موجز BlockBeats، في 14 يونيو، قال جيك بروخمان، مؤسس CoinFund، إن نماذج الذكاء الاصطناعي تتمتع بطبيعة مركزية بطبيعتها، وهي هدف رئيسي للتنظيم والرقابة الحكومية، وأكدت إجراءات الامتثال الأخيرة لقيود التصدير التي اتخذتها شركة أنثروبيك هذا الاتجاه بشكل أكبر.
وأشار إلى أن الشبكات اللامركزية يمكن أن تكون قوة توازن مهمة في الوضع الحالي، وبناء ذكاء اصطناعي لامركزي ذو سيادة ومفتوح وعام، والتحدي الرئيسي يكمن في مشكلة القدرة الحاسوبية. على الرغم من أن الرأي السائد هو أن الشركات التكنولوجية ذات القيمة تريليون دولار فقط يمكنها تحمل تدريب النماذج المتقدمة، إلا أن هناك في الواقع موارد كافية من وحدات معالجة الرسوميات العامة على مستوى العالم، والمفتاح هو تطوير خوارزميات تدريب موزعة جديدة.
قال بروخمان إن فرقًا مثل Gensyn وPrime Intellect وBagel وPluralis وNous Research وMacrocosmos AI وCovenant AI كانت تستكشف هذا الاتجاه، وعلى الرغم من أن الرأي السائد في البداية كان أنه غير ممكن، إلا أن الواقع أثبت أن التدريب الموزع يمكن أن يتحقق، وأن تكلفته أقل، والكفاءة قريبة من الحلول التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك، يعتقد أن التحدي الآخر الذي يواجه الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الاستدامة الاقتصادية. على الرغم من أهمية النماذج المفتوحة المصدر، إلا أنها تفتقر إلى نماذج تجارية ناضجة، ووجدت Pluralis طريقًا تجاريًا لنماذج الذكاء الاصطناعي المرمزة من خلال توزيع أوزان النموذج على المشاركين.
قال بروخمان إننا نمر الآن بلحظة حاسمة، سواء كان الذكاء الاصطناعي سيتجه نحو مركزية كاملة ويخضع للمراجعة والسيطرة الحكومية الأحادية، أو سيقوم على شبكة مفتوحة ولامركزية من أجل الذكاء الاصطناعي العام، وسيحدد ذلك الاتجاه المستقبلي للصناعة.