" Искусственный интеллект - это новейший рубеж в борьбе между централизацией и децентрализацией. Как биткоин и Ethereum были созданы для противостояния государственному и корпоративному контролю, так и крипто-проекты с искусственным интеллектом борются с растущим доминированием крупных технологий над моделями искусственного интеллекта.
Вопрос в том, могут ли они конкурировать или это просто еще один уровень, построенный поверх той же централизованной инфраструктуры, которую они, как утверждают, начинают разрушать?
Искусственный интеллект, криптовалюты и дилемма децентрализации
Децентрализация - один из основных принципов, который движет традиционными поклонниками криптовалют. Это прямо противоречит тесту Хоуи Комиссии по ценным бумагам и биржам США, который определяет инвестиционные контракты как основанные на «общем предприятии» и «усилиях других» для получения прибыли. Большинство ценных бумаг привязаны к централизованным корпорациям, но биткоин, Ethereum и другие достаточно децентрализованные сети предназначены для функционирования без центрального органа власти.
Почему это так важно? Из-за контроля. В «Белой книге биткоина», как известно, описывается «чисто пиринговая» система, которая позволяет осуществлять транзакции без участия финансовых учреждений. Этот либертарианский идеал (две стороны совершают транзакции свободно, без вмешательства) стал движущей силой эволюции криптовалюты.
По мере того как ИИ становится все более популярным, на него распространяется тот же принцип децентрализации. Сторонники криптовалют опасаются, что если ИИ оставить этот принцип в руках нескольких технологических гигантов, он превратится в еще один огороженный сад, контролируемый такими компаниями, как Google, Microsoft и OpenAI.
Развитие ИИ в криптовалютах
Чтобы противостоять этому, появляются проекты ИИ на основе блокчейна. Такие компании, как Tao, Virtuals (на Base) и AI16Z (на Solana), запустили децентрализованные модели ИИ, надеясь разрушить отрасль до того, как крупные технологии полностью возьмут верх. Некоторые из них создают свои собственные большие языковые модели (LLM) с нуля и обучают их независимо от корпоративных гигантов искусственного интеллекта.
В чем заключается вызов? Для обучения модели искусственного интеллекта требуется огромное количество высококачественных данных. Хотя команды по криптовалютному ИИ могут работать в открытом Интернете, им по-прежнему не хватает доступа к корпоративным наборам данных. Благодаря глубокой интеграции в корпоративные рабочие процессы, технологические гиганты имеют значительное преимущество. Это означает, что полностью децентрализованные команды ИИ по своей сути находятся в невыгодном положении из-за более медленного прогресса, более слабых моделей и меньшего внедрения.
И наоборот, некоторые команды по криптовалютному ИИ используют другой подход - существующую централизованную инфраструктуру ИИ, а не создают свои модели. Они используют API от OpenAI, Microsoft Copilot или Google Gemini, эффективно выступая в качестве децентрализованного интерфейса для централизованных бэкендов ИИ. Хотя это позволяет им быстро запускаться, возникает вопрос: действительно ли они децентрализованы или это просто еще один уровень зависимости от крупных технологий?
Фактор затрат
Помимо децентрализации, существует также проблема затрат. Разработчики согласны с тем, что существует порог допустимости некоторого уровня галлюцинаций ИИ, при условии, что есть возможность проводить эксперименты и повторять их по доступной цене. Но у поставщиков ИИ, базирующихся в США, затраты быстро увеличиваются. Такие модели с закрытым исходным кодом, как OpenAI, вынуждают разработчиков платить за игру, независимо от качества результатов.
Посмотрите на DeepSeek.
В конце января 2025 года этот китайский стартап в области искусственного интеллекта изменил ситуацию, представив более компактную и высокоэффективную LLM, которая, как сообщается, соответствует производительности ChatGPT, но использует значительно меньше вычислительных ресурсов. В отличие от гонки вооружений стоимостью в миллиарды долларов в США, где инициатива Stargate OpenAI стоимостью 500 миллиардов долларов доминирует в заголовках газет, DeepSeek построил свою модель на бюджете всего в 6 миллионов долларов - разительный контраст, который вызвал шок на рынках искусственного интеллекта и криптовалют.
Что означает DeepSeek для криптовалютного ИИ?
Некоторые команды по криптовалютному ИИ уже начали интегрировать DeepSeek в качестве альтернативы американским моделям ИИ. Если DeepSeek будет придерживаться подхода с открытым исходным кодом, это может снизить затраты для команд ИИ и ускорить внедрение инноваций. Однако сторонники децентрализации сталкиваются с дилеммой. Хотя DeepSeek может снизить зависимость от американских технологических гигантов, он создает новую зависимость от Китая, страны, известной строгим государственным надзором за разработкой искусственного интеллекта.
Это вызывает опасения, которые выходят за рамки затрат. Будет ли DeepSeek настолько устойчив к цензуре, как надеются сторонники криптовалютного ИИ? Или его ответы и ограничения на контент отпугнут потенциальных корпоративных пользователей? Децентрализованная модель ИИ, которая ограничивает то, что он может сказать, по-прежнему содержит элементы централизованного контроля, просто со стороны другого органа.
Что нас ждет впереди? DeepSeek представляет собой значительный сдвиг в доступности ИИ, но это не панацея от бед. Остаются вопросы о его обучающих данных, стабильности производительности и долгосрочной жизнеспособности. Однако первые признаки указывают на то, что он может стать важной альтернативой для начинающих стартапов в области ИИ, в том числе в сфере криптовалюты.
Борьба за децентрализацию ИИ еще далека от завершения. Хотя команды, работающие с ИИ на основе блокчейна, стремятся к большей автономии, они должны сочетать идеалы с реальными компромиссами. Полностью децентрализованный ИИ по-прежнему находится в зачаточном состоянии, и еще предстоит выяснить, сможет ли он по-настоящему конкурировать с крупными технологиями.
Об авторе
Зейн Джаффер - технический предприниматель, инвестор, соучредитель и бывший генеральный директор Vungle, платформы мобильной рекламы, которая стала пионером монетизации видео в приложениях. После того, как компания Blackstone приобрела компанию Vungle за 780 миллионов долларов, он сосредоточился на венчурном капитале, инвестируя в искусственный интеллект, блокчейн и PropTech.
Эта статья предназначена для общего ознакомления и не должна восприниматься как юридическая или инвестиционная консультация. Взгляды, мысли и суждения, выраженные в этой статье, принадлежат только автору.
