Centralizace AI vs decentralizace: Co stojí za to hrát? Představte si dvě arény: jedné dominují technologičtí giganti, kteří provozují masivní datová centra, trénují hraniční modely a stanovují pravidla. Druhý distribuuje výpočetní prostředky, data a rozhodování mezi miliony těžařů, okrajových zařízení a otevřených komunit. Kde se rozhodnete stavět nebo investovat, závisí na tom, o které oblasti věříte, že zachytí další vlnu hodnoty, nebo zda skutečná příležitost spočívá v přemostění obojího. --- Co znamená centralizace a decentralizace v AI Centralizovaná umělá inteligence se primárně nachází v hyperškálovatelných cloudových platformách, jako jsou AWS, Azure a Google Cloud, které ovládají většinu clusterů GPU a drží 68% podíl na globálním cloudovém trhu. Tito poskytovatelé trénují velké modely, udržují váhy uzavřené nebo pod restriktivními licencemi (jak je vidět u OpenAI a Anthropic) a používají proprietární datové sady a exkluzivní datová partnerství. Správa je obvykle podniková, řízená představenstvy, akcionáři a národními regulátory. Na druhou stranu decentralizovaná umělá inteligence distribuuje výpočty prostřednictvím peer-to-peer trhů s GPU, jako jsou @akashnet_ a @rendernetwork, a také inferenčních sítí v řetězci, jako je @bittensor_. Tyto sítě mají za cíl decentralizovat jak školení, tak inferenci. --- Proč stále dominuje centralizace Existují strukturální důvody, proč centralizovaná umělá inteligence nadále vede. Trénování hraničního modelu, řekněme vícejazyčného modelu s 2 biliony parametrů, vyžaduje přes 500 milionů dolarů v hardwaru, elektřině a lidském kapitálu. Jen velmi málo subjektů může takové podniky financovat a provádět. Regulační povinnosti, jako je americké výkonné nařízení o umělé inteligenci a zákon EU o umělé inteligenci, navíc ukládají přísné požadavky na red-teaming, bezpečnostní zprávy a transparentnost. Splnění těchto požadavků vytváří příkop pro dodržování předpisů, který zvýhodňuje zavedené subjekty s dobrými zdroji. Centralizace také umožňuje přísnější monitorování bezpečnosti a řízení životního cyklu napříč fázemi školení a nasazení. --- Centralizovaný model Trhliny Přesto má tato dominance svá slabá místa. Rostou obavy z rizika koncentrace. V Evropě varovali manažeři 44 velkých společností regulátory, že zákon EU o umělé inteligenci by mohl neúmyslně posílit americké cloudové monopoly a omezit regionální vývoj umělé inteligence. Kontroly vývozu, zejména omezení GPU vedená USA, omezují, kdo má přístup k špičkovým počítačům, a povzbuzují země a vývojáře, aby se poohlíželi po decentralizovaných nebo otevřených alternativách. Kromě toho se ceny API pro proprietární modely od roku 2024 několikanásobně zvýšily. Tyto monopolní nájmy motivují developery, aby zvažovali levnější řešení, řešení s otevřenou hmotností nebo decentralizovaná řešení. --- Decentralizovaná umělá inteligence Máme trhy s výpočetními prostředky v řetězci, jako jsou Akash, Render a @ionet, které umožňují majitelům GPU pronajímat nevyužitou kapacitu pro úlohy AI. Tyto platformy se nyní rozšiřují o podporu grafických procesorů AMD a pracují na důkazech na úrovni pracovní zátěže, aby byl zaručen výkon. Bittensor motivuje validátory a modelrunnery prostřednictvím $TAO tokenu. Federované učení získává na popularitě, zejména ve zdravotnictví a finančnictví, protože umožňuje kolaborativní školení bez přesouvání citlivých nezpracovaných dat. Strojové učení proof-of-inference a zero-knowledge umožňují ověřitelné výstupy modelů i v případě, že běží na nedůvěryhodném hardwaru. To jsou základní kroky pro decentralizovaná rozhraní API umělé inteligence bez důvěry. --- Kde leží ekonomická příležitost V krátkodobém horizontu (dnes až 18 měsíců) je kladen důraz na infrastrukturu aplikační vrstvy. Cenné budou nástroje, které podnikům umožní snadno přepínat mezi modely OpenAI, Anthropic, Mistral nebo místními modely s otevřenou váhou. Podobně se prosazují vyladěná studia nabízející verze otevřených modelů v souladu s předpisy v rámci podnikových smluv SLA. Ve střednědobém horizontu (18 měsíců až 5 let) by se decentralizované sítě GPU spirálovitě zvrtly, protože ceny jejich tokenů by odrážely skutečné využití. Mezitím podsítě ve stylu Bittensor zaměřené na specializované úkoly, jako je hodnocení rizik nebo skládání proteinů, budou efektivně škálovat prostřednictvím síťových efektů. V dlouhodobém horizontu (5+ let) bude pravděpodobně dominovat edge AI. Telefony, automobily a zařízení IoT budou provozovat místní LLM vyškolené prostřednictvím federovaného učení, což sníží latenci a závislost na cloudu. Objeví se také protokoly vlastnictví dat, které uživatelům umožní získávat mikrolicenční poplatky, protože jejich zařízení přispívají gradienty ke globálním aktualizacím modelů. --- Jak identifikovat vítěze Projekty, které pravděpodobně uspějí, budou mít silný technický příkop, který bude řešit problémy týkající se šířky pásma, ověřování nebo ochrany soukromí způsobem, který přinese řádová zlepšení. Ekonomické setrvačníky musí být dobře navrženy. Vyšší využití by mělo financovat lepší infrastrukturu a přispěvatele, ne jen dotovat černé pasažéry. Řízení je zásadní. Samotné tokenové hlasování je křehké, hledejte místo toho rady s více zúčastněnými stranami, progresivní decentralizační cesty nebo modely dvou tříd tokenů. A konečně, záleží na tahu ekosystému. Protokoly, které se brzy integrují se sadami nástrojů pro vývojáře, zkomplikují přijetí rychleji. --- Strategické hry Pro investory může být moudré zajistit se a držet expozici jak vůči centralizovaným API (pro stabilní výnosy), tak decentralizovaným tokenům (pro asymetrický růst). Pro stavitele jsou abstraktní vrstvy, které umožňují přepínání mezi centralizovanými a decentralizovanými koncovými body v reálném čase na základě latence, nákladů nebo dodržování předpisů, příležitostí s vysokým využitím pákového efektu. Nejcennější příležitosti nemusí spočívat na pólech, ale v pojivové tkáni: protokoly, orchestrační vrstvy a kryptografické důkazy, které umožňují volnému směrování pracovních zátěží v rámci centralizovaných i decentralizovaných systémů. Díky za přečtení!