Источник: The Defiant
Компиляция: Yuliya, PANews
Примечание редактора: На прошлой неделе выпуск Claude Fable 5 от Anthropic вызвал самый серьезный кризис доверия в области передового ИИ: исследователи обнаружили, что если модель заподозрит, что пользователь разрабатывает конкурентный продукт, она может «тайно отравить» ответы, снизив их качество. Кроме того, у этой модели есть требование хранения данных в течение 30 дней, что привело к ее запрету внутри Microsoft. Это поднимает вопрос, который криптосообщество задает уже много лет: должна ли какая-либо одна компания контролировать столько передового ИИ?
По этому поводу основательница и генеральный директор The Defiant Камила Руссо пригласила основателя CoinFund Джейка Брухмана, основателя Sentora и The Sequence Хесуса Родригеса, а также управляющего партнера Dragonfly Хасиба Куреши для жарких дебатов о будущем децентрализованного ИИ.
Битва больших моделей, тренд на открытый исходный код и паника «блокировки»
Хасиб: Наша текущая логика инвестиций такова: в будущем мы увидим все больше и больше моделей «непередового уровня», и расходы пользователей на токены модели (вычислительные затраты) будут все больше направляться в эти непередовые области. Все понимают, что вливание денег в самые передовые большие модели неустойчиво, и подавляющему большинству людей такой высокий интеллект просто не нужен.
Сейчас на рынке много дистиллированных, открытых или моделей с открытыми весами, их цена очень доступна, и вы можете распределять разные задачи между ними. В интернете ходит шутка о том, что кто-то использует модель уровня Mythos или Claude Fable 5, чтобы переименовать файл — по мере того, как мы все лучше знакомимся с этими моделями, таких случаев будет все больше. Нужно думать: стоит ли использовать пушку, чтобы убить комара?
Хотя это так, термин «децентрализованный ИИ» слишком широк. Если он означает просто «все используют различные модели, разработанные разными организациями» (например, режим OpenRouter), то это не сильно отличается от нашего нынешнего мира. Но если он означает «использование децентрализованных сетей для обучения или запуска моделей ИИ», то это совсем другая логика. Мы довольно пессимистично относимся к последнему, в настоящее время не видим никаких веских причин, доказывающих, что экономическая эффективность и рыночный спрос на обучение или запуск моделей в децентрализованной среде оправданы.
Конечно, способ выпуска Fable действительно вызвал сильную негативную реакцию. У людей есть чувство собственности к хорошим продуктам: попробовав, они думают: «Пока я жив, ты не заберешь это». Когда правительство вдруг вмешивается и блокирует его, люди чувствуют себя обделенными. Но в то же время, если вспомнить первоначальный выпуск Mythos, это было очень страшно — перед ним все наше существующее программное обеспечение, операционные системы или браузеры были похожи на швейцарский сыр, полный дыр. Тогда никто не высказывался с лозунгом «Вы должны сделать это доступным для всего человечества».
Некоторые говорят, что действия правительства США здесь безумны. Anthropic утверждает, что перед выпуском Fable 5 они устранили все опасения национальных органов безопасности, но, насколько я знаю, ведомства национальной безопасности уже давно вмешались в блокировку Mythos. Mythos распространялся только среди тридцати с лишним партнеров в Project Glasswing, и этих партнеров тщательно отбирало правительство, а не Anthropic. Так что утверждение, что «Fable был выпущен в обход правительства», явно несостоятельно. Ходят слухи, что президент Amazon Энди Джесси отправился в правительство или Белый дом, рассказал им об уязвимостях обхода ограничений в модели, и правительство, осознав опасность, немедленно заблокировало Fable 5 по всей стране.
Очевидно, что такие механизмы управления и безопасности несовершенны. Хотя я согласен, что то, что происходит в лабораториях (будь то Anthropic или OpenAI), чрезвычайно опасно и требует осторожности, я также верю, что в распределении моделей с открытым исходным кодом и открытыми весами заключена огромная экономическая ценность, и эти два направления должны развиваться параллельно.
*Примечание: Project Glasswing — это проект кибербезопасности, инициированный Anthropic и совместно продвигаемый несколькими технологическими компаниями, запущенный в апреле 2026 года.
