Эксперты заявляют, что децентрализованный ИИ обеспечивает прирост эффективности на фоне дефицита GPU и энергетических ограничений.

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-11-17Terakhir diperbarui pada 2025-11-17

Глобальная рыночная волатильность, включая падение таких активов, как Биткойн, считается вызванной растущими опасениями, что ажиотаж вокруг искусственного интеллекта неустойчив и представляет риск пузыря, подобного времену доткомов.

Инфраструктура, а не капитал – это новое ограничение

В последние недели уверенность инвесторов была подорвана из-за растущих опасений, что ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ) превратился в неустойчивый пузырь. Это, в свою очередь, создало мощное давление вниз, которое способствовало падению рынков и таких активов, как биткойн погружаясь. Это углубляющееся беспокойство подавляет любые положительные рыночные катализаторы, включая новость о разрешении закрытия правительства США, так как многие опасаются неминуемого расчета эпохи доткомов для сектора.

[bn_top_ad]

Повышенная осторожность, особенно после успеха Deepseek в Китае, который переместил рыночное внимание на восток, сосредоточила критический свет на финансовых показателях Кремниевой долины. Основное беспокойство теперь связано с очевидным несоответствием между амбициозными, долгосрочными прогнозами доходов и сильно завышенными, спекулятивными оценками, которые предъявляют компании ИИ. Критики считают, что эти метрики предполагают, что значительная коррекция может быть давно назревшей.

Помимо опасений, что индустрия ИИ переоценивает свои возможности, другие лидеры отрасли недавно подняли тревогу по поводу того, как нерешенная проблема мощности дата-центров угрожает ограничить рост. Хотя некоторые компании ИИ могут успешно привлечь миллиарды долларов, их окончательный успех будет зависеть не только от привлеченного капитала, но и от доступности инфраструктуры.

Эту проблему недавно выделил генеральный директор Microsoft Сатья Наделла, который раскрыл, что у технологического гиганта много графических процессоров NVIDIA остается без дела, потому что недостаточно энергии, чтобы их запустить. Эта ситуация подтверждает, что мощность и пространство для дата-центров являются реальными ограничениями для роста индустрии ИИ, делая доступ к обеспеченным энергией дата-центрам новой точкой рычага.

Следовательно, традиционные решения, такие как строительство атомных электростанций, сталкиваются с несоответствием: спрос растет быстрее, чем требуется времени и огромных инвестиций, чтобы ввести в строй новые станции. Это несоответствие дает импульс идее использования децентрализованных вычислений ИИ (DAI), чтобы соответствовать темпам роста экосистемы.

Аргументы в пользу децентрализованного ИИ

По мнению экспертов, децентрализованный ИИ в своей основе не подвержен централизованным энергетическим сбоям, которым подвержены гипермасштабируемые компании, такие как Microsoft и Google. Эта модель также способствует созданию экономически эффективного рынка для распределенных ресурсов, потенциально получая доступ к оценочным 30%–40% мировых неиспользуемых мощностей графических процессоров.

Однако, у DAI есть и критики. Обеспокоенность вызывает отсутствие центрального органа для координации ресурсов и риск того, что монетизация частных данных с помощью токенов и блокчейнов может создать новые возможности для киберпреступников и мошенников.

Читать далее: Биткойн падает на фоне опасений по поводу пузыря ИИ

Несмотря на эти опасения, эксперты, опрошенные Bitcoin.com News, уверены, что преимущества DAI перевешивают недостатки. Майкл Хайнрих, генеральный директор 0G Labs, отмечает, что модели DAI “могут использовать распределенное обучение, когда сотни узлов, разбросанных по всему миру, обучают одну модель, и это, как показано, дает огромные выгоды в эффективности”, делая обучение более быстрым и дешевым.

Хотя централизованные дата-центры предлагают высокую пропускную способность и низкую задержку в своих внутренних сетях, основатель и генеральный директор Argentum AI Эндрю Собко утверждает, что децентрализованные установки “побеждают в плане отзывчивости и устойчивости на краю” для удаленных пользователей.

Экономия энергии: Собко добавил, что децентрализация снижает потребности в энергии “с обеих сторон монеты”, заявляя: “Добавление большего количества централизованных вычислений требует добавления больше централизованного электричества, что создает больше тепла, что требует больше охлаждения, которое также требует много энергии. Это также требует огромного количества воды.”

Устойчивые экономические модели

Оба эксперта согласны, что токенизированные стимулы и рыночные механизмы являются основными экономическими моделями, поддерживающими DAI. Они включают системы на основе репутации, где награды связаны с временем работы и надежностью, тем самым стимулируя лучший сервис от участников.

Кроме того, оба эксперта сходятся во мнении, что местные возобновляемые микросети и источники энергии, принадлежащие сообществу, являются естественными партнерами для узлов DAI. Собко утверждает, что, размещая вычислительный узел ИИ с такой микросетью, “избыточная чистая энергия может быть потреблена на месте” для вычислительных задач. Это дает сообществам способ монетизировать их операции без необходимости подключения к центральной сети, эффективно укрепляя местную инфраструктуру и устойчивость.

Часто задаваемые вопросы 🧠

  • Почему рынки под давлением? Опасения по поводу пузыря ИИ и завышенных оценок компаний подорвали доверие глобальных инвесторов.
  • Какова основная инфраструктурная проблема? Дефицит мощности и ограниченная емкость дата-центров ограничивают рост индустрии ИИ по всему миру.
  • Как децентрализованный ИИ помогает глобально? DAI использует неиспользуемую мощность GPU, обеспечивает кросс-граничную эффективность и снижает риски централизованной энергии.
  • Что поддерживает принятие DAI? Токенизированные стимулы и местные возобновляемые микросети создают устойчивые, ориентированные на сообщество экономические модели.

