Đối thoại với Harry Grieve, đồng sáng lập Gensyn: Mạng chính sắp ra mắt, làm thế nào để tận dụng nguồn lực nhàn rỗi để phá vỡ "trần quy mô" của khả năng tính toán AI?

null Khách mời: Harry Grieve, Đồng sáng lập Gensyn Biên tập: momo, ChainCatcher

Khi mô hình AI gặp phải cơn khát sức mạnh tính toán trước rào cản tự nhiên của cung cấp tập trung, một cuộc cách mạng sức mạnh tính toán đang âm thầm diễn ra. Hai người đồng sáng lập của Gensyn, Harry Grieve và Ben Fielding, đã nhận ra rằng chìa khóa để phá vỡ tình thế này nằm ở việc kích hoạt tiềm năng sức mạnh tính toán đang ngủ quên trong hàng tỷ thiết bị biên toàn cầu, và con đường chính là phi tập trung.

Gensyn cam kết xây dựng một mạng lưới học máy phân tán kết nối các thiết bị tính toán nhàn rỗi toàn cầu thông qua giao thức blockchain, và đảm bảo kết quả đào tạo đáng tin cậy bằng công nghệ tính toán có thể xác minh sáng tạo của mình. Mạng thử nghiệm của nó đã thu hút 150.000 người dùng và hoạt động ổn định. Với việc hoàn thành suôn sẻ giai đoạn mạng thử nghiệm, mạng chính của Gensyn cũng sẽ được ra mắt trong thời gian tới.

Gensyn đã nhận được 43 triệu USD vòng A do a16z dẫn dắt, tổng số vốn huy động được vượt quá 50 triệu USD. Trong cuộc phỏng vấn này, Harry Grieve đã hệ thống giải thích cách mà Gensyn từ khái niệm cốt lõi “phá vỡ quy mô” xây dựng lộ trình công nghệ và suy nghĩ thương mại cho cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo.

Mục đích của việc phi tập trung là phá vỡ giới hạn quy mô sức mạnh tính toán.

1. ChainCatcher: Xin hãy giới thiệu về bản thân. Ba trải nghiệm quan trọng nhất của bạn trước khi thành lập Gensyn là gì? Chúng đã định hình như thế nào cho bạn khi bước vào lĩnh vực “tính toán AI phi tập trung”?

Harry Grieve: Tôi là thế hệ đầu tiên tiếp xúc với Internet. Thời đó, mạng lưới mở hơn, phi tập trung hơn, đầy rẫy các mạng chia sẻ tập tin và các kho thông tin khác nhau. Điều này đã hình thành nên cách tôi hiểu về thông tin và mạng lưới, và khiến tôi sớm nghiêng về các ý tưởng mã nguồn mở và phi tập trung.

Trong thời gian học đại học và sau đó, tôi đã tiếp xúc với tư tưởng tự do cổ điển, điều này khiến tôi chú trọng hơn đến quyền và tự do cá nhân, và bắt đầu đặt câu hỏi về tập quyền trung ương và chế độ kiểm duyệt. Điều này liên quan trực tiếp đến các mô hình AI ngày nay - khi các mô hình đưa ra quyết định cho chúng ta, ai sẽ quyết định “quyền” và cách hành xử của chúng? Điều này đã gợi lên cho tôi những suy nghĩ về mối quan hệ giữa AI với chủ quyền và đạo đức.

Sau khi tốt nghiệp, tôi làm việc tại một công ty học máy ở London, trải nghiệm thực tế những khó khăn to lớn trong việc có được tài nguyên tính toán quy mô lớn và dữ liệu chất lượng cao. Tôi nhận ra rằng, để phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn một cách bền vững, phải giải quyết vấn đề truy cập và quy mô của tài nguyên cơ sở (tính toán và dữ liệu), đây cũng là lý do tôi quyết tâm bước vào lĩnh vực tính toán AI phi tập trung và thành lập Gensyn.

2. ChainCatcher: Cơ hội ra đời của Gensyn là gì? Bạn và Ben Fielding đã quyết định theo hướng “All-in” từ 0 đến 1 như thế nào trong 8 tuần tại Entrepreneur First?

