जेंसन हुआंग कहते हैं कि खुला और बंद AI एक साथ सहअस्तित्व में रहेगा: क्रिप्टो और डिसेंट्रलाइज्ड AI के लिए इसका क्या अर्थ है
2026/08/02 08:06:00
NVIDIA के सीईओ जेंसन हुआंग का मानना है कि खुली और स्वामित्व वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक साथ विकसित होगी, जिसके परिणामस्वरूप अग्रणी AI प्रयोगशालाओं के बीच प्रतिस्पर्धा से कहीं अधिक गहरे प्रभाव पड़ेंगे। यदि उन्नत मॉडल वेट्स अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध हो जाते हैं, तो अगली बाधा उन्हें प्रशिक्षित करने, कस्टमाइज़ करने और संचालित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे में बदल जाएगी। इससे डिसेंट्रलाइज्ड GPU नेटवर्क, ब्लॉकचेन-आधारित AI बाजार और Bittensor जैसे प्रोटोकॉल के लिए एक संभावित अवसर पैदा होता है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि हर डिसेंट्रलाइज्ड AI प्रोजेक्ट या संबंधित टोकन सफल होगा।
क्रिप्टो के लिए केंद्रीय प्रश्न यह नहीं है कि क्या अधिक AI मॉडल डाउनलोड किए जा सकेंगे। यह प्रश्न है कि क्या डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए उपयोगी कंप्यूट, इन्फरेंस, स्टोरेज, भुगतान और पुष्टि प्रदान कर सकते हैं, जिसे वे खरीदने को तैयार हों। हुआंग के टिप्पणियाँ एक विविध AI परितंत्र के लिए मजबूत तर्क प्रस्तुत करती हैं, लेकिन तकनीकी प्रदर्शन, नेटवर्क की विश्वसनीयता, टोकन अर्थशास्त्र और वास्तविक ग्राहक मांग ही यह निर्धारित करेंगी कि क्रिप्टो AI वृद्धि के चारों ओर एक काल्पनिक कथा बनी रहेगी या महत्वपूर्ण अवसंरचना स्तर बन जाएगी।
जेंसन हुआंग का खुला और बंद AI दृष्टिकोण और क्यों दोनों मॉडल साथ-साथ मौजूद रहेंगे
जेंसन हुआंग लक्ष्य के रूप में खुले और बंद प्रणालियों के बीच एक विजेता-लेत-ऑल प्रतियोगिता के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य को नहीं देखते। मार्च 2026 में NVIDIA GTC पर बोलते हुए, NVIDIA के संस्थापक और सीईओ ने उस द्विआधारी विकल्प को खारिज कर दिया, और कहा कि “स्वामित्वपूर्ण बनाम खुला एक चीज़ नहीं है। यह स्वामित्वपूर्ण और खुला है।” उनका तर्क है कि वैश्विक AI परितंत्र में एकल कंपनी या विकास दृष्टिकोण द्वारा नियंत्रित एक सार्वभौमिक प्रणाली के बजाय, विभिन्न कार्यभार, उद्योग और सुरक्षा आवश्यकताओं के लिए अलग-अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। फ्रंटियर स्वामित्वपूर्ण मॉडल उन कार्यों को जारी रख सकते हैं जिनमें अधिकतम तर्क प्रदर्शन, प्रबंधित सुरक्षा और उद्यम समर्थन की आवश्यकता होती है, जबकि खुले-वजन मॉडल विकासकर्ताओं, व्यवसायों और सरकारों को कस्टमाइज़ेशन, डेटा प्रोसेसिंग और प्रसारण पर अधिक नियंत्रण प्रदान कर सकते हैं।
हुआंग ओपन बनाम क्लोज्ड एआई बहस को अस्वीकार करते हैं
हालाँकि खुले और बंद AI को अक्सर प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोण के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, लेकिन वे विभिन्न उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को संबोधित करते हैं। स्वामित्व वाले मॉडल सामान्यतः उनके विकासकों द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं और अनुप्रयोगों, क्लाउड प्लेटफॉर्म या API के माध्यम से पहुँचे जाते हैं। इस संरचना से उन्नत प्रदर्शन, समन्वित अपडेट, केंद्रीकृत सुरक्षा सुरक्षाएँ और पेशेवर समर्थन प्रदान किया जा सकता है, बिना ग्राहकों को जटिल मशीन-लर्निंग बुनियादी ढांचे को संचालित करने की आवश्यकता के। समझौता यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास मॉडल के पैरामीटर, प्रशिक्षण प्रक्रिया और आंतरिक सुरक्षा उपायों में सीमित दृश्यता हो सकती है। जैसे-जैसे AI उनके संचालन में अधिक गहराई से एकीकृत होता है, संगठन एक प्रदाता की कीमत, उपलब्धता, डेटा नीतियों और उपयोग प्रतिबंधों पर निर्भर हो सकते हैं।
