Entrevista con Harry Grieve, cofundador de Gensyn: La Mainnet está a punto de lanzarse, ¿cómo aprovechar los recursos ociosos para romper el "techo de escala" de la potencia computacional de la IA?

null Invitado: Harry Grieve, cofundador de Gensyn Editado por: momo, ChainCatcher

Cuando la sed de poder computacional de los modelos de IA se encuentra con el natural cuello de botella de la oferta centralizada, una revolución en el poder computacional está ocurriendo silenciosamente. Los dos cofundadores de Gensyn, Harry Grieve y Ben Fielding, han percibido que la clave para romper este estancamiento radica en activar el potencial de poder computacional dormido en miles de millones de dispositivos perimetrales en todo el mundo, y su camino es la descentralización.

Gensyn se dedica a construir una red de aprendizaje automático distribuido que conecta dispositivos de computación inactivos a nivel mundial a través de un protocolo de blockchain, y asegura la credibilidad de los resultados de entrenamiento con su innovadora tecnología de computación verificable. Su red de prueba ha atraído a 150,000 usuarios y funciona de manera estable. Con la fase de la red de prueba completada con éxito, la red principal de Gensyn también se lanzará en breve.

Gensyn ha obtenido una financiación de 43 millones de dólares en la ronda A liderada por a16z, con un total acumulado de más de 50 millones de dólares en financiación. En esta entrevista, Harry Grieve explica sistemáticamente cómo Gensyn está construyendo el plano técnico y el pensamiento comercial de la próxima generación de infraestructura de IA, partiendo del núcleo del tema “rompiendo barreras de escala”.

El objetivo de la descentralización es romper las limitaciones de escala de poder de cálculo.

1. ChainCatcher: Por favor, preséntate. ¿Cuáles fueron las tres experiencias más importantes que tuviste antes de fundar Gensyn? ¿Cómo te moldearon para entrar en el campo de “computación AI descentralizada”?

Harry Grieve: Soy parte de la generación que tuvo contacto temprano con Internet. En aquel entonces, la red era más abierta, descentralizada, llena de redes de intercambio de archivos y diferentes bases de datos de información. Esto moldeó mi comprensión de la información y la red, y me inclinó desde muy temprano hacia la filosofía de código abierto y descentralización.

Durante mi tiempo en la universidad y después, me encontré con el pensamiento del liberalismo clásico, lo que me hizo prestar más atención a los derechos y libertades individuales y comenzar a cuestionar el centralismo y la censura. Esto se relaciona directamente con los modelos de IA actuales: cuando los modelos toman decisiones por nosotros, ¿quién decide sus “derechos” y formas de actuar? Esto me llevó a reflexionar sobre la relación entre la IA, la soberanía y la ética.

Después de graduarme, trabajé en una empresa de aprendizaje automático en Londres y experimenté de primera mano las enormes dificultades para obtener recursos de computación a gran escala y datos de alta calidad. Me di cuenta de que, para seguir desarrollando modelos más potentes, era necesario abordar los problemas de acceso y escala de los recursos subyacentes (computación y datos), que es la razón por la cual decidí entrar firmemente en la carrera de computación descentralizada de IA y fundar Gensyn.

2. ChainCatcher: ¿Cuál fue la oportunidad de nacimiento de Gensyn? ¿Cómo decidieron usted y Ben Fielding en 8 semanas en Entrepreneur First pasar de 0 a 1 en esta dirección de “All-in”?

Harry Grieve: Nos conocimos en un evento social antes de que comenzara el proyecto de aceleración en el Reino Unido, Entrepreneur First. La razón por la que pudimos decidir rápidamente la dirección de “All-in” se basa en dos consensos clave:

Primero, estamos firmemente convencidos de que el aprendizaje automático es el futuro. En 2020 (antes de la aparición de ChatGPT), estábamos muy seguros de que el aprendizaje automático sería la próxima ola tecnológica. Aunque en ese momento no era un consenso, vimos avances tecnológicos en áreas como la generación de imágenes y la interacción, y estamos convencidos de su potencial.

