Автор оригинала: K, исследователь Web3Caff Research
В траектории развития искусственного интеллекта за последние два года произошел глубокий структурный перелом. Способности моделей постоянно прорываются, эффективность логического вывода постоянно оптимизируется, глобальный капитал и государственные машины стекаются туда. Однако за волной централизации, полной ажиотажа и концентрации капитала, DeAI (децентрализованная архитектура для обучения и логического вывода ИИ) становится другим путем в будущее, который прямо направлен на две основные скрытые угрозы современного развития ИИ: механизм слепой веры и хрупкость масштабирования.
Процветание централизованного ИИ построено на огромной физической инфраструктуре: от суперкомпьютерных кластеров до закрытых черных ящиков модельного вывода, от упакованных SaaS-продуктов до API-вызовов внутри компаний. Но так же, как Интернет прошел путь от закрытости к открытости, от платформ Web2 к протоколам Web3, развитие ИИ в конечном итоге неизбежно столкнется с двумя фундаментальными вопросами: во-первых, как пользователи могут убедиться, что результаты выводов модели не были сфальсифицированы и являются подлинными? Во-вторых, когда обучение и вывод пересекают географические, устройственные, культурные и правовые границы, сможет ли централизованная архитектура сохранить преимущества в стоимости и производительности?
Сети DeAI предлагают fundamentally иной путь решения, чем централизованная парадигма. Они основаны на идее «верифицируемых вычислений (Verifiable Compute)», используя криптографию и механизмы консенсуса для обеспечения того, что каждое выполнение модели имеет отслеживаемый, доказуемый путь выполнения. Это не только решает проблему «слепой веры» пользователей в модель, но и обеспечивает универсальную основу доверия для трансграничного сотрудничества. Нынешние первопроходцы, такие как Prime Intellect и Inference Labs, уже реализовали частично верифицируемый вывод в распределенных GPU-кластерах, открывая новые возможности для распределенного обучения и автономных ИИ-сервисов. [70]
С экономической точки зрения, подъем DeAI также тесно связан с изменением показателя RoG (Return-on-GPU, т.е. доход на каждый час вычислений на GPU) в индустрии ИИ. Дизайн GPT-4.1 уже не просто стремится к большой модели и наращиванию вычислительной мощности, а делает акцент на тонкой настройке и распределении ресурсов для вывода, например, максимально повторно используя существующий контекст в процессе генерации, сокращая ненужные пересчеты, тем самым снижая无效ный вывод и потребление токенов и направляя вычислительную мощность на действительно ценные процессы вывода. [68] Это знаменует собой смену отраслевого фокуса с «того, сколько GPU можно сжечь» на «то, сколько ценности можно получить в час». Эта ориентация на эффективность как раз и предоставляет децентрализованным ИИ-сетям отличную возможность для прорыва.
Высокие постоянные затраты и узкие места в эффективности крупномасштабного развертывания централизованных GPU-кластеров вряд ли смогут конкурировать с сетью из разнородных GPU, предоставляемых пользователями по всему миру по принципу Permissionless. И если такая сеть будет обладать «верифицируемостью», то она сможет не только конкурировать по структуре затрат с централизованной инфраструктурой, такой как AWS и Azure, но и будет天然ственно обладать преимуществами прозрачности и доверия.
Кроме того, влияние DeAI выходит далеко за технические рамки; оно重塑ляет структуру владения и участия в разработке ИИ. В нынешней закрытой экосистеме обучения, где доминируют такие гиганты, как OpenAI и Anthropic, подавляющее большинство разработчиков могут существовать только как «пользователи моделей», не имея возможности участвовать в доходах от обучения моделей или принятии решений при выводе. В то время как в сетях DeAI каждый участник, будь то нода, предоставляющая вычислительные мощности, пользователь, предоставляющий данные, или инженер, разрабатывающий Agent-приложения, может через протокол участвовать в управлении и распределении доходов. Это не только инновация в экономическом механизме, но и прогресс в этике развития ИИ.
Конечно, DeAI все еще находится на ранней стадии exploration. Еще не достигнут уровень производительности, достаточный для замены централизованных моделей, еще не преодолены такие узкие места, как стабильность сети и эффективность верификации. Но будущее ИИ не будет однородным путем, а будет многопутным и параллельным. Централизованные платформы продолжат доминировать на корпоративном рынке, стремясь к предельной продуктовости с оптимизацией RoG; в то время как сети DeAI будут расти на периферийных сценариях и на emerging рынках, постепенно эволюционируя в открытую модельную экосистему с собственной жизненной силой. Как Интернет для свободы информации, так и DeAI для права на автономию интеллекта. Его важность заключается не только в технических преимуществах, но и в том, что он предоставляет возможность другого мира, будущего, в котором не нужно доверять конкретному посреднику, но依然 можно доверять самому интеллекту.
Данный контент является выдержкой из исследовательского отчета Web3Caff Research: «Годовой отчет по Web3 на 2025 год (40 000 иероглифов, нижняя часть): Обращенный к историческому пересечению финансов × вычислений × интернет-порядка, готов ли открыться большой поворот отрасли? Панорамный анализ его структурных изменений, ценностного потенциала, границ рисков и будущих перспектив»
Данный отчет (открыт для бесплатного чтения) написан исследователем Web3Caff Research K, в нем систематически излагается основная логика изменений этапа развития Web3 в 2025 году, с акцентом на обсуждение того, почему исследование приложений и системное collaboration постепенно новыми направлениями внимания на фоне持续ной эволюции базовых уровней и регуляторных возможностей. Ключевые моменты включают:
- Фон эволюции этапа: внутренние причины изменений в фокусе внимания отрасли после завершения этапа строительства инфраструктуры;
- Ключевые изменения механизмов: влияние逐步清晰ихся框架 правил и ончейн-механизмов на способ функционирования системы;
- Основные направления приложений: пути исследования围绕 оплаты и расчетов, отображения реальных сценариев и программируемого collaboration;
- Направления будущего развития: обсуждение тенденций эволюции Web3 в 2026 году и позже.