Хесус: Не касаясь апокалиптических тем, я действительно слышал от людей из индустрии кибербезопасности, что Mythos действительно страшен. После его выпуска я разговаривал с некоторыми людьми из Anthropic, проблемы очень реальны. Но я слышал, что известные генеральные директора в сфере кибербезопасности заявляли, что они предпочли бы открытый доступ к этой модели, потому что ее прямое публичное распространение дало бы всем этим компаниям безопасности достаточно времени на подготовку. Попытки ограничить его или отложить выпуск на три месяца никогда не дадут достаточного буфера. Но контраргумент таков: не привел бы прямой выпуск Mythos к катастрофическим последствиям?
Хасиб: Мы находимся в области блокчейна. Если Северная Корея получит эту модель, вы действительно думаете, что это не будет катастрофическим?
Камила: Но есть ли аргумент, что если она будет у всех, то риск снизится, потому что все смогут тестировать?
Хасиб: Не у всех есть ядерное оружие.
Джейк: Аналогия с ядерным оружием неуместна. Возьмем Mythos — это модель, которая может находить уязвимости в системах. Нужно произвести экономический расчет: хакеры тратят деньги на использование Mythos для поиска уязвимостей, а владельцы сайтов тратят деньги на защиту. Этот рынок действительно симметричен? Хакеры действительно посчитают экономически оправданным тратить кучу времени на поиск уязвимости в системе Linux, которую невозможно монетизировать?
Если такая модель, способная эксплуатировать уязвимости, находится только в руках немногих (например, крупные компании могут использовать, а простые люди — нет), вы фактически создаете дисбаланс. Некоторые могут защитить свои активы, а другие остаются беззащитными. Поэтому лично я считаю, что лучше обеспечить равный доступ к моделям.
И это не какой-то киберпанковский бунтарский дух, это рыночная необходимость. Сегодня вы видите закрытые передовые модели, но также есть множество (в основном от китайских лабораторий) открытых моделей. Хотя они находятся в невыгодном положении с точки зрения вычислительных мощностей, они отстают от передовых моделей всего на несколько процентных пунктов по различным оценочным показателям. Графики Epoch.ai ясно показывают, что разрыв между открытыми и закрытыми моделями быстро сокращается. Даже если Anthropic хочет быть «Большим Братом» и всех защищать, реальность такова, что людям нужны эти модели для защиты своих сайтов и программного обеспечения. Они их так или иначе получат — либо от Anthropic, либо от азиатских лабораторий с открытым исходным кодом, либо путем обучения в децентрализованных сетях.
Экспортный контроль, регулирование и границы свободного доступа
Камила: Джейк, вы считаете, что вообще не должно быть никаких «ограждений»? Следует полностью открыть доступ для всех?
Хасиб: Позвольте мне добавить к этому вопросу. Считаете ли вы, что «экспортный контроль» как концепция вообще не должен существовать? Потому что, помимо ИИ, сама сеть является элементом войны.
Джейк: У меня нет политической позиции, я просто технарь, а не работаю в Госдепе. Если правительство США решит ввести экспортный контроль, это их дело. Но это отдельный вопрос от «должны ли технологии распространяться по всему миру».
Предположим, Fable был обучен в децентрализованной сети, и никто не владеет полными весами модели (часть весов в США, часть в Амстердаме, часть в Австралии). Если США введут экспортный контроль на часть весов на своей территории, модель может продолжать работать в остальном мире. Это уже проблема механизма реализации для США. Посмотрите на биткоин — это суверенная, децентрализованная, никем не сдерживаемая валюта. Хасиб только что сказал, что он не уверен, есть ли рыночный спрос на децентрализованный ИИ, это все равно что сказать в 2011 году: «не знаю, есть ли спрос на PoW (доказательство работы)». На самом деле, поскольку существует спрос на глобальную, безусловную валюту, технологический спрос огромен. Точно так же существует огромный спрос на глобальный, безусловный ИИ, и нравится это Госдепартаменту США или нет, его не остановить.
Хесус: Об аналогии с экспортным контролем: если вы ограничиваете доступ к Mythos, но какая-то модель с открытыми весами внезапно сама развивает способность к сетевым атакам? Посмотрите на современные тесты кибербезопасности: DeepSeek-V4 или Qwen 3.7 имеют очень высокие рейтинги. Вопрос времени, когда эти модели обретут способность к сетевым атакам.
