Децентрализованный эксперимент в области ИИ, ранее ограниченный криптовалютными кругами, получил публичное одобрение от генерального директора Nvidia Дженсена Хуана, что может означать приближение распределенного обучения моделей к мейнстриму.

Открытая разработка ИИ набирает обороты с поддержкой Дженсена Хуана

Чамат Палихапития выделил Covenant-72B от Bittensor в ходе эпизода подкаста All-In, представив его как конкретный пример того, как децентрализованный искусственный интеллект (ИИ) выходит за рамки теории. Bittensor работает как децентрализованная сеть на базе блокчейна, которая создает пиринговый рынок, где обмениваются и стимулируются модели машинного обучения и вычислительные ресурсы ИИ.

Палихапития описал это простыми словами: крупномасштабная языковая модель (LLM), обученная без централизованной инфраструктуры, на основе сети независимых участников. «Им удалось обучить модель LLaMA с 4 миллиардами параметров, полностью распределенно, с помощью множества людей, предоставляющих избыточные вычислительные ресурсы», — сказал он, назвав это «довольно безумным техническим достижением».

Это сравнение было подкреплено знакомым аналогом. «Есть случайные люди, и каждый получает небольшую долю», — добавил Палихапития, ссылаясь на ранний проект распределенных вычислений, использовавший неиспользуемое оборудование по всему миру.

Хуань не отверг идею. Вместо этого он расширил взгляд на рынок ИИ, предположив, что децентрализованные и проприетарные подходы не исключают друг друга. «Эти два подхода — не A или B; это A и B», — сказал Хуань. «В этом нет сомнений».

Это двойное видение отражает растущий разрыв — и пересечение — в области ИИ. С одной стороны — закрытые, высокоотточенные системы, такие как ChatGPT, Claude и Gemini. С другой — открытые модели с весами и децентрализованные, позволяющие разработчикам и организациям настраивать системы под конкретные нужды.

Хуань ясно дал понять, что считает оба подхода важными. «Модели — это технология, а не продукт», — отметил он, подчеркнув, что большинство пользователей продолжат полагаться на отточенные, универсальные системы, а не создавать свои собственные с нуля.

В то же время он указал на отрасли, где настройка не является опциональной. «Есть целые отрасли, где их экспертные знания… должны быть захвачены так, чтобы ими можно было управлять», — объяснил Хуань, добавив, что «это возможно только с помощью открытых моделей».

Это утверждение полностью соответствует возможностям Bittensor. Covenant-72B, разработанная через его подсеть 3 (Templar), является одной из крупнейших децентрализованных тренировочных сессий на сегодняшний день, объединяющей более 70 участников через стандартные интернет-соединения без центрального органа.

Технически модель расширяет границы возможного. Созданная с 72 миллиардами параметров и обученная на примерно 1,1 триллионе токенов, она использует инновации, такие как сжатые протоколы связи и распределенный параллелизм данных, что делает обучение возможным вне традиционных дата-центров.

Показатели эффективности свидетельствуют о том, что это не просто эксперимент. Результаты бенчмарков ставят ее в конкуренцию с устоявшимися централизованными моделями, что помогает понять, почему проект привлек внимание за пределами крипто-сообщества.

Рынок тоже заметил. После объявления токен проекта TAO вырос на 24% с тех пор, как видео с Палихапитией и Хуаном стало распространяться в соцсетях.

Тем не менее, комментарии Хуана предполагают, что настоящая история — не о разрушении, а о сосуществовании двух подходов. Проприетарные системы ИИ, вероятно, останутся доминирующими для обычных пользователей, в то время как открытые и децентрализованные модели займут свою нишу в специализированных, чувствительных к стоимости или суверенитету приложениях.

Для стартапов генеральный директор Nvidia изложил прагматичный план: начинать с открытых решений, а затем добавлять проприетарные преимущества. «Каждый стартап, в который мы сейчас инвестируем, сначала использует открытый исходный код, а затем переходит к проприетарной модели», — сказал он.

Другими словами, будущее ИИ может не принадлежать одной архитектуре или философии. Оно может принадлежать тем, кто умеет ориентироваться в обоих направлениях — и знать, когда использовать каждое из них.

FAQ 🔎

• Что такое Covenant-72B от Bittensor?

Языковая модель с 72 миллиардами параметров, обученная через децентрализованную сеть участников без централизованной инфраструктуры.

• Что сказал Дженсен Хуань о децентрализованном ИИ?

Он заявил, что открытые и проприетарные модели ИИ сосуществуют, описывая их как «A и B», а не как выбор между ними.

• Почему это важно?

Это показывает, что крупномасштабные модели ИИ можно обучать вне традиционных дата-центров, бросая вызов предположениям о необходимости инфраструктуры.

• Как это влияет на индустрию ИИ?

Это поддерживает гибридное будущее, в котором централизованные платформы и децентрализованные модели выполняют разные роли в различных отраслях.