ओपन-वेट मॉडल एक अलग वितरण मॉडल का पालन करते हैं क्योंकि उनके प्रशिक्षित पैरामीटर सामान्यतः डाउनलोड, संशोधित और उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए बुनियादी ढांचे पर डिप्लॉय किए जा सकते हैं। इससे निजी डेटासेट, क्षेत्रीय भाषाओं, वैज्ञानिक शोध या विशेष व्यावसायिक प्रवाह के लिए मॉडल को सूक्ष्म-समायोजित करना संभव हो जाता है। एक संगठन मॉडल को अपने सर्वरों पर, निजी क्लाउड में या उन एज डिवाइस के पास चला सकता है जहाँ लेटेंसी और डेटा नियंत्रण महत्वपूर्ण होते हैं। हालाँकि, ओपन-वेट का अर्थ स्वतः पूर्ण ओपन-सोर्स होना नहीं है। प्रशिक्षण डेटासेट, स्रोत कोड, सुरक्षा मूल्यांकन या विकास विधियाँ अभी भी उपलब्ध नहीं हो सकती हैं, और लाइसेंस कुछ उपयोगों को प्रतिबंधित कर सकते हैं। इसलिए, मॉडल की खुलासा की स्थिति एक सरल हाँ-या-नहीं श्रेणी के बजाय एक स्पेक्ट्रम पर मौजूद होती है।
हुआंग के जीटीसी टिप्पणियों के अनुसार, स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और निर्माण जैसे उद्योग अब आम, विशेष, खुले और स्वामित्व वाले मॉडलों के संयोजन पर अधिक निर्भर होते जाएंगे। एक अस्पताल व्यापक चिकित्सा शोध के लिए एक वाणिज्यिक अग्रणी प्रणाली का उपयोग कर सकता है, जबकि गोपनीय मरीज की जानकारी को स्थानीय रूप से स्थापित मॉडल के माध्यम से प्रोसेस कर सकता है। एक वित्तीय संस्थान सामान्य विश्लेषण के लिए एक स्वामित्व वाले मॉडल का उपयोग कर सकता है, लेकिन ग्राहक के रिकॉर्ड को अपने स्वयं के नियंत्रित पर्यावरण में रख सकता है। निर्माता कारखानों और औद्योगिक उपकरणों के पास छोटे मॉडल चला सकते हैं, जबकि जटिल इंजीनियरिंग कार्यों के लिए क्लाउड-आधारित प्रणालियों पर निर्भर रह सकते हैं। AI एजेंट और मॉडल-रूटिंग प्लेटफॉर्म इस हाइब्रिड संरचना को अधिक सामान्य बना सकते हैं। हर अनुरोध को एक मॉडल को भेजने के बजाय, एक समन्वय प्रणाली प्रत्येक कार्य की जटिलता, संवेदनशीलता, लागत और प्रतिक्रिया समय कीआवश्यकताओं का मूल्यांकन कर सकती है, और सबसे उपयुक्त विकल्प का चयन कर सकती है। सामान्य दस्तावेज़ वर्गीकरण को एक कुशल स्थानीय मॉडल को सौंपा जा सकता है, जबकि उन्नत कोडिंग या वैज्ञानिक तर्क को एक अधिक क्षम स्वामित्व वाले प्लेटफॉर्म पर भेजा जा सकता है। प्रयोक्ता एकल एप्लिकेशन के साथ संवाद कर सकते हैं, हालांकि पीछे कई मॉडल कार्यरत हों। यह पहलु मूल्यहीन लागत को कम कर सकता है, संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा कर सकता है, और एक ही प्रदाता पर निर्भरता को सीमित कर सकता है, साथ ही अग्रणी क्षमताओं तक पहुंच को संरक्षित कर सकता है।
NVIDIA की ओपन-मॉडल रणनीति हुआंग के दृष्टिकोण का समर्थन करती है
