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

cryptonews.ru發佈於 2025-11-17更新於 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.

你可能也喜歡

AGI倒计时,OpenAI首席研究官重磅表态:留给人类的窗口“很小”

OpenAI首席研究官Mark Chen近日表示,通用人工智能(AGI)即将到来,人类面临的窗口期“很小”。他认为,AI模型正快速接近能够自主进行“自我维持研究”的阶段,届时创新和进化或将由AI主导。 Chen指出,如今在各个领域都已出现AI的“神之一手”——做出超越人类直觉的突破。他坚信,扩展定律(Scaling Laws)尚未失效,技术进步仍处在指数曲线上。此前OpenAI在内部大力押注的推理模型o1的成功,也增强了这一信心。 随着AI执行能力的大幅提升,人类在研究中的角色可能演变为“氛围研究员”(Vibe Researcher),即主要负责提出关键问题和凭借“品味”判断成果价值,而将具体的实施、编排工作交给AI。OpenAI的路线图目标正是实现端到端的AI自主研究。 然而,通往AGI之路仍充满挑战。一是评估危机(Benchmaxxing),现有评测方法易被钻空子,缺乏真正有效的评估标准;二是“参差的前沿”问题,AI可能在复杂任务上表现出色,却在需要常识或持续学习的简单任务上失败。Chen承认这些难题,但相信正在被攻克。 最后,Chen谈及一个温馨的隐喻:当AGI实现后,他个人的愿望是开一家面馆。这暗示在AI主导认知与创新的未来,人类独有的体验、情感与故事,可能成为最宝贵的价值。

marsbit37 分鐘前

AGI倒计时,OpenAI首席研究官重磅表态:留给人类的窗口“很小”

marsbit37 分鐘前

印度USDT溢价突破8.5%,监管压力收紧供应

印度国内USDT(泰达币)溢价率已飙升至8.5%以上,主要原因是监管压力导致稳定币供应收紧。目前,监管机构通过执法行动和加强监督,抑制了资本流入。 供应紧张使得USDT对印度卢比的价格升至102.88卢比,而官方美元/卢比汇率约为94.65,溢价远超通常的3-4%范围。这表明套利效率降低,合规风险阻碍了资本流入。交易员、跨境用户和企业持续争夺有限的稳定币供应。若监管不确定性持续,高溢价可能维持,并促使市场更多依赖非正式交易渠道。 监管压力正深刻改变印度稳定币市场的结构,而不仅是造成暂时性价格波动。近几个月,监管执法减缓了新的USDT流入,降低了P2P市场、场外交易柜和交易所订单簿的流动性。尽管供应下降,但活跃钱包地址数和交易量保持相对强劲,显示出跨境支付、贸易结算和美元价值存储等需求依然坚挺。 当前,市场效率因监管不确定性而降低,获取美元流动性的成本增加。数据显示,尽管单日交易笔数超过14万,但成交金额因流动性不足而较低,买单量远低于卖单量,做市能力受限。长期来看,若现状持续,交易者可能寻求替代途径或离岸美元流动性。 总之,印度市场对USDT的需求保持韧性,但持续的供应限制可能使国内溢价居高不下。USDT流动性的恢复依赖于更明确的监管框架,需要更强的合规路径来重建高效的市场定价。

ambcrypto2 小時前

印度USDT溢价突破8.5%,监管压力收紧供应

ambcrypto2 小時前

交易

現貨
活动图片