Harry Grieve: Chúng tôi đã gặp nhau trong một sự kiện xã hội trước khi bắt đầu dự án tăng tốc Entrepreneur First ở Vương quốc Anh. Chúng tôi đã nhanh chóng quyết định hướng đi “All-in” này dựa trên hai sự đồng thuận chính:

Trước hết, chúng tôi tin chắc rằng học máy là tương lai. Vào năm 2020 (trước khi ChatGPT xuất hiện), chúng tôi đã tin tưởng mạnh mẽ rằng học máy sẽ là làn sóng công nghệ tiếp theo. Mặc dù vào thời điểm đó đây không phải là sự đồng thuận, nhưng chúng tôi đã thấy những đột phá công nghệ trong các lĩnh vực như tạo hình ảnh, tương tác, và hoàn toàn tin tưởng vào tiềm năng của nó.

Thứ hai, chúng tôi cùng nhau phản đối “tập trung hóa”. Tôi bị mắc kẹt trong những hạn chế của tính toán và nguồn dữ liệu tập trung, trong khi Ben tập trung vào quyền riêng tư cá nhân và an toàn dữ liệu trong nghiên cứu tiến sĩ và khởi nghiệp của mình. Chúng tôi đều có cái nhìn phê phán đối với tập trung hóa. Ban đầu, chúng tôi quan tâm đến các công nghệ như “học liên bang”, nhưng sau đó nhận ra rằng để giải quyết vấn đề niềm tin trong đó, cần có một cơ chế ghi chép và trách nhiệm giải trình phi tập trung, điều này cuối cùng đã dẫn chúng tôi đến blockchain. Chúng tôi đã chuyển từ những người sáng lập “AI bản địa” sang những người khám phá “AI + mã hóa”.

3. ChainCatcher: Tại sao bạn tin rằng “công suất phi tập trung” chắc chắn có cơ hội, khi mà AI lúc đó dường như chủ yếu dựa vào các ông lớn đám mây (như AWS)? Bạn cho rằng động lực chính để chọn công suất phi tập trung là gì?

Harry Grieve: Các yếu tố thúc đẩy là đa dạng, nhưng câu trả lời cốt lõi nhất là quy mô.

Hiện tại, hầu hết dữ liệu internet có sẵn đã được sử dụng để huấn luyện mô hình. Sự cải thiện hiệu suất trong tương lai phụ thuộc vào việc thu thập những dữ liệu “biên” mà hiện tại không thể truy cập. Để tận dụng những dữ liệu này, bạn phải tiến đến biên, điều này cần thiết một cách tự nhiên phải đi theo hướng phi tập trung.

Mặc dù việc đầu tư vào sức mạnh tính toán tập trung là rất lớn, nhưng nhu cầu của AI về sức mạnh tính toán là “không bao giờ có điểm dừng”. Cảm giác khát khao này sẽ thúc đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán lan rộng ra tất cả các thiết bị chưa được sử dụng đầy đủ. Để kết nối và khai thác quy mô các nguồn tài nguyên phân tán này mà không tập trung hóa toàn bộ, phi tập trung là con đường duy nhất.

Vì vậy, quy mô là câu trả lời duy nhất. Phi tập trung là để mở khóa quy mô tài nguyên tính toán và dữ liệu chưa từng có.

Sự khác biệt cốt lõi của Gensyn là gì?

4. ChainCatcher: Nếu giải thích bằng một câu cho khán giả không có nền tảng kỹ thuật, Gensyn thực sự đang “xây dựng một hệ thống gì”?

Harry Grieve: Gensyn là một hệ thống cho phép bạn truy cập tất cả các tài nguyên cốt lõi cần thiết để xây dựng hệ thống học máy (như sức mạnh tính toán và dữ liệu) với quy mô chưa từng thấy.

5. ChainCatcher: Trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung, đã có các người chơi như Akash, Render, io.net, vậy điểm nhấn hoặc tư duy khác biệt cốt lõi của Gensyn là gì?

Harry Grieve: Chúng tôi rất tôn trọng những người chơi đầu tiên như Akash. Sự khác biệt cốt lõi của chúng tôi một phần nằm ở góc độ tài nguyên khác nhau: các dự án khác chủ yếu cung cấp dịch vụ cho thuê GPU được đóng gói đơn lẻ. Trong khi đó, góc nhìn của Gensyn rộng hơn, chúng tôi xem xét nhiều loại tài nguyên học máy (tính toán, dữ liệu, mô hình), và những tài nguyên này có sự liên kết, có thể tái sử dụng lẫn nhau.

