Експерти хвалять ефективність децентралізованого Шорту штучного інтелекту на фоні нестачі GPU та обмежень енергії

Глобальна волатильність ринку, включаючи падіння активів, таких як Біткойн, вважається такою, що підживлюється зростаючими страхами, що гіперболізація штучного інтелекту є нестійкою і несе ризик бульбашки ери доткомів.

Інфраструктура, а не капітал, є новим обмеженням

В останні тижні довіра інвесторів була підірвана зростаючими побоюваннями, що гіперболізація штучного інтелекту (AI) перетворилася на нездоровий міхур. Це, в свою чергу, створило потужний тиск вниз, який сприяв падінню ринків та активів, таких як біткойн. Це загострення тривоги перекрило будь-які позитивні ринкові каталізатори, включаючи новини про вирішення закриття уряду США, оскільки багато хто боїться неминучого розрахунку ери доткомів для цього сектору.

Підвищена обачність, особливо після успіху Deepseek в Китаї, що змістив ринкову увагу на схід, зосередила критичну увагу на фінансах Силіконової долини. Основна проблема тепер полягає в очевидній різниці між амбітними, довгостроковими прогнозами доходів і сильно завищеними, спекулятивними оцінками, які мають компанії в галузі ШІ. Критики стверджують, що ці показники свідчать про те, що суттєва корекція може бути затримана.

По той бік страхів, що індустрія штучного інтелекту перебільшує свої можливості, інші лідери галузі нещодавно підняли тривогу щодо того, як невирішена проблема забезпечення енергетичних потреб дата-центрів загрожує обмежити зростання. Хоча деякі компанії штучного інтелекту можуть успішно залучити мільярди доларів, їхній остаточний успіх залежатиме не тільки від залученого капіталу, а й від доступності інфраструктури.

Цю проблему нещодавно підкреслив генеральний директор Microsoft Сатья Наделла, який розповів, що технологічний гігант має безліч графічних процесорів NVIDIA, що бездіють, оскільки немає достатньо енергії для їх живлення. Ця ситуація підтверджує, що енергія та простір дата-центрів є справжніми обмеженнями для зростання індустрії штучного інтелекту, що робить доступ до енергетично забезпечених дата-центрів новою точкою важелів.

Отже, традиційні рішення, такі як будівництво атомних електростанцій, стикаються з невідповідністю: попит зростає швидше, ніж час і величезний капітал, необхідні для запуску нових станцій. Ця невідповідність надає імпульс ідеї використання децентралізованих AI (DAI) обчислень для того, щоб відповідати темпам зростання екосистеми.

Аргументи на користь децентралізованого ШІ

Згідно з експертами, децентралізований ШІ в принципі є імунним до централізованих енергетичних збоїв, яким піддаються гіпермасштабери, такі як Microsoft і Google. Ця модель також сприяє економічно вигідному ринку для розпорошених ресурсів, потенційно отримуючи доступ до оцінених 30%–40% невикористаної потужності GPU у світі.

Однак DAI не позбавлений критиків. Занепокоєння викликає відсутність центрального органу для координації ресурсів та ризик того, що монетизація приватних даних через токени та блокчейни може створити нові можливості для кіберзлочинців і шахраїв.

Читати далі: Біткойн Падає через занепокоєння щодо бульбашки штучного інтелекту

Незважаючи на ці занепокоєння, експерти, опитані Bitcoin.com News, впевнені, що переваги DAI переважають над недоліками. Майкл Хайнріх, генеральний директор 0G Labs, зазначає, що моделі DAI “можуть використовувати переваги розподіленого навчання, де сотні вузлів, розкиданих по всьому місцю, використовуються для навчання однієї моделі, і це показало, що воно забезпечує величезні прирости ефективності”, що робить навчання швидшим та дешевшим.

Хоча централізовані дата-центри пропонують високу пропускну здатність і низьку затримку в своїх внутрішніх мережах, засновник і генеральний директор Argentum AI Ендрю Собко стверджує, що децентралізовані налаштування “перемагають у швидкості реакції та надійності на краю” для віддалених користувачів.

Енергетичні заощадження: Собко додав, що децентралізація зменшує енергетичні вимоги на “обох сторонах монети”, зазначаючи: “Додавання більш централізованих обчислень вимагає додавання більш централізованої електрики, що створює більше тепла, що вимагає більше охолодження, що також вимагає багато енергії. Це також вимагає величезної кількості води.”

Стійкі економічні моделі

Обидва експерти погоджуються, що токенізовані стимули та механізми ринку є основними економічними моделями, що підтримують DAI. До них належать системи, засновані на репутації, де винагороди пов'язані з часом безвідмовної роботи та надійністю, тим самим стимулюючи кращий сервіс з боку учасників.

Крім того, обидва експерти погоджуються, що місцеві відновлювальні мікромережі та енергетичні джерела, що належать громадам, є природними партнерами для вузлів DAI. Собко стверджує, що шляхом розміщення обчислювального вузла AI разом з такою мікромережею “надлишкова чиста енергія може споживатися на місці” для обчислювальних задач. Це дає громадам можливість монетизувати свою діяльність, не підключаючись до центральної мережі, ефективно зміцнюючи місцеву інфраструктуру та сталий розвиток.

Часті запитання 🧠

• Чому ринки під тиском? Побоювання щодо бульбашки штучного інтелекту та переоцінених компаній похитнули глобальну довіру інвесторів.
• Який основний інфраструктурний виклик? Недостатнє постачання електроенергії та обмежена ємність дата-центрів стримують зростання індустрії ШІ в усьому світі.
• Як децентралізований ШІ допомагає в усьому світі? DAI використовує невикористану потужність GPU, забезпечує ефективність між кордонами та знижує ризики централізованої енергії.
• Що підтримує прийняття DAI? Токенізовані стимули та місцеві відновлювальні мікромережі створюють сталеві, спрямовані на громаду економічні моделі.