Người sáng lập CoinFund: Các biện pháp tuân thủ của Anthropic làm nổi bật rủi ro tập trung AI, AI phi tập trung có thể trở thành lực lượng cân bằng quan trọng

Tin tức Deep Tide TechFlow, ngày 14 tháng 6, người sáng lập CoinFund Jake Brukhman gần đây cho biết, mô hình trí tuệ nhân tạo vốn dĩ có đặc điểm tập trung mạnh mẽ, do đó dễ trở thành đối tượng bị các chính phủ các quốc gia kiểm soát và điều chỉnh chính sách hơn. Ông cho rằng, các biện pháp tuân thủ kiểm soát xuất khẩu mới nhất của Anthropic đã chứng minh thêm xu hướng phát triển này.

Brukhman chