Диалог с соучредителем Gensyn Гарри Гривом: Основная сеть скоро запустится, как использовать неиспользуемые ресурсы для преодоления "потолка масштабирования" вычислительной мощности AI?

null Гость: Harry Grieve, сооснователь Gensyn Редактор: momo, ChainCatcher

Когда жажда вычислительной мощности ИИ-моделей сталкивается с естественным ограничением централизованного предложения, тихо происходит революция в вычислительной мощности. Два соучредителя Gensyn, Гарри Грив и Бен Филдинг, осознали, что ключ к прорыву заключается в активации спящего вычислительного потенциала миллиардов глобальных периферийных устройств, и путь к этому - децентрализация.

Gensyn стремится создать распределенную сеть машинного обучения, соединяющую глобальные неиспользуемые вычислительные устройства через блокчейн-протоколы и обеспечивающую надежность результатов обучения с помощью своей инновационной технологии проверяемых вычислений. Его тестовая сеть уже привлекла 150000 пользователей и стабильно работает. С успешным завершением этапа тестовой сети основная сеть Gensyn также будет запущена в ближайшее время.

Gensyn получил 43 миллиона долларов в раунде A, возглавляемом a16z, общая сумма финансирования превысила 50 миллионов долларов. В этом эксклюзивном интервью Гарри Грив объяснил, как Gensyn, исходя из основной идеи “пределы масштабирования”, строит технологическую карту и коммерческие размышления для инфраструктуры следующего поколения AI.

Цель децентрализации заключается в разрушении ограничений масштаба вычислительной мощности

1. ChainCatcher: Пожалуйста, представьтесь. Какие три ключевые события в вашей жизни произошли до создания Gensyn? Как они сформировали ваш вход в область «децентрализованного AI вычисления»?

Гарри Грив： Я поколение, которое рано столкнулось с интернетом. В то время сеть была более открытой, децентрализованной, полной сетей для обмена файлами и различных информационных хранилищ. Это сформировало мое понимание информации и сети, и я с самого начала склонялся к идеям открытого исходного кода и децентрализации.

В университете и после него я познакомился с классической либеральной мыслью, что заставило меня больше ценить личные права и свободы и начать сомневаться в централизованной власти и системе цензуры. Это непосредственно связано с современными AI моделями — когда модели принимают решения за нас, кто решает их «права» и способы поведения? Это вызвало у меня размышления о соотношении AI с суверенитетом и этикой.

После окончания учебы я работал в лондонской компании по машинному обучению и на собственном опыте столкнулся с огромными трудностями в получении масштабируемых вычислительных ресурсов и качественных данных. Я осознал, что для постоянного развития более мощных моделей необходимо решить проблемы доступа и масштабируемости базовых ресурсов (вычислений и данных), что и стало причиной моего решительного выбора вступить в сегмент децентрализованного AI вычисления и основать Gensyn.

2. ChainCatcher: Какова была причина создания Gensyn? Как вы и Ben Fielding за 8 недель в Entrepreneur First решили идти в направлении “All-in” с нуля?

Гарри Грив: Мы познакомились на одном из социальных мероприятий перед началом британского акселераторного проекта Entrepreneur First. Мы смогли быстро решить направление “All-in” на основе двух ключевых соглашений:

Во-первых, мы твердо верим, что машинное обучение — это будущее. В 2020 году (до появления ChatGPT) мы были уверены, что машинное обучение станет следующим технологическим прорывом. Хотя тогда это и не было общепринятым мнением, мы увидели технологические прорывы в таких областях, как генерация изображений и взаимодействие, и глубоко верили в его потенциал.

Во-вторых, мы оба выступаем против “централизации”. Я сталкиваюсь с узким местом централизованных вычислений и источников данных, а Бен сосредоточился на личной конфиденциальности и безопасности данных в своем докторском исследовании и предпринимательстве. Мы оба критически относимся к централизации. Сначала мы обращали внимание на такие технологии, как “федеративное обучение”, но затем осознали, что для решения проблемы доверия требуется децентрализованный механизм учета и ответственности, который в конечном итоге привел нас к блокчейну. Мы стали исследователями “AI + криптовалюты” от “AI-родных” основателей.