En segundo lugar, nos oponemos conjuntamente a la “centralización”. Estoy atrapado por los cuellos de botella de la computación y las fuentes de datos centralizadas, mientras que Ben se enfoca en la privacidad personal y la seguridad de los datos en su investigación doctoral y emprendimiento. Ambos tenemos una actitud crítica hacia la centralización. Al principio, nos centramos en tecnologías como el “aprendizaje federado”, pero luego nos dimos cuenta de que para resolver los problemas de confianza, se necesita un mecanismo de registro y rendición de cuentas descentralizado, lo que finalmente nos llevó a la blockchain. Pasamos de ser fundadores “nativos de IA” a exploradores de “IA + criptografía”.

3. ChainCatcher: En ese momento, el entrenamiento de IA parecía depender principalmente de los gigantes de la nube (como AWS), ¿por qué crees firmemente que “el poder de cómputo descentralizado” tiene que tener una oportunidad? ¿Cuál creías que era el principal motor detrás de la elección del poder de cómputo descentralizado en ese momento?

Harry Grieve: Los factores impulsores son múltiples, pero la respuesta más fundamental es la escala.

La gran mayoría de los datos de Internet disponibles actualmente se han utilizado para entrenar modelos. La mejora del rendimiento en el futuro depende de acceder a esos datos que se encuentran en la “periferia”, que actualmente no son accesibles. Para aprovechar estos datos, debes dirigirte hacia la periferia, lo que naturalmente requiere descentralización.

A pesar de que la inversión en potencia de cálculo centralizada es enorme, la demanda de potencia de cálculo por parte de la IA es “infinita”. Esta necesidad impulsará la demanda de potencia de cálculo a todos los dispositivos que no están completamente utilizados. La descentralización es el único camino para conectar y aprovechar a gran escala estos recursos dispersos, sin centralizarlos todos.

Por lo tanto, la escala es la única respuesta. La descentralización es para desbloquear una escala de recursos computacionales y de datos sin precedentes.

¿Cuál es la principal diferenciación de Gensyn?

4. ChainCatcher: ¿Cómo explicar en una frase a una audiencia sin antecedentes técnicos qué sistema está construyendo Gensyn?

Harry Grieve: Gensyn es un sistema que te permite acceder a todos los recursos centrales necesarios para construir sistemas de aprendizaje automático (como potencia de cálculo y datos) a una escala sin precedentes.

5. ChainCatcher: En la pista de potencia de cálculo descentralizada ya hay jugadores como Akash, Render, io.net, ¿cuál es el enfoque o la diferencia central de Gensyn?

Harry Grieve: Respetamos mucho a los jugadores tempranos como Akash. Nuestra principal diferenciación radica en nuestra perspectiva sobre los recursos: otros proyectos ofrecen principalmente arrendamiento de potencia de cálculo GPU de manera aislada y contenedorizada. La perspectiva de Gensyn es más amplia; consideramos múltiples recursos de aprendizaje automático (potencia de cálculo, datos, modelos), y estos recursos están interconectados y son reutilizables.

Por ejemplo, la salida generada por un nodo al realizar inferencia de modelo es datos, estos datos pueden ser utilizados para entrenar otros modelos. En nuestra red, los límites entre inferencia, entrenamiento, cálculo y datos se vuelven borrosos. El sistema que hemos construido está diseñado para adaptarse a este nuevo paradigma dinámico y caótico de aprendizaje automático.

6. ChainCatcher: ¿Puedes explicar sistemáticamente a los lectores sobre el diseño de productos que Gensyn está llevando a cabo actualmente? ¿Cómo logran sistematizar la implementación de la potencia de cálculo descentralizada?

Harry Grieve: Esta es una descripción a nivel técnico: es una red de criptomonedas descentralizada, donde los usuarios pueden acceder a diversos recursos a través de nuestro token nativo, ya sea recursos computacionales verificables para entrenamiento o inferencia, o mecanismos para incentivar el entrenamiento de diferentes modelos mediante la fijación de estándares objetivos. Este sistema consta de tres bloques centrales que juntos forman un potente ciclo cerrado:

Sistema de verificación: Esta es nuestra tecnología clave. Hemos desarrollado un compilador propietario y un marco de verificación que permite la verificación precisa a nivel de bits a través de diferentes hardware y software. Esto significa que podemos demostrar que los resultados de entrenamiento de un modelo en un dispositivo son completamente consistentes con los resultados verificados en otro dispositivo completamente diferente. Esta es la base para establecer la confianza en la red y prevenir el fraude.

Tecnología de expansión (Swarm): Este es un marco de entrenamiento punto a punto (como el utilizado para el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana). Permite conectar innumerables dispositivos en todo el mundo para la escalabilidad horizontal, utilizando el cálculo y los datos en dispositivos de borde para el entrenamiento, lo que crea modelos más poderosos.