NVIDIA की कार्रवाइयाँ दर्शाती हैं कि जेंसन हुआंग का खुले और स्वामित्व वाले AI के प्रति समर्थन केवल सार्वजनिक टिप्पणियों तक सीमित नहीं है। मार्च 2026 में, कंपनी ने Mistral AI, Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Perplexity, Reflection AI, Sarvam और Thinking Machines Lab के साथ Nemotron Coalition बनाया। यह कॉलेशन शोध, डेटासेट, मूल्यांकन ढांचे, विशेषज्ञ ज्ञान और कंप्यूटिंग संसाधनों को एकत्रित करके खुले अग्रणी मॉडल विकसित करता है। इसका पहला बेस मॉडल NVIDIA और Mistral AI द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किया जा रहा है, जबकि अन्य सदस्य परीक्षण, पोस्ट-ट्रेनिंग और निरंतर विकास में योगदान दे रहे हैं। NVIDIA यह परिणामी मॉडल AI परितंत्र के व्यापक हिस्से के साथ साझा करने की योजना बना रहा है और इसे Nemotron 4 परिवार के लिए आधार के रूप में उपयोग करेगा। मार्च 2026 तक, मौजूदा Nemotron मॉडल्स पर Hugging Face पर 45 मिलियन से अधिक डाउनलोड हुए हैं, जो अनुकूलनीय AI प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण मांग को दर्शाता है। NVIDIA ने जुलाई में जापानी संगठनों—जैसे Institute of Science Tokyo, SoftBank, SB Intuitions, Stockmark, Hitachi और NTT DATA—के साथ समावेशी प्रस्तुतियों के माध्यम से इस रणनीति का विस्तार किया, जो Nemotron प्रौद्योगिकी का उपयोग जापानी-भाषा AI, उद्यमिक एजेंट, संचार, निर्माण और वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के लिए कर रहे हैं। ये परियोजनाएँ दर्शाती हैं कि संगठन कैसे स्वयं के मूल्यवान आंतरिक ज्ञान को सार्वजनिक रूप से प्रकट किए बिना, खुले आधारों को स्वामित्व वाले डेटा के साथ कस्टमाइज़ कर सकते हैं।
सुरक्षा विकास हुआंग के तर्क को और भी समर्थन देते हैं कि खुले और बंद AI मॉडल साथ-साथ मौजूद रहेंगे। खुले मॉडल की जांच और स्वतंत्र रूप से परीक्षण किया जा सकता है, जबकि स्थानीय डिप्लॉयमेंट संगठनों को संवेदनशील जानकारी को नियंत्रित बुनियादी ढांचे के भीतर रखने की अनुमति देता है। हालाँकि, डाउनलोड किए गए वजन को सुरक्षा उपायों को हटाने के लिए भी संशोधित किया जा सकता है, और उनकी रिलीज को वापस नहीं किया जा सकता। बंद प्रणालियाँ केंद्रीकृत एक्सेस नियंत्रण और समन्वित सुरक्षा अपडेट प्रदान करती हैं, लेकिन वे अपारदर्शी निर्भरताओं और केंद्रीकृत विफलता के बिंदु पैदा कर सकती हैं। 27 जुलाई, 2026 को, NVIDIA और अन्य प्रौद्योगिकी और साइबर सुरक्षा संगठनों ने खुले सुरक्षित AI गठबंधन की स्थापना की, ताकि खुले रक्षात्मक उपकरणों का विकास किया जा सके, जबकि इस बात को मान्यता दी जाए कि दोनों प्रकार के मॉडल अभी भी आवश्यक हैं। इस मिश्रित परितंत्र का समर्थन NVIDIA के AI बुनियादी ढांचा प्रदाता के पोज़ीशन के साथ भी मेल खाता है। प्रपत्रित प्रयोगशालाएँ, क्लाउड प्लेटफॉर्म, सरकारें और खुले मॉडल चलाने वाले डेवलपर्स सभी को GPU, नेटवर्किंग, स्टोरेज, बिजली और विशेषज्ञ सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। खुले वजन का स्वयं होस्ट करना मॉडल-एक्सेस शुल्क को कम कर सकता है, लेकिन ऑपरेटिंग लागत को समाप्त नहीं करता। इसलिए, यह तर्कसंगत है कि NVIDIA को भविष्य के अनुप्रयोगों में प्रपत्रित प्लेटफॉर्म, खुले-वजन प्रणालियों या हाइब्रिड संयोजनों में से किसी का भी प्रयोग होने पर लाभ हो सकता है, जिससे AI बाज़ार में विविधता ही सबसे संभावित परिणाम है।
ओपन-वेट एआई का क्रिप्टो और डिसेंट्रलाइज्ड एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए क्या अर्थ है
ओपन-वेट AI से डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूटिंग की मांग बढ़ सकती है क्योंकि मॉडल डाउनलोड करने से उसके संचालन की लागत समाप्त नहीं होती। डेवलपर्स को मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने, उपयोगकर्ता अनुरोधों को प्रोसेस करने और AI एजेंट्स को स्केल पर चलाने के लिए अभी भी GPU, स्टोरेज, बैंडविड्थ, बिजली और तकनीकी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। इससे डिसेंट्रलाइज्ड फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क्स के लिए एक संभावित भूमिका पैदा होती है, जो स्वतंत्र हार्डवेयर प्रदाताओं को कंप्यूटिंग क्षमता की तलाश में डेवलपर्स के साथ जोड़ते हैं। वितरित बाजार मॉडल प्रशिक्षण, निष्कर्षण और एप्लिकेशन होस्टिंग के लिए अधिकांशतः अव्यवहृत GPU उपलब्ध करा सकते हैं, जबकि डिसेंट्रलाइज्ड स्टोरेज प्रणालियाँ डेटासेट, चेकपॉइंट्स और AI-उत्पादित सामग्री का समर्थन कर सकती हैं। क्रिप्टो संपत्ति इन नेटवर्क्स के माध्यम से भुगतान, प्रदाता पुरस्कार, स्टेकिंग और पहुँच को समन्वयित कर सकती हैं, बिना किसी प्रतिभागी को एक ही कंपनी या क्लाउड प्लेटफॉर्म का उपयोग करने की आवश्यकता के। डिसेंट्रलाइज्ड इंफ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क का विस्तृत श्रेणी मॉडल विकास से परे, डिजिटल सेवाओं को संचालित करने के लिए आवश्यक भौतिक संसाधनों में विस्तारित होती है। मुख्य अवसर यह है कि ओपन-वेट मॉडल्स के पहुँच की बाधाओं को कम करते हैं, लेकिन इंफ्रास्ट्रक्चर की संकीर्णता को समाप्त नहीं करते, जिससे प्रत्यागमन GPU क्लाउड, परमिशनलेस इनफ़्रेंस और भौगोलिक रूप से वितरित AI होस्टिंग के बाजार में संभावित विस्तार हो सकता है।
ब्लॉकचेन नेटवर्क ट्रांसपेरेंट भुगतान, मॉडल मालिकाना रिकॉर्ड, डेटा उत्पत्ति और मशीन-लर्निंग आउटपुट के मूल्यांकन के लिए प्रोत्साहन के माध्यम से डिसेंट्रलाइज्ड एआई का समर्थन भी कर सकते हैं। बिटटेंसर इस अवधारणा को विशेष सबनेट्स के माध्यम से लागू करता है, जिनमें प्रतिभागी निष्कर्षण, कंप्यूट, स्टोरेज और पूर्वानुमान जैसी सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं, जबकि वैलिडेटर योगदान का मूल्यांकन करते हैं और प्रोटोकॉल प्रोत्साहन उपयोगी प्रदर्शन को पुरस्कृत करते हैं। क्रिप्टो इंफ्रास्ट्रक्चर संभवतः AI agents in crypto को प्रोग्रामेबल वॉलेट और स्टेबलकॉइन भुगतान के माध्यम से डिजिटल सेवाएँ खरीदने की अनुमति दे सकता है। हालाँकि, ओपन-वेट AI स्वयं ही डिसेंट्रलाइज्ड नहीं होता। एक डाउनलोड किया गया मॉडल अभी भी केंद्रीकृत क्लाउड प्रोवाइडर द्वारा होस्ट किया जा सकता है, संकेंद्रित डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और कुछ ही निर्माताओं द्वारा आपूर्ति किए गए हार्डवेयर के माध्यम से संचालित किया जा सकता है। डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क को आउटपुट सत्यापन, गोपनीयता, लेटेंसी, हार्डवेयर की गुणवत्ता, साइबर सुरक्षा और सेवा उपलब्धता से संबंधित कठिन समस्याओं को हल करना होगा, ताकि वे केंद्रीकृत विकल्पों के साथ निरंतर प्रतिस्पर्धा कर सकें। इसलिए, ओपन-वेट AI और क्रिप्टो के बीच सबसे मजबूत संबंध मॉडल के चारों ओर के इंफ्रास्ट्रक्चर से है—गणना संसाधन कैसे प्रदान किए जाते हैं, योगदानकर्ताओं को कैसे भुगतान किया जाता है, आउटपुट कैसे सत्यापित किए जाते हैं, और क्या उपयोगकर्ता एक मध्यस्थ पर पूरी तरह से निर्भर हुए बिना सेवाओं का प्रयोग कर सकते हैं।
