Centralizare AI vs descentralizare: Ce merită jucat? Imaginați-vă două arene: una este dominată de giganți tehnologici care conduc centre de date masive, antrenează modele de frontieră și stabilesc regulile. Celălalt distribuie calculul, datele și luarea deciziilor între milioane de mineri, dispozitive edge și comunități deschise. Unde alegi să construiești sau să investești depinde de arena care crezi că va capta următorul val de valoare sau dacă adevărata oportunitate constă în a le uni pe amândouă. --- Ce înseamnă centralizarea și descentralizarea în AI Inteligența artificială centralizată se găsește în principal în platformele cloud la scară largă, cum ar fi AWS, Azure și Google Cloud, care controlează majoritatea clusterelor GPU și dețin o cotă de 68% din piața globală de cloud. Acești furnizori antrenează modele mari, păstrează greutățile închise sau sub licențe restrictive (așa cum se vede cu OpenAI și Anthropic) și folosesc seturi de date proprietare și parteneriate exclusive de date. Guvernanța este de obicei corporativă, condusă de consilii de administrație, acționari și autorități naționale de reglementare. Pe de altă parte, IA descentralizată distribuie calculul prin piețele GPU peer-to-peer, cum ar fi @akashnet_ și @rendernetwork, precum și prin rețele de inferență on-chain precum @bittensor_. Aceste rețele urmăresc să descentralizeze atât antrenamentul, cât și inferența. --- De ce centralizarea încă domină Există motive structurale pentru care AI centralizată continuă să conducă. Formarea unui model de frontieră, să zicem, un model multilingv de 2 trilioane de parametri, necesită peste 500 de milioane de dolari în hardware, electricitate și capital uman. Foarte puține entități pot finanța și executa astfel de întreprinderi. În plus, obligațiile de reglementare, cum ar fi Ordinul executiv al SUA privind IA și Legea UE privind IA, impun cerințe stricte privind echipa roșie, rapoartele de siguranță și transparența. Îndeplinirea acestor cerințe creează un șanț de conformitate care favorizează titularii cu resurse suficiente. Centralizarea permite, de asemenea, o monitorizare mai strictă a siguranței și gestionarea ciclului de viață în fazele de instruire și implementare. --- Fisuri centralizate ale modelului Cu toate acestea, această dominație are vulnerabilități. Există o îngrijorare tot mai mare cu privire la riscul de concentrare. În Europa, directorii de la 44 de companii importante au avertizat autoritățile de reglementare că Legea UE privind IA ar putea consolida neintenționat monopolurile cloud din SUA și ar putea limita dezvoltarea regională a inteligenței artificiale. Controalele la export, în special restricțiile GPU conduse de SUA, limitează cine poate accesa calculul de ultimă generație, încurajând țările și dezvoltatorii să caute alternative descentralizate sau deschise. În plus, prețurile API pentru modelele proprietare au înregistrat mai multe creșteri din 2024. Aceste chirii de monopol îi motivează pe dezvoltatori să ia în considerare soluții mai ieftine, deschise sau descentralizate. --- AI descentralizat Avem piețe de calcul on-chain, cum ar fi Akash, Render și @ionet, care permit proprietarilor de GPU-uri să închirieze capacitatea neutilizată pentru sarcinile de lucru AI. Aceste platforme se extind acum pentru a suporta GPU-uri AMD și lucrează la dovezi la nivel de sarcină de lucru pentru a garanta performanța. Bittensor stimulează validatorii și alergătorii de modele prin $TAO token. Învățarea federativă câștigă adoptare, mai ales în domeniul sănătății și finanțelor, permițând instruirea colaborativă fără a muta date brute sensibile. Proof-of-inference și învățarea automată zero-knowledge permit rezultate verificabile ale modelului chiar și atunci când rulează pe hardware nesigur. Aceștia sunt pași fundamentali pentru API-urile AI descentralizate și fără încredere. --- Unde se află oportunitatea economică Pe termen scurt (astăzi la 18 luni), accentul se pune pe infrastructura la nivel de aplicație. Instrumentele care permit companiilor să comute cu ușurință între OpenAI, Anthropic, Mistral sau modele locale open-weight vor fi valoroase. În mod similar, studiourile optimizate care oferă versiuni conforme cu reglementările ale modelelor deschise în conformitate cu SLA-urile enterprise câștigă teren. Pe termen mediu (18 luni până la 5 ani), rețelele GPU descentralizate ar crește în spirală, deoarece prețurile lor simbolice reflectă utilizarea reală. Între timp, subrețelele de tip Bittensor axate pe sarcini specializate, cum ar fi scorul de risc sau plierea proteinelor, se vor extinde eficient prin efecte de rețea. Pe termen lung (5+ ani), este probabil ca AI edge să domine. Telefoanele, mașinile și dispozitivele IoT vor rula LLM-uri locale instruite prin învățare federativă, reducând latența și dependența de cloud. Vor apărea, de asemenea, protocoale de proprietate a datelor, permițând utilizatorilor să câștige micro-redevențe pe măsură ce dispozitivele lor contribuie la actualizările globale ale modelelor. --- Cum să identificați câștigătorii Proiectele cu șanse de succes vor avea un șanț tehnic puternic, rezolvând problemele legate de lățimea de bandă, verificare sau confidențialitate într-un mod care oferă îmbunătățiri de ordine de mărime. Volantele economice trebuie să fie bine proiectate. Utilizarea mai mare ar trebui să finanțeze infrastructura și contribuitorii mai buni, nu doar să subvenționeze pasagerii. Guvernanța este esențială. Votul simbolic singur este fragil, căutați în schimb consilii cu mai multe părți interesate, căi de descentralizare progresivă sau modele de jetoane cu două clase. În cele din urmă, atracția ecosistemului contează. Protocoalele care se integrează devreme cu lanțurile de instrumente pentru dezvoltatori vor compune adoptarea mai rapidă. --- Jocuri strategice Pentru investitori, ar putea fi înțelept să se protejeze, păstrând expunerea atât la API-uri centralizate (pentru randamente stabile), cât și la token-uri descentralizate (pentru creștere asimetrică). Pentru constructori, straturile de abstractizare care permit comutarea în timp real între endpoint-urile centralizate și descentralizate, pe baza latenței, costului sau conformității, reprezintă o oportunitate de mare pârghie. Cele mai valoroase oportunități pot fi nu la poli, ci în țesutul conjunctiv: protocoale, straturi de orchestrare și dovezi criptografice care permit sarcinilor de lucru să se direcționeze liber atât în sistemele centralizate, cât și în cele descentralizate. Vă mulțumim că ați citit!