image

Глобальная рыночная волатильность, включая падение таких активов, как Биткойн, считается вызванной растущими опасениями, что ажиотаж вокруг искусственного интеллекта неустойчив и представляет риск пузыря, подобного времену доткомов.

Инфраструктура, а не капитал – это новое ограничение

В последние недели уверенность инвесторов была подорвана из-за растущих опасений, что ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ) превратился в неустойчивый пузырь. Это, в свою очередь, создало мощное давление вниз, которое способствовало падению рынков и таких активов, как биткойн погружаясь. Это углубляющееся беспокойство подавляет любые положительные рыночные катализаторы, включая новость о разрешении закрытия правительства США, так как многие опасаются неминуемого расчета эпохи доткомов для сектора.

[bn_top_ad]

Повышенная осторожность, особенно после успеха Deepseek в Китае, который переместил рыночное внимание на восток, сосредоточила критический свет на финансовых показателях Кремниевой долины. Основное беспокойство теперь связано с очевидным несоответствием между амбициозными, долгосрочными прогнозами доходов и сильно завышенными, спекулятивными оценками, которые предъявляют компании ИИ. Критики считают, что эти метрики предполагают, что значительная коррекция может быть давно назревшей.

Помимо опасений, что индустрия ИИ переоценивает свои возможности, другие лидеры отрасли недавно подняли тревогу по поводу того, как нерешенная проблема мощности дата-центров угрожает ограничить рост. Хотя некоторые компании ИИ могут успешно привлечь миллиарды долларов, их окончательный успех будет зависеть не только от привлеченного капитала, но и от доступности инфраструктуры.

Эту проблему недавно выделил генеральный директор Microsoft Сатья Наделла, который раскрыл, что у технологического гиганта много графических процессоров NVIDIA остается без дела, потому что недостаточно энергии, чтобы их запустить. Эта ситуация подтверждает, что мощность и пространство для дата-центров являются реальными ограничениями для роста индустрии ИИ, делая доступ к обеспеченным энергией дата-центрам новой точкой рычага.

Следовательно, традиционные решения, такие как строительство атомных электростанций, сталкиваются с несоответствием: спрос растет быстрее, чем требуется времени и огромных инвестиций, чтобы ввести в строй новые станции. Это несоответствие дает импульс идее использования децентрализованных вычислений ИИ (DAI), чтобы соответствовать темпам роста экосистемы.

Аргументы в пользу децентрализованного ИИ

По мнению экспертов, децентрализованный ИИ в своей основе не подвержен централизованным энергетическим сбоям, которым подвержены гипермасштабируемые компании, такие как Microsoft и Google. Эта модель также способствует созданию экономически эффективного рынка для распределенных ресурсов, потенциально получая доступ к оценочным 30%–40% мировых неиспользуемых мощностей графических процессоров.

Однако, у DAI есть и критики. Обеспокоенность вызывает отсутствие центрального органа для координации ресурсов и риск того, что монетизация частных данных с помощью токенов и блокчейнов может создать новые возможности для киберпреступников и мошенников.

Читать далее: Биткойн падает на фоне опасений по поводу пузыря ИИ

Несмотря на эти опасения, эксперты, опрошенные Bitcoin.com News, уверены, что преимущества DAI перевешивают недостатки. Майкл Хайнрих, генеральный директор 0G Labs, отмечает, что модели DAI “могут использовать распределенное обучение, когда сотни узлов, разбросанных по всему миру, обучают одну модель, и это, как показано, дает огромные выгоды в эффективности”, делая обучение более быстрым и дешевым.

Хотя централизованные дата-центры предлагают высокую пропускную способность и низкую задержку в своих внутренних сетях, основатель и генеральный директор Argentum AI Эндрю Собко утверждает, что децентрализованные установки “побеждают в плане отзывчивости и устойчивости на краю” для удаленных пользователей.

Экономия энергии: Собко добавил, что децентрализация снижает потребности в энергии “с обеих сторон монеты”, заявляя: “Добавление большего количества централизованных вычислений требует добавления больше централизованного электричества, что создает больше тепла, что требует больше охлаждения, которое также требует много энергии. Это также требует огромного количества воды.”

Устойчивые экономические модели

Оба эксперта согласны, что токенизированные стимулы и рыночные механизмы являются основными экономическими моделями, поддерживающими DAI. Они включают системы на основе репутации, где награды связаны с временем работы и надежностью, тем самым стимулируя лучший сервис от участников.

Кроме того, оба эксперта сходятся во мнении, что местные возобновляемые микросети и источники энергии, принадлежащие сообществу, являются естественными партнерами для узлов DAI. Собко утверждает, что, размещая вычислительный узел ИИ с такой микросетью, “избыточная чистая энергия может быть потреблена на месте” для вычислительных задач. Это дает сообществам способ монетизировать их операции без необходимости подключения к центральной сети, эффективно укрепляя местную инфраструктуру и устойчивость.

Часто задаваемые вопросы 🧠

  • Почему рынки под давлением? Опасения по поводу пузыря ИИ и завышенных оценок компаний подорвали доверие глобальных инвесторов.
  • Какова основная инфраструктурная проблема? Дефицит мощности и ограниченная емкость дата-центров ограничивают рост индустрии ИИ по всему миру.
  • Как децентрализованный ИИ помогает глобально? DAI использует неиспользуемую мощность GPU, обеспечивает кросс-граничную эффективность и снижает риски централизованной энергии.
  • Что поддерживает принятие DAI? Токенизированные стимулы и местные возобновляемые микросети создают устойчивые, ориентированные на сообщество экономические модели.

No comment

Добавить комментарий