बिटटेंसर, डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट और एआई टोकन के लिए अवसर और जोखिम
बिटटेंसर और अन्य डिसेंट्रलाइज्ड एआई प्रोजेक्ट्स को रिक्त क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के विकल्पों की मांग बढ़ने के साथ ध्यान आकर्षित कर रहे हैं, लेकिन उनकी दीर्घकालिक मूल्यता केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लोकप्रियता पर ही निर्भर नहीं होगी। इन नेटवर्क्स को साबित करना होगा कि वितरित प्रतिभागी प्रतिस्पर्धी मूल्यों पर विश्वसनीय प्रशिक्षण, निष्कर्षण, संग्रहण और डेटा सेवाएं प्रदान कर सकते हैं। क्रिप्टो टोकन प्रदाताओं, सत्यापनकर्ताओं और भुगतानों को समन्वयित करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन स्थायी अपनाया जाना वास्तविक ग्राहकों, मापने योग्य आउटपुट और ऐसी आर्थिक गतिविधि की आवश्यकता होती है जो मुख्य रूप से टोकन पुरस्कारों पर निर्भर न हो। एआई क्रिप्टो क्षेत्र के विस्तृत क्षेत्र में कई अलग-अलग व्यावसायिक मॉडल हैं, जिससे प्रत्येक एआई टोकन को एक ही प्रवृत्ति के प्रति समान रूप से संपर्क मानने के बजाय प्रोजेक्ट-स्तरीय मूल्यांकन अधिक उपयोगी हो जाता है।
बिटटेंसर और कॉवेनेंट-72B डिसेंट्रलाइज्ड एआई की संभावनाओं को उजागर करते हैं
बिटटेंसर विशेष सबनेट्स के माध्यम से संचालित होता है, जो एआई निष्कर्षण, प्रशिक्षण, भविष्यवाणी, स्टोरेज और कंप्यूट जैसी डिजिटल सेवाएँ प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। बिटटेंसर सबनेट दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, माइनर्स संबंधित सेवा प्रदान करते हैं, वैलिडेटर इसकी गुणवत्ता का मूल्यांकन करते हैं, सबनेट निर्माता प्रोत्साहन तंत्र स्थापित करते हैं और स्टेकर्स TAO के माध्यम से वैलिडेटर्स का समर्थन करते हैं। मार्च 2026 में, टेम्पलर सबनेट 3 द्वारा 72 बिलियन पैरामीटर भाषा मॉडल कोवेनेंट-72बी के वितरित प्रशिक्षण का समर्थन किए जाने के बाद नेटवर्क को बड़े पैमाने पर अधिक ध्यान मिला। कोवेनेंट-72बी तकनीकी रिपोर्ट कहती है कि मॉडल को लगभग 1.1 ट्रिलियन टोकन पर अनुमति-हीन, वैश्विक रूप से वितरित प्रक्रिया के माध्यम से प्रीट्रेन किया गया था। हुआंग ने इस प्रयोग की तुलना फोल्डिंग@होम के आधुनिक संस्करण से की, जिसने इसके वितरित-कंप्यूटिंग दृष्टिकोण को मान्यता दी। यह टिप्पणी NVIDIA की बिटटेंसर के साथ कोई साझेदारी, TAO का कोई समर्थन या विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण पहले से ही पारंपरिक डेटा सेंटरों से श्रेष्ठ है, इसका सबूत नहीं थी। इससे स्पष्ट हुआ कि प्रचुर मात्रा में सहयोगात्मक प्रशिक्षण तकनीकी रूप से संभव है, जबकि बिटटेंसर का व्यापक अवसर इसके सबनेट्स को उपयोगी मशीन बुद्धि के लिए प्रतिस्पर्धी बाजार में परिवर्तित करने में है।
डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट और एआई टोकन्स इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच को विस्तारित कर सकते हैं
डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूट के लिए सबसे मजबूत अवसर, एक एआई मॉडल तक पहुँचने और इसे संचालित करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर प्राप्त करने के बीच के अंतर से आता है। केंद्रीकृत क्लाउड प्रदाता स्केल पर GPU प्रदान करते हैं, लेकिन मूल्य, क्षेत्रीय उपलब्धता, क्षमता सीमाएँ और दीर्घकालिक अनुबंध छोटे डेवलपर्स के लिए बाधाएँ पैदा कर सकते हैं। वितरित नेटवर्क स्वतंत्र प्रदाताओं से संसाधनों को एकत्रित करने का प्रयास करते हैं और उन्हें खुले मार्केटप्लेस के माध्यम से उपलब्ध कराते हैं। यदि वे प्रतिस्पर्धी मूल्य और विश्वसनीय सेवा प्रदान कर सकते हैं, तो वे अस्थायी या लचीली क्षमता की आवश्यकता वाले स्टार्टअप, शोधकर्ता और एआई-एजेंट डेवलपर्स का समर्थन कर सकते हैं। इस अवसर का केवल बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने तक ही सीमित नहीं है: निष्कर्षण, सूक्ष्म-समायोजन, मॉडल मूल्यांकन, सिंथेटिक-डेटा उत्पादन और निरंतर एजेंट निष्पादन पुनरावृत्ति वाले कार्यभार पैदा कर सकते हैं। टोकन इन प्रणालियों के माध्यम से भुगतान और पुरस्कारों को समन्वयित कर सकते हैं, लेकिन उनका सबसे मजबूत उपयोग मामला तब होता है जब संपत्ति एक AI ऐप्लिकेशन से मुख्यतः संबद्ध संभावनात्मक लेबल के रूप में कार्य करने के बजाय, आवश्यक नेटवर्क कार्य को पूरा करती है।
तकनीकी, सुरक्षा और केंद्रीकरण के जोखिम अपनाने को सीमित कर सकते हैं
डिसेंट्रलाइज्ड एआई नेटवर्क को ऐसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है जिनका सामान्य ब्लॉकचेन लेन-देन से कोई संबंध नहीं है। एआई आउटपुट विषयगत और मूल्यांकन के लिए महंगे हो सकते हैं, जिससे वैलिडेटर्स के लिए यह निर्धारित करना कठिन हो जाता है कि कोई प्रोवाइडर वास्तव में उपयोगी कार्य कर रहा है या केवल स्कोरिंग मैकेनिज्म के लिए अनुकूलित है। कमजोर मूल्यांकन दुरुपयोग, सहमति और ऐसी गतिविधियों को प्रोत्साहित कर सकता है जो बाहरी ग्राहकों की सेवा किए बिना पुरस्कार प्राप्त करती हैं। वितरित प्रशिक्षण में संचार में देरी, असमान हार्डवेयर और इस जोखिम का भी समावेश होता है कि प्रतिभागी जुड़ना छोड़ दें या दोषपूर्ण अपडेट्स सबमिट करें। ब्लॉकचेन GPU निर्माताओं, बड़े वैलिडेटर्स, डेटा सेंटर्स या विकास टीमों पर अभी भी निर्भर रह सकता है, जिससे महत्वपूर्ण परतें केंद्रीयकृत बनी रहती हैं, भले ही भुगतान डिसेंट्रलाइज्ड हों। दुर्भावनापूर्ण प्रोवाइडर, संक्रमित कुंजियाँ, सॉफ़्टवेयर में कमजोरियाँ और कॉपीराइटेड या गोपनीय डेटा का अनधिकृत उपयोग अतिरिक्त जोखिम पैदा करते हैं। इसलिए स्थापित क्लाउड सेवाओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए विश्वसनीय प्रदर्शन, पारदर्शी शासन, मजबूत गोपनीयता सुरक्षा और पूर्ण कार्य की पुष्टि के लिए विश्वसनीय तरीके कीआवश्यकता होगी।
नेटवर्क विकास स्वतः एआई टोकन के मूल्य में वृद्धि नहीं करता
AI-टोकन की कीमतें मॉडल रिलीज़, प्रभावशाली टिप्पणियों और व्यापक बाजार भावना के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया कर सकती हैं, लेकिन ध्यान आवश्यक रूप से आवर्ती आय नहीं बनाता। एक नेटवर्क अधिक डिप्लॉयमेंट, लेनदेन या प्रतिभागियों की रिपोर्ट कर सकता है, जबकि इनमें से बहुत सक्रियता अभी भी टोकन उत्सर्जन और प्रोत्साहनों से वित्तपोषित हो सकती है। यदि प्रतिभागी पुरस्कार बाहरी ग्राहकों से प्राप्त आय की तुलना में लगातार अधिक हैं, तो प्रतीत होने वाली वृद्धि एक स्थायी व्यवसाय मॉडल के बजाय निरंतर जारीकरण पर निर्भर कर सकती है। TAO और अन्य डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट टोकन का मूल्यांकन करने के लिए, ग्राहक भुगतान, आवर्ती कार्यभार, हार्डवेयर का उपयोग, वैलिडेटर स्वतंत्रता, प्रदाता केंद्रीकरण और सक्रियता को बनाए