GensynAI : Ne laissez pas l'IA répéter les erreurs d'Internet

Titre original : GensynAI : Ne laissez pas l’IA répéter le même chemin que l’internet

Auteur original : BlockBeats

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Reproduit : Mars Finance

Au cours des derniers mois, en raison du développement florissant de l’industrie de l’IA, un grand nombre de talents du secteur de la cryptographie se sont tournés vers l’IA. Les chercheurs impliqués dans les deux domaines explorent également une problématique qui n’a jamais été résolue avec succès :

La blockchain peut-elle devenir une partie de l’infrastructure de l’IA ?

Au cours des deux dernières années, la fusion entre l’IA et la crypto a été vue sous de nombreuses formes, telles que les agents IA, la déduction sur la chaîne, les marchés de données, la location de puissance de calcul. Le buzz est très élevé, mais peu de projets ont réellement formé une boucle commerciale complète, la raison étant simple : la plupart des projets restent au niveau de « l’application IA ». Cependant, Gensyn s’attaque à la couche la plus essentielle et la plus coûteuse de l’industrie de l’IA :

« Entraînement de modèles »

Comment faire ? Organiser les ressources GPU dispersées à l’échelle mondiale en un réseau d’entraînement IA ouvert, où les développeurs peuvent soumettre des tâches d’entraînement, fournir de la puissance de calcul, le réseau vérifie les résultats d’entraînement et distribue les incitations. Ce qui mérite vraiment d’être souligné derrière cela, ce n’est pas tant la « décentralisation » en soi, mais un problème de plus en plus incontournable dans l’industrie de l’IA :

Les ressources de puissance de calcul se concentrent rapidement entre les mains de quelques oligopoles, les grandes entreprises se disputent les cartes depuis plusieurs années. Au cours de l’année écoulée, une tendance claire s’est dessinée dans l’industrie de l’IA : celui qui contrôle le GPU contrôle la vitesse de développement de l’IA. Surtout à l’ère des grands modèles, la ressource d’entraînement est devenue une barrière essentielle.

La tension sur l’offre de H100, la hausse continue des prix des services cloud, la première étape pour les grandes entreprises nationales dans le développement de l’IA n’est pas d’étendre leurs équipes, mais de verrouiller les ressources de calcul. C’est aussi la raison pour laquelle derrière OpenAI, Anthropic, xAI, on trouve de grands fournisseurs de cloud, car la compétition pour les modèles s’est en réalité transformée en une compétition pour l’infrastructure. La signification de Gensyn est donc :

Offrir une nouvelle façon d’organiser les ressources pour l’entraînement IA

1. Elle s’attaque à la couche d’infrastructure la plus essentielle de l’industrie de l’IA

De nombreux projets IA+Crypto se concentrent davantage sur la narration au niveau des applications, en gros, ils ne font que développer des applications. Mais Gensyn entre directement dans la phase d’entraînement, qui est la partie la plus technique, la plus gourmande en ressources de toute la chaîne de valeur IA, et aussi celle qui peut le plus facilement créer une barrière de plateforme. Parce qu’une fois que le réseau d’entraînement atteint une certaine échelle, il ne sera pas seulement un marché de puissance de calcul, mais pourrait aussi devenir une porte d’entrée essentielle pour le développement futur de l’IA. C’est pourquoi le marché continue de suivre Gensyn, et pourquoi A16Z a investi à deux reprises en grande pompe.

2. Elle propose un mode de collaboration en puissance de calcul plus ouvert

L’entraînement IA traditionnel dépend fortement des plateformes cloud centralisées, qui offrent stabilité mais dont le coût ne cesse d’augmenter. Pour les petites et moyennes équipes IA, les ressources d’entraînement deviennent une limite à l’innovation. La solution proposée par Gensyn est : faire entrer plus de GPU inutilisés dans le réseau, permettant une allocation dynamique des ressources d’entraînement, ce qui augmente l’efficacité globale. Cela ressemble un peu à la logique du cloud computing lors de ses débuts : il ne s’agit pas de réinventer le calcul, mais de réorganiser les ressources de calcul. Si ce modèle peut continuer à fonctionner, il apportera non seulement une optimisation des coûts, mais aussi une amélioration de l’efficacité des ressources dans toute l’industrie IA.

3. La barrière technologique, plutôt que d’être un obstacle, devient une véritable barrière défensive

La difficulté réelle d’un réseau d’entraînement ne réside pas dans la connexion des GPU, mais dans : comment vérifier les résultats d’entraînement, comment garantir que les nœuds exécutent honnêtement leurs tâches, et comment maintenir la fiabilité de l’entraînement dans un environnement distribué. Gensyn a toujours travaillé sur cette partie, notamment avec des mécanismes de vérification probabiliste, des modèles de distribution des tâches, des systèmes de collaboration entre nœuds, etc. Ces éléments peuvent ne pas sembler aussi « visibles » que la narration autour des agents IA, mais ils déterminent si le réseau est réellement utilisable. Dans une certaine mesure, Gensyn ressemble davantage à une entreprise d’infrastructure technologique avancée, ce qui la distingue de nombreux autres projets dans le même secteur.

4. Elle a déjà créé une boucle commerciale

L’un des plus grands débats dans l’industrie de la crypto a été : beaucoup de projets ont une narration forte, mais manquent de besoins réels. Mais l’entraînement IA est différent : c’est un marché vérifié, en croissance rapide, avec une demande mondiale continue pour l’entraînement IA, et un déficit de ressources GPU à long terme. Gensyn s’attaque à une étape claire de cette chaîne industrielle déjà existante. En d’autres termes, ce n’est pas pour « la chaîne pour la chaîne », mais parce que l’industrie de l’IA elle-même nécessite un système de ressources plus flexible et plus ouvert. C’est aussi pourquoi de plus en plus de capitaux s’intéressent à l’infrastructure IA, car contrairement aux applications à court terme, une infrastructure qui bénéficie d’effets de réseau tend à avoir une durée de vie plus longue.

Enfin, un changement très intéressant est en train de se produire. Autrefois, tout le monde pensait que : la crypto était le système financier, l’IA était le système technologique.

Mais maintenant, les frontières entre les deux deviennent de plus en plus floues. L’IA a besoin de coordination des ressources, de mécanismes d’incitation, de collaboration mondiale. Et ces aspects sont précisément ce dans quoi la crypto excelle, permettant que la capacité d’entraînement ne soit plus réservée à quelques géants, mais devienne un système plus ouvert et collaboratif. Du moins, pour l’instant, cela ne relève plus seulement d’un concept, mais évolue vers une véritable infrastructure de l’IA. Les entreprises les plus précieuses à l’ère de l’IA naissent souvent dans la couche infrastructure.