3. ChainCatcher: Почему вы уверены, что «децентрализованная вычислительная мощность» обязательно имеет шанс, если обучение ИИ тогда, казалось, в основном зависело от облачных гигантов (таких как AWS)? Каковы, по вашему мнению, основные движущие силы выбора децентрализованной вычислительной мощности?

Гарри Грив: Драйверы многообразны, но самым основным ответом является масштаб.

В настоящее время подавляющее большинство доступных интернет-данных было использовано для обучения моделей. Будущее улучшение производительности зависит от получения данных, находящихся на “краю”, которые в настоящее время недоступны. Чтобы использовать эти данные, вам нужно двигаться к краю, что естественным образом требует децентрализации.

Несмотря на то, что централизованные вычислительные мощности требуют огромных вложений, потребность ИИ в вычислительной мощности является “бесконечной”. Это ощущение жажды будет способствовать распространению спроса на вычислительные мощности на все недостаточно использованные устройства. Децентрализация является единственным способом подключить и масштабно использовать эти распределенные ресурсы, не сосредоточивая их все в одном месте.

Таким образом, масштаб является единственным ответом. Децентрализация предназначена для разблокировки беспрецедентного масштаба вычислительных и данных ресурсов.

В чем заключается ключевое отличие Gensyn?

4. ChainCatcher: Если объяснить одним предложением для слушателей без технического образования, что именно создает Gensyn?

Гарри Грив: Gensyn — это система, которая позволяет вам в беспрецедентном масштабе получить доступ ко всем основным ресурсам, необходимым для построения систем машинного обучения (таким как вычислительная мощность и данные).

5. ChainCatcher: В секторе децентрализованных вычислений уже есть такие игроки, как Akash, Render, io.net. Каковы акценты или ключевые отличия Gensyn?

Гарри Грив: Мы очень уважаем таких ранних игроков, как Akash. Наша основная дифференциация заключается в том, что мы смотрим на ресурсы с другой точки зрения: другие проекты в основном предлагают единичную, контейнеризированную аренду GPU-вычислительных мощностей. В то время как Gensyn имеет более широкую перспективу, мы рассматриваем различные ресурсы машинного обучения (вычислительные мощности, данные, модели), и эти ресурсы взаимосвязаны и могут использоваться повторно.

Например, выходные данные, полученные от узла в процессе моделирования, представляют собой данные, которые могут быть использованы для обучения других моделей. В нашей сети границы между выводом, обучением, вычислениями и данными становятся размытыми. Система, которую мы создаем, предназначена для того, чтобы адаптироваться к этой динамичной, хаотичной новой парадигме машинного обучения.

6. ChainCatcher: Можете ли вы объяснить читателям текущую продуктовую стратегию Gensyn? Как вы систематически реализуете децентрализованные вычислительные мощности?

Гарри Грив: Это техническое описание: это децентрализованная крипто-сеть, пользователи могут получать доступ к различным ресурсам с помощью нашего родного токена — будь то проверяемые вычислительные ресурсы для обучения или вывода, или механизмы стимулирования обучения различных моделей с помощью установления объективных стандартов. Эта система включает три основных компонента, которые вместе образуют мощный замкнутый цикл:

Система верификации: Это наша основная технология. Мы разработали собственный компилятор и фреймворк верификации, которые обеспечивают битовую точность верификации на различных аппаратных и программных платформах. Это означает, что мы можем доказать, что результаты обучения модели на одном устройстве полностью совпадают с результатами верификации на совершенно другом устройстве. Это основа для построения доверия в сети и предотвращения мошенничества.

Расширенная технология (Swarm): это фреймворк для обучения в точка-точка (например, для обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи). Он позволяет вам подключать бесчисленное количество устройств по всему миру для горизонтального масштабирования, используя вычисления и данные на крайних устройствах для обучения, создавая тем самым более мощные модели.