Asistente Técnico (Assist Agent): Contamos con asistentes de IA autónomos que pueden integrarse en las aplicaciones. Pueden aprender de manera no guiada y ayudar a los usuarios a completar tareas. Cuando estos asistentes están en entrenamiento, pueden utilizar nuestra tecnología de expansión para entrenarse en múltiples dispositivos, lo que les permite auto-evolucionar y volverse más fuertes.

En general, cuando los usuarios integran asistentes inteligentes en sus aplicaciones, se generan continuamente datos de interacción durante el proceso de ejecución de tareas; posteriormente, estos datos se ingresan en nuestro marco tecnológico ampliado, optimizando constantemente el modelo a través de un enfoque de entrenamiento distribuido colaborativo entre dispositivos; en este proceso, la tecnología de validación central asegura la precisión y credibilidad del proceso de entrenamiento, produciendo, en última instancia, un nuevo modelo de generación con un rendimiento significativamente mejorado. Este proceso forma un ecosistema de aprendizaje automático no lineal y de refuerzo continuo, lo que permite que el sistema mantenga siempre confiabilidad y capacidad de evolución mientras se expande a gran escala.

7. ChainCatcher: ¿Cuál ha sido el mayor hito técnico logrado por Gensyn desde la ronda de financiamiento Serie A en 2023 hasta la prueba pública de la red de pruebas en 2025? ¿Hubo un momento que hizo que el equipo “gritara colectivamente”? ¿Cuál crees que es la innovación tecnológica más subestimada de Gensyn en este momento?

Harry Grieve: Francamente, es posible que gritemos más por “miedo” que por “emocionados”, emprender es difícil.

Creo que la innovación tecnológica más subestimada es, de hecho, nuestro sistema de verificación. La construcción de esta tecnología es extremadamente compleja y requiere abordar de manera integral todos los factores que pueden llevar a la indeterminación, desde compiladores y marcos de aprendizaje automático hasta el hardware subyacente (incluso incluyendo los volteos de bits en la GPU causados por rayos cósmicos). Su valor tiene una gran discrepancia con la percepción externa. Es precisamente esta tecnología la que garantiza la seguridad y escalabilidad de nuestra red, lo que nos permite permitir que cualquier dispositivo se una a la red y realice verificaciones sin preocuparnos de que la seguridad se vea diluida.

Más de 150,000 usuarios en la red de prueba, la red principal está a punto de lanzarse.

8. ChainCatcher: ¿En comparación con los gigantes de la computación en la nube centralizada o con otras redes de computación descentralizada, actualmente tienen alguna ventaja en términos de eficiencia de rendimiento y costos?

Harry Grieve: En términos de escala de clúster absoluto, actualmente no podemos compararnos con gigantes como AWS, pero esto es principalmente un problema de adopción de la red, no una limitación técnica. Nuestra ventaja radica en desbloquear nuevas escalas de recursos (especialmente en el cómputo y los datos en el borde), así como en convertirnos en la infraestructura para la futura civilización de inteligencia artificial. Creemos que una IA verdaderamente autónoma, capaz de autoevolucionarse y existir dentro de un sistema económico criptográfico, necesitará una red descentralizada y sin permisos como su “hábitat”, y eso es precisamente lo que nos proponemos construir.

9. ChainCatcher: ¿Cuál es el nivel de actividad de su red en este momento? ¿Qué datos valiosos tienen para compartir?

Harry Grieve: En la fase de la red de pruebas, hemos logrado un progreso muy positivo: contamos con más de 150,000 usuarios, y la mayoría ha crecido de forma natural gracias al atractivo del producto; alrededor de 40,000 nodos están funcionando en la red; el sistema ha entrenado más de 800,000 modelos.

10. ChainCatcher: ¿Cuál es el obstáculo de “última milla” para el lanzamiento de la mainnet? ¿Cuál es el cronograma de la mainnet que has establecido para el equipo? ¿Hay un cronograma claro para el TGE?

Harry Grieve: El lanzamiento de la mainnet es la prioridad actual, y el TGE vendrá después. Actualmente estamos a aproximadamente 3-4 semanas del lanzamiento de la mainnet, y después comenzaremos la auditoría de la mainnet.