रखने के लिए आवश्यक प्रोत्साहन की लागत का परीक्षण किया जाना चाहिए। निवेशकों को यह भी निर्धारित करना चाहिए कि क्या उपयोगकर्ताओं को सेवाओं के पहुंच के लिए टोकन की आवश्यकता है, क्या नेटवर्क शुल्क से निरंतर मांग पैदा होती है और क्या उत्सर्जन मौजूदा होल्डर्स को कमजोर करता है। Bittensor और डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट के पास एक अधिक खुली AIअर्थव्यवस्था को समर्थन प्रदान करने का विश्वसनीयअवसर है, लेकिन दीर्घकालिक सफलता verifiable सेवाओं, पुनरावृत्ति ग्राहकों और स्थायी टोकनअर्थव्यवस्था पर निर्भर करेगी।
निष्कर्ष
जेंसन हुआंग का दृष्टिकोण कि खुली और स्वामित्व वाली एआई एक साथ अस्तित्व में रहेंगी, एक बहु-मॉडल अर्थव्यवस्था की ओर इशारा करता है, जिसमें संगठन प्रदर्शन, गोपनीयता, लागत और नियंत्रण के आधार पर प्रणालियों का चयन करेंगे, बजाय एक सार्वभौमिक विकास दृष्टिकोण का पालन करने के। इस विस्तार से डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट, ब्लॉकचेन-आधारित भुगतान और Bittensor जैसे प्रोत्साहन नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण मांग पैदा हो सकती है, क्योंकि सुलभ मॉडल वेट्स को प्रशिक्षित और संचालित करने के लिए भारी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। Covenant-72B ने दिखाया कि बड़े अनुमति-रहित प्रशिक्षण प्रयोग संभव हैं, लेकिन तकनीकी संभवता से व्यावसायिक श्रेष्ठता या टोकन मूल्य की गारंटी नहीं मिलती। डिसेंट्रलाइज्ड एआई प्रोजेक्ट्स को साबित करना होगा कि वे आउटपुट की पुष्टि कर सकते हैं, डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं, विश्वसनीय सेवाएं प्रदान कर सकते हैं और उत्सर्जन पर अत्यधिक निर्भरता के बिना भुगतान करने वालेग्राहकों को आकर्षित कर सकते हैं। क्रिप्टो, खुली एआई अर्थव्यवस्था के लिए एक महत्वपूर्ण समन्वय और समायोजन परत बन सकता है, लेकिन सबसे मजबूत प्रोजेक्ट्स वे होंगे जो एआई की कहानी को मापने योग्य उपयोग, सतत आय और पारदर्शी टोकन अर्थव्यवस्था में रूपांतर करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या बिटटेंसर एक डिसेंट्रलाइज्ड क्लाउड-कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के समान है?
नहीं। एक डिसेंट्रलाइज्ड क्लाउड मार्केटप्लेस मुख्य रूप से ग्राहकों को कंप्यूटिंग संसाधन प्रदान करने वाले स्वतंत्र प्रदाताओं से जोड़ता है। बिटटेंसर एक व्यापक प्रोत्साहन नेटवर्क है, जिसमें विशेष सबनेट्स इन्फरेंस, भविष्यवाणियाँ, प्रशिक्षण, स्टोरेज और अन्य डिजिटल सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं। कुछ सबनेट्स कंप्यूट-संबंधित सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं, लेकिन नेटवर्क एक मानकीकृत GPU-किराए पर लेने का मार्केटप्लेस नहीं है।
क्या ओपन-वेट एआई मॉडल पूरी तरह से ऑफलाइन संचालित किए जा सकते हैं?
हाँ, यदि उपयोगकर्ता के पास पर्याप्त हार्डवेयर, संगत सॉफ्टवेयर और मॉडल वेट्स की स्थानीय प्रति है। ऑफलाइन डिप्लॉयमेंट गोपनीयता में सुधार कर सकता है और बाहरी API पर निर्भरता को कम कर सकता है, लेकिन बड़े मॉडल्स को महंगे GPU और पर्याप्त मेमोरी की आवश्यकता हो सकती है। मॉडल डाउनलोड, सुरक्षा अपडेट, बाहरी उपकरण या लाइव डेटा के लिए अभी भी इंटरनेट एक्सेस की आवश्यकता हो सकती है।
क्या उपभोक्ता GPU मालिक डिसेंट्रलाइज्ड एआई नेटवर्क में भाग ले सकते हैं?