Технология помощников (Assist Agent): У нас есть автономные AI-помощники, которые могут быть интегрированы в приложения. Они могут обучаться без направляющего контроля и помогать пользователям выполнять задачи. Когда эти помощники обучаются, они могут использовать нашу расширенную технологию для обучения на различных устройствах, что позволяет им самосовершенствоваться и становиться сильнее.

В целом, когда пользователи интегрируют интеллектуального помощника в приложение, он продолжает генерировать интерактивные данные в процессе выполнения задач; затем эти данные вводятся в нашу расширенную технологическую инфраструктуру, где модель постоянно оптимизируется с помощью распределенного обучения с кросс-устройствами; в этом процессе ключевые технологии верификации обеспечивают точность и доверие процесса обучения, в результате чего получается новая модель следующего поколения с заметно улучшенной производительностью. Этот процесс создает нелинейную, непрерывно усиливающуюся экосистему машинного обучения, позволяя системе сохранять надежность и эволюционные способности во время масштабируемого расширения.

7. ChainCatcher: Какой максимальный технологический рубеж был достигнут Gensyn с момента A-раунда финансирования в 2023 году до публичного тестирования тестовой сети в 2025 году? Было ли мгновение, когда команда «коллективно закричала»? Какое, по вашему мнению, технологическое новшество Gensyn в настоящее время является наиболее недооценённым?

Гарри Грив: Честно говоря, мы, возможно, больше кричим от “страха”, чем от “восторга”; предпринимательство — это нелегкое дело.

Я считаю, что наиболее недооцененной технологической инновацией на самом деле является наша система проверки. Создание этой технологии крайне сложно, требуется комплексное решение всех потенциальных факторов, которые могут привести к неопределенности (включая перевороты битов GPU, вызванные космическими лучами), начиная от компиляторов и машинного обучения и заканчивая аппаратным обеспечением. Ее ценность значительно ниже, чем общественное восприятие. Именно эта технология обеспечивает безопасность и масштабируемость нашей сети, позволяя нам с уверенностью разрешать любым устройствам подключаться к сети и выполнять верификацию, не беспокоясь о том, что безопасность будет ослаблена.

Пользователей тестовой сети более 150 000, основная сеть скоро будет запущена.

8. ChainCatcher: По сравнению с централизованными облачными вычислительными гигантами или другими децентрализованными вычислительными сетями, есть ли у вас некоторые преимущества в производительности и стоимости?

Гарри Грив: На абсолютном масштабе кластеров мы пока не можем сравниться с такими гигантами, как AWS, но это в основном проблема принятия сети, а не технические ограничения. Наше преимущество заключается в разблокировке новых масштабов ресурсов (особенно вычислений и данных на краю), а также в становлении инфраструктурой для будущей машинной интеллигенции. Мы верим, что действительно автономный ИИ, способный к самосовершенствованию и существованию в криптоэкономической системе, нуждается в децентрализованной, безразрешительной сети в качестве своего “места обитания”, именно это мы и стремимся построить.

9. ChainCatcher: Какова активность вашей сети сейчас? Какие данные стоит поделиться?

Гарри Грив： На этапе тестовой сети мы уже достигли очень позитивного прогресса: более 150 000 пользователей, большинство из которых привлеклись естественным образом благодаря привлекательности продукта; около 40 000 узлов работает в сети; система обучила более 800 000 моделей.

10. ChainCatcher: Каковы препятствия на “последней миле” для запуска основной сети? Какой график запуска основной сети вы установили для команды? Есть ли четкий график TGE?

Гарри Грив： Запуск основной сети является приоритетом, после чего последует TGE. Мы находимся примерно в 3-4 неделях от запуска основной сети, после чего начнется аудит основной сети.

Перед этим главное было убедиться, что все механизмы установлены, работают правильно, функции полностью реализованы, и, что наиболее важно, гарантировать безопасность экономической активности сети.

