Интервью: The Round Trip
Перевод и компиляция: Юлия, PANews
С волной искусственного интеллекта (ИИ), охватывающей мир беспрецедентной скоростью, началась "гонка вооружений" вокруг вычислительных мощностей. Когда рыночная капитализация NVIDIA превысила триллион долларов, а такие гиганты, как AWS и Google Cloud, практически монополизировали облачные вычисления, перед всеми новаторами в области ИИ встала остро актуальная задача: может ли чрезмерная концентрация вычислительных мощностей задушить открытые инновации и навсегда запереть будущее ИИ внутри "садов с высокими стенами" нескольких компаний?
Обладая успешным опытом продажи компании Snapchat за 60 млн долларов и создав Product Science — компанию, предоставляющую услуги по оптимизации AI-кода для ведущих предприятий, братья Дэвид и Дэниэл Лаборман, соучредители Gonka AI, используют свой опыт от параллельных вычислений до AR, чтобы предложить рынку уникальную перспективу: построение полностью децентрализованной сети AI-вычислений, управляемой сообществом.
В новой серии Founder’s Talk, представленной PANews и Web3.com Ventures, Дэвид и Дэниэл подробно рассказывают, почему они черпают вдохновение из истории развития инфраструктуры Биткойна и стремятся воспроизвести "революцию ASIC" в области искусственного интеллекта через открытые финансовые стимулы, чтобы полностью преодолеть барьеры стоимости вычислений. Они также делятся тем, как Gonka AI привлекла инвестиции в размере 50 миллионов долларов от таких гигантов отрасли, как Bitfury, и предлагают уникальный взгляд на текущую "теорию пузыря AI".
От игр и AR до децентрализованного AI
PANews:Добро пожаловать, Дэвид и Дэниэл! Очень рады видеть вас здесь. Мы знаем, что у вас глубокий технический бэкграунд и многолетний опыт работы в этой области. Можете ли вы поделиться с нашими слушателями вашей историей?
Gonka AI:Здравствуйте! Прежде всего, мы родные братья, и наши жизнь и карьера всегда были тесно связаны. Наша история начинается в 2003 году, когда мы начали проявлять глубокий интерес к параллельным вычислениям и децентрализованным сетям.
Позже мы перешли в сферу онлайн-игр, которая, по сути, также представляет собой масштабные параллельные вычисления — тысячи игроков взаимодействуют в реальном времени через интернет. Для повышения эффективности производства анимации и снижения затрат мы погрузились в область компьютерного зрения (Computer Vision).
Компьютерное зрение, в свою очередь, привело нас к совершенно новому направлению: мы начали разрабатывать виртуальные образы AR дляSnapchat.Этот опыт стал очень успешным, и в итоге Snapchat приобрела нашу компанию за 60 миллионов долларов, что стало важным поворотным моментом в нашей карьере.
Во время работы над различными проектами и компаниямимы всегда стремились создать что-то, что могло бы оказать значительное влияние на общество, особенно на социальные взаимодействия.Когда AI появился в нашей жизни в совершенно новой форме — в виде больших языковых моделей (LLM), — всё изменилось. Это уже не тот машинное обучение, которое мы знали ранее, а мощный инструмент, способный вести настоящие диалоги и реально помогать решать задачи. Мы увидели, что новое поколение AI на основе архитектуры Transformer — это не просто языковые модели.Будь то генерация изображений, видео, прорывы в биологии, химии, физике или даже более эффективные методы проектирования и эксплуатации атомных электростанций — эта волна AI буквально влияет на всё.
Далее мы увидим стремительное развитие роботизированных программ, автономных автомобилей, и эти изменения происходят прямо сейчас, в данный момент.
Однако вместе с этим возникает беспокойство, не связанное с фантастическими страхами вроде "Терминатора", а о текущих реалиях.На данный момент около 65% облачных вычислительных мощностей в мире принадлежат трем американским компаниям (AWS, Google Cloud и др.). Если добавить китайские компании Alibaba и Tencent, то эти пять гигантов контролируют до 80% мировых облачных мощностей.В основе AI лежат вычислительные мощности, и на текущем этапе AI практически равносилен облачным вычислениям. Эти компании ведут ожесточенную борьбу за контроль над 100% вычислительных мощностей. Если это будет продолжаться, мы окажемся в крайне странном мире:
где лишь несколько компаний будут владеть и контролировать весь AI, а этот AI сможет:
- заменить множество рабочих мест
- перестроить всю экономическую структуру
- изменить способ функционирования общества.
Поэтому мы считаем, что децентрализованный AI — это важнейшая проблема, которую нельзя игнорировать.
Именно поэтому мы в итоге пришли к созданию Gonka AI.
