DeAI: В эпоху «дикого роста» ИИ — почему для его регулирования необходим Web3

null

原文作者：K，Web3Caff Research исследователь

В траектории развития искусственного интеллекта за последние два года произошли глубокие структурные сдвиги. Возможности моделей постоянно прорываются, эффективность рассуждений улучшается, глобальный капитал и государственные механизмы устремляются сюда. Однако за волной энтузиазма и централизации скрывается альтернативный путь — DeAI (децентрализованная архитектура обучения и рассуждения AI), который прямо указывает на две основные опасности современного развития AI: слепое доверие механизмам и уязвимость расширения.

Процветание централизованного AI основано на огромной физической инфраструктуре — от супервычислительных кластеров до закрытых черных ящиков моделирования, от упакованных SaaS-продуктов до внутренних API вызовов предприятий. Но, как и в случае с интернетом, который прошел путь от закрытости к открытости, от Web2 платформ к Web3 протоколам, развитие AI неизбежно столкнется с двумя фундаментальными вопросами: во-первых, как пользователи могут убедиться, что результаты моделирования не были искажены и являются подлинными? Во-вторых, когда обучение и рассуждение пересекают границы по регионам, устройствам, культурам и законам, сможет ли централизованная архитектура сохранить преимущества по стоимости и производительности?

Сеть DeAI предлагает совершенно иной путь решения, отличающийся от централизованной парадигмы. Она основана на концепции «верифицируемых вычислений (Verifiable Compute)», использует криптографию и механизмы консенсуса для обеспечения того, чтобы каждое выполнение модели имело прослеживаемый и доказуемый путь исполнения. Это не только решает проблему слепого доверия к моделям, но и создает универсальную основу доверия для межгосударственного сотрудничества. Уже сейчас такие инициативы, как Prime Intellect и Inference Labs, реализовали частичное верифицированное рассуждение в распределенных GPU-кластерах, открывая новые возможности для распределенного обучения и автономных AI-сервисов. [70]

С экономической точки зрения, рост DeAI связан с изменением RoG (Return-on-GPU, то есть дохода на час работы GPU). Проект GPT-4.1 уже не просто стремится к созданию больших моделей и увеличению вычислительной мощности, а делает акцент на тонкой настройке и оптимизации ресурсов рассуждения — например, максимально использовать существующий контекст, уменьшать ненужные перерасчеты, снижая расход токенов и неэффективных выходных данных, чтобы больше ресурсов шло на действительно ценное рассуждение. [68] Это свидетельствует о смене фокуса индустрии с «сколько GPU можно сжечь» на «сколько ценности можно получить за час». Такой ориентир на эффективность как раз создает отличную возможность для развития децентрализованных AI-сетей.

Централизованные GPU-кластеры с их высокими фиксированными затратами и узкими местами в эффективности не смогут конкурировать с сетью Permissionless, состоящей из GPU, предоставленных глобальными пользователями. И если эта сеть обладает свойством «верифицируемости», она сможет не только конкурировать по стоимости с инфраструктурами вроде AWS и Azure, но и иметь прозрачные, доверительные преимущества по умолчанию.

Кроме того, влияние DeAI выходит далеко за рамки технологий — оно переопределит структуру владения и участия в развитии AI. В текущей закрытой экосистеме обучения, доминируемой гигантами вроде OpenAI и Anthropic, большинство разработчиков выступают лишь в роли «пользователей моделей» и не участвуют в доходах от обучения или принятии решений по рассуждению. В сети DeAI каждый вкладчик — будь то узлы, предоставляющие вычислительные ресурсы, пользователи, предоставляющие данные, или инженеры, разрабатывающие агенты — сможет участвовать в управлении и делиться доходами через протоколы. Это не только инновация в экономическом механизме, но и шаг вперед в этике развития AI.

Конечно, DeAI пока находится на ранней стадии исследований. Он еще не достиг уровня производительности, способного заменить централизованные модели, и не преодолел узкие места в стабильности сети и эффективности верификации. Но будущее AI не ограничивается одним путем — оно будет развиваться по нескольким направлениям одновременно. Централизованные платформы продолжат доминировать в корпоративном секторе, стремясь к максимальной оптимизации RoG и продуктовой зрелости; в то время как сеть DeAI будет расти в edge-сценариях и на новых рынках, постепенно формируя живую, открытую экосистему моделей. Как интернет для свободы информации, так и DeAI для интеллектуальной автономии. Его важность заключается не только в технологических преимуществах, но и в возможности открыть другой мир — мир, где не нужно доверять конкретным посредникам, чтобы доверять самому интеллекту.

Этот материал взят из отчета Web3Caff Research: «Отчет по Web3 2025: 4-тысячные слова (часть 2): Пересечение истории финансов, вычислений и интернет-ордена, грядет крупный индустриальный сдвиг? Полный разбор структурных изменений, потенциала ценности, границ рисков и будущих перспектив».

Этот отчет (доступен для бесплатного чтения) подготовлен исследователем K из Web3Caff Research и систематически анализирует ключевую логику изменений в развитии Web3 к 2025 году, с особым вниманием к тому, почему в условиях постоянной эволюции инфраструктуры и регулирования исследование приложений и системное сотрудничество становятся новыми фокусами внимания. Основные пункты включают:

Этапы развития: причины, по которым после завершения строительства инфраструктуры меняется внутренний фокус отрасли;

Ключевые механизмы: постепенное прояснение правил и механизмов на цепочке и их влияние на работу систем;

Основные направления приложений: исследование путей в области платежных расчетов, отображения реальных сценариев и программируемого сотрудничества;

Будущие тенденции: прогноз развития Web3 в 2026 году и далее.