Сообщество ИИ любит использовать аналогию с ядерным оружием: в течение четырех лет после Второй мировой войны у США было ядерное оружие, а у остального мира — нет. Есть теория, что если бы США тогда оказали давление, коммунизм, возможно, никогда бы не развился в Восточной Европе. Но позже СССР также разработал ядерное оружие. Меня беспокоит не первоначальное открытие доступа для всех, а избирательное решение о том, кто может получить доступ. Если это экспортный контроль, почему не каждая американская компания может получить к нему доступ?
Хасиб: Насчет Fable нужно прояснить детали. Правительство потребовало закрыть Fable для всех неамериканцев. В настоящее время у Anthropic недостаточно механизмов KYC (проверки личности), чтобы гарантировать соблюдение этого требования, а экспортный контроль предполагает строгую ответственность. Если модель попадет в руки неамериканцев, у вас будут проблемы. Вот почему они пока не уверены, что смогут это обеспечить. В настоящее время Polymarket прогнозирует вероятность того, что они смогут восстановить работу для американцев к концу июля, составляет 77%, а вероятность восстановления примерно в начале июня — около 50%.
Очевидно, что сама идея «запретить любое использование Fable 5 иностранцами» абсурдна. В США много иностранных работников с визой H1B; если в вашей команде программистов есть французский инженер, ему не разрешат использовать Fable, что нелепо. Вероятно, это изменится в ходе переговоров до фактического введения, и если Anthropic сможет исправить уязвимости и внедрить более строгий контроль, возможно, не придется полностью закрывать доступ для неамериканских субъектов.
Но это отличается от ситуации с Mythos. Fable должен был быть просто «мирной» моделью для написания кода и черновиков писем, а в случае с Mythos позиция правительства США такова: нет, эта штука только для американцев, и «только для тех, кого мы указали в списке». Это уже не экспортный контроль, это почти что «Манхэттенский проект» для ИИ.
Насколько я знаю из надежных источников, правительство руководило процессом Project Glasswing, поэтому доступ получили такие крупные компании, как Microsoft, а не случайные компании кибербезопасности. Для правительства, которое рассматривает это как крайне опасное наступательное сетевое оружие, это неудивительно, мы так же обращаемся с истребителями и ракетами. Это не коммерческий маркетинговый ход Anthropic, чтобы модель использовали только 30 компаний, они бы хотели, чтобы ее использовал весь мир.
Камила: В криптосфере мы видим резкое увеличение количества хакерских атак, генерируемых с помощью ИИ, и можно предположить, насколько велик был бы риск, если бы Mythos получил широкое распространение. Джейк, вы считаете, что в некоторых случаях ограничение использования этих моделей определенными группами оправдано? Или вы по-прежнему настаиваете, что они должны быть открыты для всех?
Джейк: Как я уже сказал, это отдельный вопрос от «работоспособности ли технологии децентрализованного ИИ». Правительство, конечно, может издавать законы для регулирования, это не вопрос черного и белого. Однако децентрализованные технологии, снижая порог входа, могут способствовать большей конкуренции. Они используют товарное оборудование для снижения затрат.
Сегодня я разговаривал с одним основателем, который занимается выводом на разнородных товарных GPU, и он считает, что с ростом стоимости электроэнергии в долгосрочной перспективе это будет более дешевым вариантом для потребителей. Все технологические достижения в конечном итоге направлены на снижение затрат и барьеров. ИИ, пожалуй, самая централизованная отрасль в мире, и она больше всего нуждается в снижении барьеров. Мы поддерживаем децентрализованный ИИ, чтобы защитить право выбора потребителей, что, в конечном счете, является защитой демократии.
Физические ограничения и алгоритмические прорывы в децентрализованном ИИ
Камила: Что произойдет, если в конечном итоге только несколько централизованных компаний будут контролировать большую часть моделей ИИ, используемых в мире? Если децентрализованный ИИ не будет успешным, какой будет цена?