PANews:Вы действительно не новички в области AI. До создания Gonka AI вы основали Product Science, компанию, которую поддержали такие известные организации, как Coatue, K5 и Slow Ventures. Можете рассказать об этом опыте и о том, как он привел вас к Gonka?
Gonka AI:Разумеется. Мы глубоко занимались компьютерным зрением, которое по сути является AI и машинным обучением. Первые практические применения AI в значительной степени происходили в области генерации изображений, создания анимации и подобных сферах, благодаря чему мы заработали репутацию в индустрии машинного обучения.
После ухода из Snapchat мы основали Product Science.Эта компания использовала AI для оптимизации кода мировых лидеров, таких как Walmart, JP Morgan, Airbnb. Сейчас AI часто воспринимается как помощник в написании кода, но не менее важно, чтобы этот код работал эффективно. До того, как мы полностью сосредоточились на Gonka и децентрализации инфраструктуры AI, наша основная задача была именно в улучшении производительности кода.
Концепция Gonka AI в духе "Биткойна"
PANews:Вы упомянули проблему концентрации вычислительных мощностей, которая действительно вызывает беспокойство. Недавний крупный сбой Cloudflare привел к параличу половины криптомира, а AWS также периодически сталкивается с отказами, что каждый раз оказывает значительное влияние на приложения. Как Gonka AI решит эту проблему? Кажется, это не универсальное децентрализованное облако, а решение, более ориентированное на сферу AI.
Gonka AI: Да, столкнувшись с нынешними трудностями чрезмерной концентрации вычислительных мощностей, мы видим единственный выход — децентрализацию.
На уровне моделей мы наблюдаем, как такие независимые лаборатории, как DeepSeek, уже доказали свою способность обучать модели высокого качества, сопоставимые с решениями технологических гигантов. Однако вычислительные мощности остаются ключевым узким местом. На данный момент многие передовые лаборатории зависят от инфраструктуры крупных облачных сервисов, тогда как в области децентрализации до сих пор не появилось решений аналогичного масштаба. Даже крупнейшая на сегодняшний день децентрализованная сеть вычислительных мощностей для AI — Bittensor — обладает лишь примерно 5000 графическими процессорами уровня дата-центров. В то же время компании, такие как OpenAI и xAI, создают массивные кластеры с миллионами топовых GPU. Разрыв в масштабах между ними огромен.
Мы понимаем, что если мы хотим, чтобы AI действительно принадлежал людям и избегал единых точек отказа, единственный путь — построить децентрализованную сеть вычислительных мощностей сопоставимого масштаба. Здесь мы вдохновляемся примером биткойна. Мы рассматриваем его не только как "цифровое золото", но как одну из величайших платформ для создания инфраструктуры крупного масштаба.
За последние 15 лет сообщество биткойна децентрализованным способом создало невероятную инфраструктуру. Сегодня сеть биткойна имеет масштаб около 26 ГВт дата-центров, что даже больше суммарных мощностей Google, Amazon, Microsoft, OpenAI и xAI. Это огромный проект, созданный бесчисленным количеством независимых участников по всему миру для избавления от централизованных систем.
Не менее впечатляющим является скорость инноваций в аппаратном обеспечении. За 15 лет энергопотребление, необходимое для обработки 1 TH/s вычислительной мощности биткойна, снизилось с 5 миллионов джоулей до всего 15 джоулей, что демонстрирует потрясающее увеличение эффективности в 300 тысяч раз! Мы верим, что если удастся привнести подобные изменения в вычислительные мощности для AI, то станет возможным настоящее "изобилие вычислительных мощностей", и AI станет доступным для каждого человека на Земле.
Ведущий: Я заметил, что гигант ранней инфраструктуры биткойна Bitfury недавно объявил о вложении в вас 50 миллионов долларов. Означает ли это, что рынок увидел некоторую схожую модель? Биткойн сделал энергию "взаимозаменяемой", поскольку независимо от того, где находится энергия — в Сибири или Кремниевой долине — она может быть преобразована в одинаковую ценность вычислительных мощностей. Вы работаете над тем, чтобы вычислительные мощности стали "взаимозаменяемыми"? Учитывая чувствительность AI к задержке, это будет вызовом?
Gonka AI: Мы уверены, что в сфере вычислительных мощностей произойдет похожая история. На данный момент чипы Nvidia чрезвычайно дорогие, и в структуре стоимости строительства дата-центров таких компаний, как OpenAI, большая часть средств направляется именно Nvidia. Но если нам удастся воспроизвести в AI сфере тот инновационный переход, который совершили ASIC (специализированные интегральные схемы), мир станет другим.