Ví dụ, đầu ra từ một nút thực hiện suy diễn mô hình là dữ liệu, và những dữ liệu này có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình khác. Trong mạng lưới của chúng tôi, ranh giới giữa suy diễn, đào tạo, tính toán và dữ liệu trở nên mờ nhạt. Hệ thống mà chúng tôi xây dựng chính là để thích ứng với kiểu mẫu học máy mới, động và hỗn loạn này.

6. ChainCatcher: Bạn có thể giải thích cho độc giả về việc bố trí sản phẩm hiện tại của Gensyn không? Các bạn đã hệ thống hóa việc thực hiện sức mạnh tính toán phi tập trung như thế nào?

Harry Grieve: Đây là một mô tả ở cấp độ kỹ thuật: nó là một mạng lưới mã hóa phi tập trung, người dùng có thể truy cập vào các loại tài nguyên thông qua token gốc của chúng tôi - bất kể đó là tài nguyên tính toán có thể xác minh cho việc đào tạo hoặc suy diễn, hay là cơ chế khuyến khích đào tạo các mô hình khác nhau thông qua việc thiết lập các tiêu chuẩn khách quan. Hệ thống này bao gồm ba khối lõi chính, chúng cùng nhau tạo thành một vòng khép kín mạnh mẽ:

Hệ thống xác thực: Đây là công nghệ cốt lõi của chúng tôi. Chúng tôi đã phát triển một trình biên dịch và khung xác thực độc quyền, có khả năng thực hiện xác thực chính xác đến từng bit trên các phần cứng và phần mềm khác nhau. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể chứng minh rằng, kết quả đào tạo của một mô hình trên một thiết bị hoàn toàn khớp với kết quả được xác thực trên một thiết bị hoàn toàn khác. Đây là nền tảng để xây dựng niềm tin trong mạng lưới và ngăn chặn gian lận.

Công nghệ mở rộng (Swarm): Đây là một khung huấn luyện điểm-điểm (như được sử dụng cho học tăng cường phản hồi con người). Nó cho phép bạn kết nối với vô số thiết bị trên toàn cầu để mở rộng theo chiều ngang, sử dụng tính toán và dữ liệu trên thiết bị biên để huấn luyện, từ đó tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn.

Công nghệ trợ lý (Assist Agent): Chúng tôi có những trợ lý AI tự chủ có thể tích hợp vào ứng dụng. Chúng có thể học hỏi mà không cần hướng dẫn và hỗ trợ người dùng hoàn thành nhiệm vụ. Khi những trợ lý này được đào tạo, chúng có thể tận dụng công nghệ mở rộng của chúng tôi để đào tạo trên nhiều thiết bị, từ đó tự tiến hóa và trở nên mạnh mẽ hơn.

Tổng thể mà nói, khi người dùng tích hợp trợ lý thông minh vào ứng dụng, nó sẽ liên tục tạo ra dữ liệu tương tác trong quá trình thực hiện nhiệm vụ; sau đó, những dữ liệu này được đưa vào khung công nghệ mở rộng của chúng tôi, với cách đào tạo phân tán qua hợp tác giữa các thiết bị để tối ưu hóa mô hình liên tục; trong quá trình này, công nghệ xác thực cốt lõi sẽ đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của quá trình đào tạo, cuối cùng sản xuất ra một thế hệ mô hình mới với hiệu suất được tăng cường đáng kể. Quy trình này hình thành một hệ sinh thái học máy phi tuyến tính, liên tục củng cố, giúp hệ thống duy trì độ tin cậy và khả năng tiến hóa trong khi mở rộng quy mô.

7. ChainCatcher: Kể từ vòng gọi vốn A vào năm 2023 đến việc ra mắt công khai mạng thử nghiệm vào năm 2025, cột mốc công nghệ lớn nhất mà Gensyn đạt được là gì? Có khoảnh khắc nào khiến cả đội ngũ phải “hò reo” không? Theo bạn, đổi mới công nghệ nào của Gensyn hiện nay bị đánh giá thấp nhất?

Harry Grieve: Nói thẳng ra, có lẽ chúng ta hét lên vì “sợ hãi” nhiều hơn là vì “hứng thú”, khởi nghiệp thật không dễ dàng.