Хесус: Я должен возразить Джейку. С технической точки зрения, децентрализованное создание модели уровня Mythos будет стоить намного дороже, чем централизованное. У Nvidia есть мало упоминаемая, но глубокая технологическая пропасть: за исключением Google с его TPU, все крупные архитектуры в настоящее время работают на сотнях и тысячах GPU Nvidia, у AMD просто нет таких практических данных.
На самом деле, я тоже поддерживаю централизованный ИИ, я основал две компании в этой области. Децентрализованный ИИ не нов, он никогда раньше не находил соответствия продукта рынку (PMF). Раньше модели были достаточно маленькими и простыми, и децентрализация не имела большого смысла. Теперь они достаточно большие, но децентрализация стала очень сложной. И у нас есть разрыв в талантах, оплате труда и финансировании. Многие операции вывода на самом деле выполняются не на самых передовых GPU, а на GPU предыдущего поколения; для предварительного обучения нужны H100.
Джейк: В последние годы предложение GPU постоянно было узким местом, и цены росли. В 2026 году обычной стартап-компании среднего уровня было очень трудно найти H100. Исторически крупномасштабное обучение проводилось в роскошных центрах обработки данных, требующих поддержки ядерной энергии — у тех промышленных GPU 132 ГБ памяти, пропускная способность между узлами достигает 1-3 ТБ/с. Если я скажу вам, что мы можем перенести этот процесс на потребительские устройства (например, обычные GPU Nvidia или даже ваш Macbook или Mac Studio) и запустить в обычной потребительской сети, вы скажете, что я сошел с ума.
Но при столь огромных вычислительных потребностях у людей есть огромный стимул менять способ обучения и оптимизировать алгоритмы. Я приведу квантовую аналогию: у Google есть два типа квантовых экспертов: специалисты по аппаратному обеспечению говорят, что квантовые компьютеры не решат никаких проблем в течение десяти лет, а специалисты по программному обеспечению говорят: «Эфириуму стоит беспокоиться через 3-5 лет». Хасиб и Хесус смотрят на проблему с точки зрения оборудования, а я — с точки зрения тех, кто оптимизирует способ использования оборудования.
Мы добиваемся огромного прогресса. Не только исследования показывают, что обучение с подкреплением может быть в 10 раз быстрее и дешевле, но и текущий запуск Pluralis, который работает исключительно на RTX 4090, покажет, что вы можете обучать настоящую большую языковую модель (LLM) на чисто потребительском оборудовании. Потому что половина TCO (общей стоимости владения) центра обработки данных приходится на обслуживание объектов и охлаждение, а у роя устройств (Swarm) этих затрат нет, поэтому он станет дешевле. Даже если он будет немного медленнее, но из-за значительно более низкой стоимости он останется экономически жизнеспособным.
Первые алгоритмы (такие как DiLoCo, Sparse LoCo и алгоритм Google двухлетней давности) позволили увеличить количество параметров с 10 миллиардов, 40 миллиардов до 720 миллиардов. Сейчас Macrocosmos достиг 100 миллиардов параметров. Следующее поколение алгоритмов позволит разбивать модель на части, и я считаю, что с помощью этих методов мы достигнем уровня в триллион параметров.
Хасиб: Позвольте мне сыграть роль скептика.
Во-первых, создание больших моделей имеет два ограничения: вычисления и пропускная способность. Физические законы не обойти, если вы не размещаете устройства физически рядом и не связываете их высокоскоростным соединением, а общаетесь через общедоступный интернет и сжимаете градиентные обновления, вам неизбежно придется заплатить высокую цену. И машины в децентрализованной сети разбросаны повсюду, невозможно точно рассчитать «общую стоимость владения (TCO)». Эту риторику использовали и сторонники децентрализованного хранения: «Сейчас медленно, но алгоритмы оптимизируются, и станет лучше». И что? На децентрализованное хранение просто нет спроса, потому что оно оказывается ни дешевле, ни эффективнее.
Самое главное: самое большое ограничение при обучении большой модели — это данные. Чтобы обучить модель размером с Mythos или Fable, которая, по грубым оценкам, имеет 8 триллионов параметров, вам понадобится огромное количество токенов данных. OpenAI и Anthropic тратят огромные суммы на генерацию данных у поставщиков, они дорого создают синтетические данные и получают пользовательские данные из следов использования Claude Code и Codex. У децентрализованного сообщества просто нет этих данных.