Когда стоимость оборудования для единицы вычислительной мощности значительно снизится, энергозатраты снова станут ключевым фактором. Ранние майнинговые компании и производители оборудования, такие как Bitfury, сейчас инвестируют в эту экосистему, что является мощным сигналом: они распознают ту же самую модель, которая работала в раннем развитии биткойна.
Вспомним 2012 год, когда GPU были основным оборудованием для майнинга. Но спустя всего несколько лет ASIC стали единственным жизнеспособным вариантом благодаря своей эффективности, превышающей возможности универсальных чипов в десятки раз. Эти ASIC компании появились не благодаря крупным технологическим гигантам, а благодаря небольшим стартапам. Это стало возможным исключительно благодаря финансовой стимуляции в рамках биткойна:
- Открытая конкуренция: независимо от того, кто вы, если вы можете предоставить сеть самый большой объем эффективной вычислительной мощности, вы получите максимальную долю токенов в качестве награды.
- Позитивная обратная связь: с ростом цены токенов награды становятся более привлекательными, что стимулирует большее количество участников присоединиться к гонке за увеличение общей вычислительной мощности сети.
- Снижение барьера для инноваций: компания, расположенная в Корее или Сан-Франциско, способная разработать более эффективный чип, не нуждается в огромной команде продаж, связях с гигантами или традиционных инвесторах. Им достаточно подключить чип к сети, и как только эффективность будет доказана, они смогут начать зарабатывать сразу.
Эта система существенно снизила порог входа и сложность "бизнеса по производству вычислительных мощностей". Мы твердо верим, что этот сценарий повторится в области AI чипов. Как только протокол будет установлен, люди смогут зарабатывать деньги, подключая свои вычислительные устройства, будь то собственные компьютеры, приобретенные GPU Nvidia или арендуемые вычислительные мощности дата-центров. Всё это будет подключаться к сети, чтобы вносить свой вклад и получать вознаграждение. Мы ожидаем, что в ближайшие год или два этот процесс, движимый финансовой стимуляцией, приведет к увеличению вычислительных мощностей AI сетей в сотни или даже тысячи раз, полностью разрушив нынешние ограничения вычислительных мощностей.
Как децентрализованные сети изменят рынок вычислительных мощностей?
PANews: Эта модель весьма интересна, она напоминает истории ранних криптомайнеров, использовавших неиспользуемые GPU в школах для майнинга. Сейчас многие компании покупают дорогие GPU H100, но большую часть времени они простаивают, так как владельцы не знают, как эффективно их использовать. Привлекает ли ваша сеть таких пользователей?
Gonka AI: Мы действительно сталкиваемся с множеством подобных и даже более вдохновляющих случаев. Некоторые весьма успешные AI стартапы на волне раннего ажиотажа приобрели сотни GPU H200 на деньги инвесторов, но до сих пор эффективно используют лишь половину этих ресурсов.
Более распространенный случай — компании, которые сами арендуют вычислительные мощности крупных дата-центров для запуска открытых моделей. Позже они обнаружили, что благодаря нашей сети они могут поступить гораздо умнее: они больше не запускают модели самостоятельно, неэффективно используя оборудование, а вместо этого используют те же услуги через API сети Gonka. Одновременно они устанавливают узлы Gonka на арендуемые GPU, подключают их к сети и таким образом приносят вклад. В результате они получают выгоду в виде токенов, используя AI модели через сеть, что намного более эффективно и прибыльно, чем предыдущий подход.
Для эффективного использования GPU необходимо обрабатывать одновременно десятки тысяч запросов, что весьма сложно для отдельных проектов. Таким образом, компании либо терпят низкую загруженность собственных или арендованных устройств, либо платят высокую цену за доступ к API — что в обоих случаях не оптимально. Подключение к сети и интеграция в экосистему — лучшее решение.
Многие участники нашей сети не располагают исключительно «свободной» вычислительной мощностью. Например, такие дата-центры, как Gcore и Hyperfusion, сами по себе являются эффективными коммерческими операторами и не имеют большого объема свободных ресурсов. Однако за последние несколько месяцев они обнаружили, что подключение GPU к сети Gonka может приносить более высокую прибыль по сравнению с прямой сдачей в аренду клиентам, поскольку они получают выгоду от роста сети. Поэтому они начали постепенно переводить сотни GPU из арендного бизнеса в нашу сеть.
1 Это является ключевым фактором в расширении сети от тысяч GPU до миллионов. Несмотря на то, что такие гиганты, как OpenAI, скупили большую часть доступных на рынке GPU, миллионы GPU остаются распределенными среди независимых участников. По отдельности они не могут конкурировать, но объединившись, могут сформировать мощную силу.
2 Этот подход применим и на уровне стран.