Tôi nghĩ rằng đổi mới công nghệ bị đánh giá thấp nhất thực sự là hệ thống xác thực của chúng tôi. Việc xây dựng công nghệ này cực kỳ phức tạp, cần giải quyết toàn diện tất cả các yếu tố có thể dẫn đến tính không xác định, từ trình biên dịch, khung học máy đến phần cứng cơ sở (thậm chí bao gồm cả sự đảo bit GPU do tia vũ trụ gây ra). Giá trị của nó tồn tại một khoảng cách lớn với nhận thức bên ngoài. Chính công nghệ này đảm bảo an ninh và khả năng mở rộng của mạng lưới của chúng tôi, cho phép chúng tôi yên tâm cho phép bất kỳ thiết bị nào tham gia vào mạng và thực hiện xác thực mà không lo lắng về việc an ninh bị suy yếu.

Người dùng mạng thử nghiệm vượt quá 150.000, mạng chính sắp ra mắt

8. ChainCatcher: So với các ông lớn điện toán đám mây tập trung hoặc các mạng điện toán phi tập trung khác, hiện tại các bạn có những lợi thế nào về hiệu suất và chi phí?

Harry Grieve: Về quy mô cụm tuyệt đối, hiện tại vẫn chưa thể so sánh với những ông lớn như AWS, nhưng điều này chủ yếu là vấn đề mức độ áp dụng mạng, chứ không phải hạn chế kỹ thuật. Lợi thế của chúng tôi nằm ở việc mở khóa quy mô tài nguyên mới (đặc biệt là tính toán và dữ liệu ở rìa), cũng như trở thành cơ sở hạ tầng cho nền văn minh trí tuệ máy móc trong tương lai. Chúng tôi tin rằng, AI thực sự tự chủ, có khả năng tự tiến hóa và tồn tại trong hệ thống kinh tế tiền mã hóa, sẽ cần một mạng lưới phi tập trung, không cần giấy phép như “môi trường sống” của nó, và đó chính là điều chúng tôi đang nỗ lực xây dựng.

9. ChainCatcher: Hiện tại mức độ hoạt động mạng của các bạn như thế nào? Có dữ liệu nào đáng chia sẻ không?

Harry Grieve: Trong giai đoạn thử nghiệm, chúng tôi đã đạt được những tiến triển rất tích cực: có hơn 150.000 người dùng, hầu hết đều tăng trưởng tự nhiên nhờ sức hấp dẫn của sản phẩm; khoảng 40.000 node đang hoạt động trên mạng; hệ thống đã được đào tạo hơn 800.000 mô hình.

10. ChainCatcher: Rào cản “km cuối” khi khởi động mạng chính là gì? Bạn đã đặt thời gian biểu cho nhóm về mạng chính là gì? TGE có thời gian biểu rõ ràng không?

Harry Grieve: Khởi động mạng chính là ưu tiên hàng đầu hiện nay, TGE sẽ đến ngay sau đó. Chúng tôi hiện còn khoảng 3-4 tuần nữa để khởi động mạng chính, sau đó sẽ bắt đầu tiến hành kiểm toán mạng chính.

Trước đó, điều quan trọng là đảm bảo tất cả các cơ chế đã được thiết lập, hoạt động đúng, đầy đủ chức năng và quan trọng nhất là đảm bảo rằng các hoạt động kinh tế của mạng là an toàn.

11. ChainCatcher: So với lúc mới thành lập, nhu cầu thị trường mà Gensyn đối mặt đã có những thay đổi nào? Bạn nghĩ rằng sự xuất hiện của thời đại trí tuệ máy móc sẽ mang lại ảnh hưởng gì cho các bạn?

Harry Grieve: So với giai đoạn đầu thành lập, môi trường thị trường mà Gensyn đang đối mặt đã có những thay đổi cơ bản. Nhớ lại năm 2020 khi chúng tôi mới bắt đầu, chúng tôi còn phải giải thích cho các nhà đầu tư về tầm quan trọng của học máy, nhưng với sự ra đời của ChatGPT, AI đã trở thành sự đồng thuận trong toàn xã hội. Sự chuyển biến nhận thức này cũng mang lại một môi trường cạnh tranh thị trường khốc liệt hơn, các loại công ty khởi nghiệp về AI và sức mạnh tính toán đã xuất hiện như nấm sau mưa. Trong khi đó, trọng tâm thảo luận trong ngành cũng đã thay đổi rõ rệt - các ranh giới đạo đức của mô hình mã nguồn mở, khuôn khổ quản lý AI, những chủ đề này, cách đây vài năm còn rất ít người quan tâm, nay đã trở thành điểm nóng trong việc hoạch định chính sách của các quốc gia.