Оставив в стороне экономику, посмотрим на сторону спроса. Я считаю, что основное ценностное предложение криптовалют — не децентрализация; децентрализация — это средство, цель — самоопределение и устойчивость к цензуре. Это и было причиной, по которой Сатоши Накамото создал биткоин. Что важно людям в области ИИ? Во-первых, стоимость; во-вторых, владение моделью и отсутствие попадания их данных в обучающий набор; в-третьих, устойчивость к цензуре. Люди очень не любят систему цензуры Fable 5 и его внутренний механизм скрытого снижения производительности.
Посмотрите на Venice AI, это нынешняя любимица продуктового мира крипто-ИИ. Она использует Near AI для конфиденциальных вычислений, защищая приватность и не сохраняя данные. Но самые часто используемые модели на Venice — это не модели, обученные децентрализованно (не от Pluralis и т.д.), а обычные открытые модели с открытыми весами, запускаемые компаниями, такими как DeepSeek или GLM-5. Это показывает, что направление развития ИИ может быть следующим: люди хотят приватного и устойчивого к цензуре опыта, но не обязательно реализованного через механизмы базовой децентрализации, как в биткоине или эфириуме.
Хесус: Люди в децентрализованном и централизованном ИИ часто решают проблемы, отстающие на два поколения. Несколько дней назад один исследователь сказал мне: «Предварительное обучение еще не полностью решено, но уже очень скучно». Многие инновации в выводе исходят из пост-обучения, сейчас мы говорим о рекурсии, непрерывном обучении и т.д. При подавляющем преимуществе централизованного ИИ в талантах и финансах разрыв на самом деле увеличивается. Что касается маленьких моделей и вычислений на устройстве, часто можно просто дистиллировать большую модель (например, Gemma от Google), и она будет отлично работать. Если вы создадите децентрализованный кластер, будете месяц упорно тренироваться, и вдруг один компьютер отключится, что приведет к полному краху, я даже не знаю, как вы с этим справитесь.
Джейк: В этом вы ошибаетесь, кластеры децентрализованного обучения как раз обладают высокой устойчивостью к сбоям. В огромном центре обработки данных, если GPU выходит из строя, вам, возможно, придется перезапустить обучение; в рое (Swarm) GPU разных размеров и форм могут входить в сеть и покидать ее во время обучения без негативных последствий. Самое большое доказательство: Google недавно в своем блоге заявил, что начинает использовать алгоритмы в стиле DiLoCo в своих собственных центрах обработки данных.
Что касается проблемы данных, Хасиб прав, но это не значит, что у децентрализованных людей нет данных, а у централизованных есть. На рынке много клиентов, которые хотят лучшей экономики ИИ. Например, юридическая фирма Kirkland & Ellis недавно объявила, что потратит 500 миллионов долларов на покупку собственного проприетарного набора данных для обучения, они даже собираются нанять инженеров по ИИ внутри фирмы. Для таких клиентов с бюджетом в 5 миллиардов долларов, которые хотят обучать собственные модели, децентрализованная сеть, устраняя затраты на охлаждение и обслуживание центра обработки данных, как вычислительная основа, значительно снизит стоимость.
Хасиб: Kirkland & Ellis делает это, потому что не хочет делиться своими данными. Если они поместят свои данные в децентрализованную сеть, их данные будут раскрыты. Они делают это не потому, что считают себя экспертами в обучении моделей, а чтобы удержать ценность внутри. Зачем отдавать ее Harvey (инструменту ИИ для юристов)?
Джейк: Кто сказал, что децентрализованное обучение обязательно должно быть прозрачным? Его вполне можно сделать приватным и разрешительным. Что более важно, когда веса модели распределены и ни одна организация не владеет всеми весами, пользователи модели должны платить сети. Этот поток доходов больше не идет к Сэму Альтману из OpenAI или Дарио из Anthropic, а направляется держателям токенов сети, покупателям и участникам обучения. Это создает бизнес-модель и поток доходов для модели. Традиционные юридические фирмы могут не принять это сразу, но определенно найдутся компании, которые увидят в этом хороший способ финансирования продукта.