Antes de esto, el enfoque principal era asegurar que todos los mecanismos estuvieran en su lugar, funcionando correctamente, completamente operativos y, lo más importante, garantizar que las actividades económicas de la red fueran seguras.

11. ChainCatcher: ¿Cuáles son los cambios en la demanda del mercado que enfrenta Gensyn en comparación con su fundación? ¿Qué tipo de impacto crees que traerá la llegada de la era de la inteligencia de máquinas para ustedes?

Harry Grieve: En comparación con sus inicios, el entorno del mercado que enfrenta Gensyn ha cambiado fundamentalmente. Recordando cuando comenzamos en 2020, todavía teníamos que explicar repetidamente a los inversores la importancia del aprendizaje automático, pero con la aparición de ChatGPT, la IA se ha convertido en un consenso en toda la sociedad. Este cambio de percepción también ha traído consigo un entorno de competencia de mercado más feroz, con una proliferación de diversas startups de IA y potencia de cálculo. Al mismo tiempo, los temas de discusión en la industria también han cambiado notablemente: los límites éticos de los modelos de código abierto y el marco regulatorio para la gobernanza de la IA, que hace unos años apenas eran mencionados, se han convertido hoy en día en temas candentes en la formulación de políticas en varios países.

Es en este contexto que la llegada acelerada de la era de la inteligencia artificial confirma el valor de la existencia de Gensyn. La red de computación descentralizada que hemos creado tiene como objetivo proporcionar el soporte fundamental para la inteligencia artificial autónoma y evolutiva que se avecina. Cuando los sistemas de IA necesiten superar los actuales cuellos de botella en la capacidad de cálculo para lograr un verdadero aprendizaje autónomo y una rápida iteración, la infraestructura que hemos construido se convertirá en la piedra angular de esta nueva era.

12. ChainCatcher: En su discurso público, mencionó los “desafíos económicos, éticos y regulatorios de la IA”. ¿Cuál es el riesgo regulatorio que más le preocupa? ¿Cómo logra el diseño del protocolo de Gensyn un equilibrio entre ser “amigable con la regulación” y “resistente a la censura”?

Harry Grieve: Al discutir el tema de la regulación de la IA, me preocupa que las políticas regulatorias puedan apuntar erróneamente a la capa de infraestructura. Imagina que en el futuro se promulgan políticas que limiten la cantidad de GPU, el tamaño de los conjuntos de datos e incluso establezcan límites en la proporción de electricidad utilizada para el entrenamiento de la IA; este enfoque regulatorio burdo obstaculizaría gravemente el progreso de todo el campo tecnológico. Desde nuestra perspectiva, los modelos de IA deberían ser esencialmente compartidos de forma abierta, como fórmulas matemáticas, y no deberían estar sujetos a demasiadas restricciones.

En el nivel del diseño del protocolo, estamos explorando un camino de equilibrio. Los pesos del modelo y la transmisión de datos en la red actual aún se realizan en texto plano, lo que proporciona la transparencia necesaria para la regulación de cumplimiento. Al mismo tiempo, como estamos construidos sobre cadenas de bloques públicas de nivel inferior como Ethereum, heredamos naturalmente sus características de descentralización y mecanismos de verificación. Esta arquitectura mantiene tanto la visibilidad regulatoria necesaria como la capacidad del sistema para resistir la censura.

A medida que las capacidades de la IA continúan avanzando, encontrar un punto de equilibrio entre la apertura y el control se convertirá en un tema importante que tanto nosotros como toda la industria necesitaremos enfrentar de manera continua en los próximos años.

13. ChainCatcher: ¿Cuáles son los indicadores clave de éxito de Gensyn al mirar hacia atrás en 2030?

Harry Grieve: El indicador clave de éxito no son simples datos financieros o el número de usuarios. Espero que la mayor contribución de Gensyn sea convertirse en la base económica de una civilización de máquinas paralelas.

Para 2030, espero ver una sociedad, civilización y economía completamente paralelas funcionando en la cadena, donde no haya humanos. Esta civilización podría generar una producción económica equivalente o incluso superior a la de los humanos, poseer verdadera creatividad y ser capaz de impulsar en gran medida el desarrollo científico y resolver los problemas importantes que enfrenta la humanidad (como prolongar la vida y reducir la desigualdad). Si Gensyn es la piedra angular para que todo esto se haga realidad, sería el símbolo supremo de nuestro éxito.