11. ChainCatcher: Какие изменения произошли в рыночном спросе, с которыми Gensyn сталкивается по сравнению с моментом своего основания? Как вы считаете, какое влияние на вас окажет приход эпохи машинного интеллекта?

Гарри Грив: По сравнению с началом компании, рыночная среда, с которой сталкивается Gensyn, претерпела коренные изменения. Вспоминая 2020 год, когда мы только начинали, нам приходилось многократно объяснять инвесторам важность машинного обучения, а с появлением ChatGPT ИИ стал общепринятым понятием в обществе. Это изменение восприятия также привело к более жесткой конкурентной среде на рынке, где различные стартапы в области ИИ и вычислительных мощностей появляются как грибы после дождя. В то же время фокус обсуждений в отрасли тоже заметно изменился — этические границы открытых моделей, регулирующие рамки управления ИИ — эти темы, которые несколько лет назад почти никого не интересовали, сегодня стали горячими вопросами для государственных органов в разных странах.

В таком контексте ускоренное наступление эпохи машинного интеллекта подтверждает ценность существования Gensyn. Созданная нами децентрализованная вычислительная сеть по своей сути призвана предоставить базовую поддержку для предстоящего самоэволюционного машинного интеллекта. Когда системам ИИ потребуется преодолеть существующие ограничения вычислительной мощности, чтобы достичь истинного самостоятелного обучения и быстрой итерации, наша инфраструктура станет ключевым основанием этой новой эпохи.

12. ChainCatcher: Вы упомянули в своей публичной речи о “экономических, этических и регуляторных вызовах ИИ”. Какие регуляторные риски вас больше всего беспокоят? Как дизайн протокола Gensyn достигает баланса между “дружелюбной к соблюдению” и “устойчивой к цензуре”?

Гарри Грив： Когда я обсуждаю тему регулирования ИИ, меня больше всего беспокоит, что регулирующие политики могут ошибочно нацелиться на уровень инфраструктуры. Представьте себе, если в будущем будут приняты меры, ограничивающие количество GPU, размер наборов данных и даже долю электроэнергии, используемой для обучения ИИ, такой грубый подход к регулированию серьезно затруднит прогресс в всей технологической области. С нашей точки зрения, модели ИИ по своей сути должны быть открытыми и доступными, как математические формулы, и не должны подвергаться чрезмерным ограничениям.

На уровне проектирования протокола мы исследуем пути достижения баланса. В текущей сети веса моделей и передача данных по-прежнему осуществляются в открытом виде, что обеспечивает необходимую прозрачность для соблюдения норм. В то же время, поскольку мы строим на таких базовых публичных блокчейнах, как Ethereum, мы естественным образом унаследовали их децентрализованные характеристики и механизмы проверки. Эта архитектура сохраняет необходимую видимость для регулирования и одновременно обеспечивает устойчивость системы к цензуре.

С постоянным прорывом возможностей ИИ поиск баланса между открытостью и контролем станет важной темой, с которой нам и всей отрасли придется сталкиваться в ближайшие годы.

13. ChainCatcher: Какие ключевые показатели успеха Gensyn можно будет увидеть, если посмотреть на это в 2030 году?

Гарри Грив: Ключевыми показателями успеха не являются простые финансовые данные или количество пользователей. Я надеюсь, что основной вклад Gensyn заключается в том, чтобы стать экономической основой параллельной машинной цивилизации.

К 2030 году я надеюсь увидеть полностью параллельное общество, цивилизацию и экономику, работающие на блокчейне, в которой не будет людей. Эта цивилизация сможет производить экономический output, сопоставимый с человеческим или даже превышающий его, обладая истинной креативностью и способствуя значительному развитию науки и решению серьезных проблем, с которыми сталкивается человечество (таким как продление жизни, уменьшение неравенства). Если Gensyn станет основой для достижения всего этого, это будет нашей конечной целью успеха.