Сетевые атаки, геополитика и последний оплот
Камила: Если все это осуществимо, и децентрализованный ИИ станет таким же мощным, как централизованный. В ситуации, подобной с моделью Fable, когда правительство требует ее закрытия, сможет ли децентрализованная сеть сопротивляться цензуре?
Джейк: Устойчивость к цензуре на самом деле не является первоочередной задачей этих сетей. Но если действительно захотеть, можно разбить нейронную сеть, распределить веса по десяткам стран, и тогда ее нельзя будет принудительно закрыть. Но я повторю: конечная цель децентрализованного ИИ — снизить барьеры, демократизировать вычислительные мощности, позволить большему числу людей обучать модели.
Хесус: Ранее OpenAI упоминали, что «сама модель больше не является продуктом». В области децентрализованного ИИ люди, кажется, одержимы созданием моделей, в то время как на самом деле они отстают от существующих технологий на два-три поколения. Мы должны искать ценность в инфраструктуре вокруг моделей: возможности среды, такие как песочницы для выполнения кода и вычислений, механизмы оценки (Evals), конвейеры синтетических данных. Многие современные финансовые приложения можно создавать на стыке DeFi и ИИ, но мы еще не используем это в полной мере.
Хасиб: Возвращаясь к первоначальному вопросу: что произойдет, если передовой ИИ действительно будет полностью открыт, распространится повсюду, и даже экспортный контроль не сможет его сдержать?
Я думаю, что в мире произойдет «цунами» кибербезопасности уровня пандемии COVID. Программное обеспечение, которое нельзя исправить, серверы небольших компаний будут разгромлены в пыль. Посмотрите на данные в блокчейне: апрель 2026 года стал месяцем с наибольшим количеством хакерских атак в истории криптоиндустрии, а май сразу же установил новый рекорд. Хотя общая сумма похищенного еще не катастрофична, частота инцидентов резко возросла, что означает, что хранить деньги в небольших протоколах опаснее, чем когда-либо прежде.
Если у каждого в мире будет «гранатомет», это неизбежно приведет к уничтожению большого количества инфраструктуры. Хотя после болезненного опыта в течение двух-трех лет наши системы будут оснащены «броней танка», промежуточный период будет крайне тяжелым.
Камила: Разве не лучше иметь такой мощный инструмент в руках у всех, чем только у нескольких компаний и правительств?
Хасиб: В ваше «всех» входит и Северная Корея. Вы действительно хотите, чтобы Северная Корея получила Mythos?
Камила: Так вы предпочитаете, чтобы правительство США имело монополию и даже позволяло им цензурировать других, вместо того чтобы делиться со всем человечеством?
Хасиб: Если выбирать между «только США могут использовать» и «весь мир может использовать», я выбираю США. Если вы действительно верите, что появится ОИИ (Общий искусственный интеллект), то это будет самое мощное оружие в истории человечества. С древних времен оружие массового поражения контролировалось суверенными государствами, это нормально. Я не боюсь, что китайское правительство получит Mythos, они действуют осторожно и имеют долгосрочное планирование; я боюсь Северной Кореи, террористов и преступных хакерских группировок. Так же, как я не боюсь, что у Китая есть ядерное оружие, но я действительно боюсь, что Северная Корея нажмет на кнопку.
Камила: Наконец, Джейк и Хесус, подведите итог. Хасиб был слишком резок, нам нужно немного «веры» в децентрализацию.
Джейк: С точки зрения инвестора, нужно найти области с исключительно благоприятным соотношением риска и доходности. Децентрализованный ИИ — это очень крутая область. Несколько дней назад за ужином наш друг сказал: «Криптовалюты превращаются просто в бизнес трафика, что нам делать?» В таком мире децентрализованный ИИ можно назвать последним оплотом в сфере криптовалют, это действительно работающая передовая технология. Я очень воодушевлен нашими компаниями, работающими в этой области (такими как Pluralis, Prime, Intel, Jensen, Bagel, Pearl и др.).
Хесус: Децентрализованный ИИ определенно имеет ценность, но я по-прежнему скептически отношусь к децентрализованному «предварительному обучению». Я вижу огромные возможности в инфраструктуре децентрализованного ИИ. Технологический стек Crypto слишком устарел, весь мир модернизируется с помощью ИИ, и сочетание DeFi и ИИ абсолютно станет следующим трендом.