3 Год назад, когда мы общались с правительствами некоторых стран, их основной идеей было: «Мы должны создать свои собственные кластерные системы, чтобы построить суверенный искусственный интеллект».
4 Но спустя год, когда мы снова встречались с министрами таких стран, как ОАЭ и Казахстан, они ясно осознали, что как независимые игроки с небольшим количеством GPU они не смогут конкурировать с гигантами.
5 Однако, если они объединятся в большую, надежную децентрализованную сеть, они смогут сохранить свой суверенитет, потому что каждый сможет доверять децентрализованной системе.
6 Дебаты о пузыре вокруг искусственного интеллекта: это эпохальное явление или крах определенных ставок?
7 PANews: 8 Нельзя отрицать, что область искусственного интеллекта переживает огромный ажиотаж и стремительный рост. Но, учитывая высокие ожидания инвесторов и пользователей, идем ли мы к «пузырю AI»? Многие сравнивают это с интернет-пузырем 2000 года.
9 Gonka AI: 10 Это очень интересный вопрос. Если вспомнить интернет-пузырь 2000 года, то, хотя тогда произошел небольшой «прорыв», спустя 25 лет мы видим, как изменилась наша жизнь. Интернет — это реальная технологическая революция, а экономические изменения, которые он принес, также являются реальными. Компании того времени сейчас выросли в гигантов с капитализацией в триллионы долларов, полностью изменив нашу жизнь.
11 По сравнению с интернетом изменения, принесенные искусственным интеллектом, будут более радикальными и глубокими. 12 Представьте, что в течение следующих 30–50 лет у каждого будет личный робот, который сможет работать вместо него на заводе. Это не научная фантастика, а близкая реальность. Поэтому готовность инвесторов вкладывать сотни миллиардов долларов в эту технологию — не иррациональна.
13 Конечно, в процессе будут ошибки и неудачные вложения, как это происходило в сфере венчурного капитала последние 30 лет. Много денег будет потеряно, но в целом доходность этого сектора чрезвычайно велика, и он действительно меняет мир.
14 Таким образом, вопрос о пузыре зависит от перспективы, с которой на него смотреть. Некоторые компании обанкротятся из-за неправильных предположений. Например, предположение Gonka о жизнеспособности децентрализованного AI может быть ошибочным; с другой стороны, сегодняшние инвестиции в NVIDIA могут оказаться огромным пузырем.
15 История уже сталкивалась с чем-то подобным. В 2012 году из-за популярности криптовалют акции NVIDIA резко выросли, так как рынок предполагал, что она будет доминировать в сфере майнинга. Но затем произошла революция ASIC, и она практически полностью потеряла этот рынок. Сейчас AI приносит NVIDIA еще больший рост стоимости, потому что рынок ожидает, что это будет огромный рынок на десятки триллионов долларов. Возможно, это ожидание правильно, но никто не может гарантировать, что NVIDIA всегда будет доминировать. Что произойдет, если революция ASIC повторится в сфере AI?
16 Представьте, если бы нужно было воссоздать всю вычислительную мощность современной сети биткойна, но не с помощью ASIC-майнеров, а на новейших Blackwell-чипах NVIDIA, потребовались бы инвестиции в размере 50 триллионов долларов! Это явно неустойчиво.
17 Поэтому, возможно, мы обсуждаем не «пузырь AI», а «пузырь, связанный с определенными компаниями и стратегиями». Если рынок ошибается в оценке NVIDIA, то это может привести к огромным потерям у 5-7 компаний с капитализацией в триллион долларов каждая. Но это не означает, что AI — пузырь. Технология AI не исчезнет, ее влияние на жизнь и бизнес не прекратится, просто компании, которые несут эту ценность, могут измениться.
18 PANews: 19 Полностью согласен. Как мы сейчас не говорим «я использую интернет», а говорим «я использую приложение», которое, кстати, работает на основе интернета, так же в будущем каждое приложение будет в той или иной форме использовать AI. Он станет настолько повсеместным, что мы даже не будем осознавать его присутствие.
20 Gonka AI: 21 Абсолютно верно. Если вы сейчас посмотрите на график индекса NASDAQ от его основания до настоящего времени, вы увидите, что «большой кризис» 2000 года на длительной кривой роста за последние десятилетия выглядит как небольшая волна. Тогда люди думали, что всякий товар будет продаваться онлайн за 5 лет. Это не произошло, но это случилось за 15 лет.
22 С AI будет так же. Будущее, где роботы повсюду, возможно, не наступит через 5 лет, но оно почти неизбежно. Нет ничего, что могло бы его остановить. С этой точки зрения, рост потребности в вычислительных мощностях в тысячи раз в будущем обязателен. Нам нужен долгосрочный экономический модель, как у биткойна, чтобы поддерживать это видение.