Chính trong bối cảnh như vậy, sự xuất hiện nhanh chóng của thời đại trí tuệ máy móc đã chứng minh giá trị tồn tại của Gensyn. Mạng lưới tính toán phi tập trung mà chúng tôi xây dựng, về bản chất, chính là để cung cấp sự hỗ trợ cơ bản cho trí tuệ máy móc tự tiến hóa sắp tới. Khi các hệ thống AI cần vượt qua các rào cản tính toán hiện tại để đạt được sự học hỏi tự động thực sự và lặp lại nhanh chóng, cơ sở hạ tầng mà chúng tôi xây dựng sẽ trở thành nền tảng quan trọng của thời đại mới này.

12. ChainCatcher: Bạn đã đề cập trong bài phát biểu công khai rằng “Những thách thức về kinh tế, đạo đức và quản lý của AI”. Rủi ro quản lý mà bạn lo ngại nhất là gì? Thiết kế giao thức của Gensyn làm thế nào để đạt được sự cân bằng giữa “thân thiện với quy định” và “chống kiểm duyệt”?

Harry Grieve: Khi thảo luận về chủ đề quản lý AI, điều tôi lo lắng nhất là các chính sách quản lý có thể nhắm sai vào tầng cơ sở hạ tầng. Hãy tưởng tượng nếu trong tương lai có chính sách hạn chế số lượng GPU, quy mô tập dữ liệu, thậm chí là giới hạn tỷ lệ điện năng sử dụng cho việc đào tạo AI, thì phương pháp quản lý thô thiển này sẽ cản trở nghiêm trọng sự tiến bộ của toàn bộ lĩnh vực công nghệ. Từ quan điểm của chúng tôi, các mô hình AI về bản chất nên được chia sẻ mã nguồn mở như các công thức toán học, không nên bị giới hạn quá mức.

Trên phương diện thiết kế giao thức, chúng tôi đang khám phá con đường cân bằng. Trọng số mô hình và dữ liệu truyền trong mạng hiện tại vẫn chủ yếu ở dạng văn bản thuần, điều này cung cấp sự minh bạch cần thiết cho việc tuân thủ quy định. Đồng thời, vì chúng tôi xây dựng trên các blockchain công khai như Ethereum, tự nhiên thừa hưởng các đặc điểm phi tập trung và cơ chế xác thực của nó. Kiến trúc này vừa giữ được tính minh bạch cần thiết cho việc quản lý, vừa đảm bảo khả năng chống kiểm duyệt của hệ thống.

Với khả năng AI tiếp tục đột phá, việc tìm ra điểm cân bằng giữa mở cửa và kiểm soát sẽ trở thành một vấn đề quan trọng mà chúng ta và toàn ngành cần phải liên tục đối mặt trong những năm tới.

13. ChainCatcher: Nếu nhìn lại vào năm 2030, chỉ số thành công chính của Gensyn là gì?

Harry Grieve: Chỉ số thành công không chỉ đơn giản là dữ liệu tài chính hoặc số lượng người dùng. Tôi hy vọng đóng góp lớn nhất của Gensyn là trở thành nền tảng kinh tế cho một nền văn minh máy móc song song.

Đến năm 2030, tôi hy vọng thấy một xã hội, nền văn minh và nền kinh tế hoàn toàn song song hoạt động trên chuỗi, trong đó không có con người. Nền văn minh này có thể tạo ra sản lượng kinh tế tương đương hoặc thậm chí lớn hơn con người, sở hữu sự sáng tạo thực sự và có thể thúc đẩy sự phát triển khoa học và giải quyết những vấn đề lớn mà nhân loại phải đối mặt (như kéo dài tuổi thọ, giảm bất bình đẳng). Nếu Gensyn là nền tảng để tất cả điều này trở thành hiện thực, thì đó sẽ là dấu hiệu thành công cuối cùng của chúng tôi.