируемость всё больше ограничивается не только капиталом, но и ограничениями по энергии, плотности питания и дата-центру. В то же время доступ к передовым GPU и гипермасштабной инфраструктуре зависит от долгосрочных контрактов, централизации предприятий и национальных стратегических приоритетов.

Это сочетание углубляет структурную асимметрию. Те, кто контролирует крупномасштабную инфраструктуру, продолжают укреплять свои сильные стороны, в то время как барьеры для небольших команд и развивающихся регионов продолжают расти. Риск заключается не только в концентрации рынка, но и в увеличении глобального разрыва вычислительной мощности.

Если эта тенденция сохранится, инновации будут больше зависеть от доступа к инфраструктуре, чем от самой идеи. Рынок ИИ, вероятно, укрепится в модель, основанную на арендной плате, где доступ к разведке осуществляется при условиях, установленных несколькими ведущими поставщиками.

Таким образом, децентрализованная вычислительная мощность — это не идеологический спор. Это ответ на видимые структурные ограничения — и вариант, который определит долгосрочную архитектуру индустрии ИИ.

В: Агенты ИИ всё более автономно бронируют ресурсы GPU. Как архитектура Gonka позволяет бесшовно интегрировать саморегулирующуюся экономику вычислений на основе искусственного интеллекта?

Ответ: Рост использования агентизированного ИИ означает, что системы всё чаще принимают автономные решения — включая приобретение вычислительных ресурсов. В этой модели вычислительная мощность становится ключевым активом в экономическом взаимодействии между агентами.

Такая экосистема требует программного доступа, прозрачной экономики и надёжности.

Во-первых, интеграция должна быть бесшовной. Gonka предоставляет совместимые с OpenAI API, позволяющие большинству AI-агентов получать доступ без изменения архитектуры или рабочего процесса.

Во-вторых, экономика вычислительной мощности должна быть прозрачной и управляемой системой. Цены динамически корректируются в зависимости от нагрузки на сеть, а не фиксированы через контракты. На ранних этапах сети затраты на вывод были значительно ниже, чем у централизованных провайдеров, поскольку участники получали компенсацию не только за счёт пользовательских комиссий, но и вознаграждений, аналогичных механизму выпуска биткоина, пропорциональных доступной ёмкости хеш-соединения.

Такая структура позволяет агентам ИИ, работающим в рамках бюджета, эффективно выполнять рабочие нагрузки. По мере развития сети параметры ценообразования по-прежнему будут зависеть от управления сообществом.

В-третьих, надёжность повышается на уровне протокола. В централизованной среде надёжность обеспечивается сертификацией и соглашениями о уровне обслуживания. В децентрализованной инфраструктуре надёжность поддерживается открытым исходным кодом, сторонними аудитами и измеряемыми в цепочке доказательствами завершения вычислений и производительности сети.

Вместе эти элементы позволяют агентам ИИ запрашивать хэшрейт и распределять бюджеты в прозрачной структуре. Таким образом, Gonka предоставляет инфраструктурную основу для саморегулирующейся экономики вычислений ИИ, позволяя агентам не только выполнять задачи, но и динамически оптимизировать ресурсы, на которые они зависят.

Вопрос: Регуляторная неопределённость вокруг децентрализованных технологий усиливается. Как Gonka проактивно решает вопросы суверенитета данных и соблюдения требований управления ИИ на фрагментированном глобальном рынке?

Ответ: В контексте децентрализованной вычислительной мощности основная задача заключается в балансировании открытости сети с разнообразными и меняющимися юрисдикционными требованиями.

Gonka — это глобальная сеть без разрешения, к ней может присоединиться любой желающий, а запросы программно маршрутизируются между распределёнными участниками. На данном этапе пользователи не имеют детерминированного контроля над географическим положением, где обрабатываются их запросы. Это может быть ограничением на данный момент для случаев использования с строгими требованиями к проживанию данных или региональной обработке.

Однако с точки зрения конфиденциальности такая архитектура снижает централизацию данных. Каждый запрос обрабатывается случайно выбранным участником и маршрутизируется независимо, что предотвращает накопление полной пользовательской истории. На данный момент эта модель охватывала большинство реальных случаев использования, позволяя масштабировать масштаб сети.

По мере роста сети и прояснения спроса на рынке механизмы управления позволяют участникам предлагать и голосовать за архитектурные изменения для поддержки конкретных нормативных требований. Эти изменения могут включать: частные подсети с дополнительными критериями участия, операционные ограничения, специфичные для юрисдикции, или аппаратные гарантии для корпоративных рабочих нагрузок, такие как Trusted Execution Environments (TEE).

Децентрализация не устраняет обязательства по соблюдению требований. Это обеспечивает архитектурную гибкость. Дизайн Gonka позволяет сети развиваться в соответствии с нормативными и рыночными требованиями, а не быть привязанной к единой модели соответствия с самого начала.