Bacaan Terkait

AGI Menuju Hitungan Mundur, Penelitian Utama OpenAI Berikan Pernyataan Penting: Jendela untuk Manusia 'Sangat Sempit'

Kedatangan AGI (Kecerdasan Umum Buatan) semakin dekat. Mark Chen, Kepala Ilmuwan Penelitian OpenAI, menyatakan dengan tegas bahwa umat manusia hanya memiliki "jendela yang sangat kecil" sebelum AGI tiba. Dia menekankan bahwa model AI saat ini semakin mendekati kemampuan untuk melakukan penelitian yang mandiri dan berkelanjutan, yang berarti "evolusi" itu sendiri mulai diserahkan kepada kecerdasan berbasis silikon. Chen menggambarkan momen saat ini sebagai saat di mana setiap bidang mengalami "langkah jenius" (God's Move) seperti pada AlphaGo, di mana AI dapat menghasilkan solusi yang tak terpikirkan oleh manusia. Dia menolak pandangan pesimis bahwa skala peningkatan model (scaling) telah mencapai batasnya, dengan percaya bahwa kurva eksponensial kemajuan akan terus berlanjut. Buktinya adalah keberhasilan model seperti o1 dalam penalaran (reasoning). Dia memperkenalkan konsep "Vibe Researcher" — di mana peran manusia di masa depan adalah memberikan arahan dan "rasa" (taste), sementara AI yang mengeksekusi pekerjaan. OpenAI menargetkan model yang dapat melakukan penelitian "end-to-end" secara mandiri dalam tiga tahun ke depan. Namun, jalan menuju AGI masih memiliki tantangan. Pertama, krisis evaluasi (benchmarking) di mana model sering kali hanya mahir pada tes tertentu tanpa kemampuan generalisasi yang baik. Kedua, "batas yang tidak rata" (jagged frontier), di mana AI unggul dalam tugas kompleks seperti matematika, tetapi masih kesulitan dengan tugas sehari-hari yang membutuhkan pembelajaran berkelanjutan dan konteks. Ketika ditanya tentang rencana setelah AGI terwujud, Chen secara mengejutkan menjawab bahwa dia ingin membuka kedai mie. Jawaban ini menyiratkan bahwa ketika AI dapat menangani semua inovasi dan penelitian, nilai tertinggi manusia mungkin terletak pada pengalaman hidup, cerita, dan kehangatan manusiawi yang tidak dapat direplikasi oleh mesin.

marsbit33m yang lalu

AGI Menuju Hitungan Mundur, Penelitian Utama OpenAI Berikan Pernyataan Penting: Jendela untuk Manusia 'Sangat Sempit'

marsbit33m yang lalu

Tiongkok No.1, Hampir Menyamai OpenAI, “Biara Penyapu” Misterius Melesat ke Peringkat 7 Global

**Ringkasan: "MopMonk" - "Biksu Penyapu" Misterius dari China Masuk 7 Besar Dunia di CyberGym** Sebuah entitas AI misterius asal China bernama **MopMonk** (dalam bahasa Indonesia: "Biksu Penyapu") tiba-tiba muncul dan menempati peringkat **ketujuh dunia** di papan peringkat benchmark keamanan siber **CyberGym**, yang dibuat oleh UC Berkeley. Dengan tingkat keberhasilan **73.1%**, skor MopMonk hanya sedikit di belakang raksasa AI seperti OpenAI dan mencetak rekor tertinggi baru untuk tim China di papan peringkat tersebut. Yang membuat heboh adalah tidak adanya informasi tentang tim di baliknya: tidak ada situs web, konferensi pers, atau pengungkapan identitas. CyberGym dianggap sebagai "Olimpiade" untuk kemampuan keamanan AI, mengevaluasi model dengan 1507 contoh kerentanan nyata dari proyek sumber terbuka besar. Benchmark ini menguji bukan hanya pemahaman, tetapi kemampuan **Agent AI untuk benar-benar mengeksekusi**—yaitu menghasilkan bukti konsep (PoC) yang dapat memicu kerentanan dalam lingkungan tertutup. MopMonk diketahui menggunakan model dasar **MiniMax M3**, model open-source dari Shanghai yang terkenal dengan kemampuan pemrograman, konteks panjang (1M token), dan multimodalitas. Kunci kesuksesannya diduga terletak pada **kerangka kerja Agent (Harness)** yang dirancang khusus untuk penemuan kerentanan. Kerangka kerja ini memiliki tiga inti: 1. **Memori Terstruktur untuk Kerentanan:** Menyimpan fakta tugas seperti target, jalur kode, dan kendala untuk percobaan berikutnya. 2. **Eksplorasi Berbasis Memori:** Setiap percobaan baru belajar dari memori sebelumnya, menghindari pengulangan dan meningkatkan efisiensi. 3. **Eksplorasi Paralel Multi-Agent:** Beberapa upaya eksplorasi berbagi memori yang sama, memperluas cakupan investigasi. Prestasi MopMonk menunjukkan pergeseran penting: dalam tugas keamanan dunia nyata, **kualitas rekayasa Agent (Harness)** yang mengoordinasikan eksekusi sering kali lebih krusial daripada sekadar "menumpuk parameter" pada model dasar. Meskipun identitasnya masih menjadi misteri, kombinasi nama bernuansa武侠 (cerita silat China), model dasar MiniMax, dan keahlian keamanan yang mendalam mengarah pada spekulasi kuat bahwa ini adalah tim keamanan AI dari China, kemungkinan berbasis di Shanghai.

marsbit1j yang lalu

Tiongkok No.1, Hampir Menyamai OpenAI, “Biara Penyapu” Misterius Melesat ke Peringkat 7 Global

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片