भागीदारी नेटवर्क, सबनेट और कार्यभार की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है। कुछ सेवाएँ उपभोक्ता GPU स्वीकार कर सकती हैं, जबकि बड़े प्रशिक्षण या अनुमान के कार्यों के लिए पेशेवर हार्डवेयर, उच्च गति का इंटरनेट, महत्वपूर्ण मेमोरी और विश्वसनीय अविरत समय की आवश्यकता हो सकती है। GPU रखना लाभदायकता की गारंटी नहीं देता क्योंकि पुरस्कारों को बिजली, रखरखाव, बैंडविड्थ और उपकरण लागत से अधिक होना चाहिए।
डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट नेटवर्क कैसे गोपनीय एआई डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं?
गोपनीयता केवल इस कारण से गारंटी नहीं है कि एक नेटवर्क डिसेंट्रलाइज्ड है। सुरक्षित प्लेटफॉर्म एन्क्रिप्शन, गोपनीय-कंप्यूटिंग वातावरण, वर्कलोड अलगाव और सीमित डेटा एक्सेस का उपयोग करके संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा कर सकते हैं। संगठनों को यह जांचना चाहिए कि प्रदाता अपलोड किए गए डेटा को देख सकते हैं या नहीं, परिणाम कैसे संग्रहीत किए जाते हैं और कार्य पूरा होने के बाद अस्थायी फाइलों का क्या होता है।
अगर हार्डवेयर प्रोवाइडर एक एआई वर्कलोड के दौरान डिस्कनेक्ट हो जाता है, तो क्या होता है?
एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया नेटवर्क चेकपॉइंट्स सहेज सकता है, अपूर्ण कार्यों को पुनः आवंटित कर सकता है और विश्वसनीयता की आवश्यकताओं को पूरा न करने वाले प्रदाताओं को दंडित कर सकता है। वितरित प्रशिक्षण के दौरान, जहाँ प्रतिभागियों को समन्वयित रहने की आवश्यकता होती है, बाधाएँ अभी भी पूर्णता के समय और लागत में वृद्धि कर सकती हैं। इसलिए, डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट सेवाओं का मूल्यांकन करते समय प्रदाता की अतिरिक्तता और स्वचालित पुनर्प्राप्ति महत्वपूर्ण हैं।
क्या डिसेंट्रलाइज्ड GPU कंप्यूटिंग हमेशा केंद्रीकृत क्लाउड सेवाओं से सस्ती होती है?
आवश्यक नहीं। वितरित बाजार अवप्रयुक्त हार्डवेयर और प्रतिस्पर्धी नीलामी का उपयोग करके कम कीमतें प्रदान कर सकते हैं, लेकिन कुल लागत डेटा ट्रांसफ़र, लेटेंसी, सेटअप जटिलता, कार्य अवधि और विश्वसनीयता पर भी निर्भर करती है। व्यवसायों को केवल घोषित घंटेवार GPU मूल्य को नहीं, बल्कि एक कार्य पूरा करने की पूर्ण लागत की तुलना करनी चाहिए।
कौन से मापदंड दर्शाते हैं कि एक डिसेंट्रलाइज्ड एआई नेटवर्क की वास्तविक मांग है?
उपयोगी सूचकांकों में बाहरी ग्राहकों से भुगतान, नियमित कार्यभार की मात्रा, GPU उपयोग, ग्राहक धारण, अविच्छिन्नता और स्वतंत्र प्रदाताओं की संख्या शामिल हैं। उपयोगकर्ताओं को इस बात का निर्धारण करने के लिए शुल्क आय की तुलना टोकन पुरस्कारों से भी करनी चाहिए कि गतिविधि व्यावसायिक रूप से वित्तपोषित है या उत्सर्जन द्वारा भारी रूप से सबसिडी प्राप्त है। केवल उच्च लेन-देन की संख्या ही अर्थपूर्ण AI उपयोग का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकती।
सावधानी: यह लेख केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है और वित्तीय या निवेश सलाह नहीं है। क्रिप्टोकरेंसी संपत्तियाँ अस्थिर होती हैं, और पाठकों को निर्णय लेने से पहले नवीनतम आधिकारिक WEMIX घोषणाओं की पुष्टि करनी चाहिए।
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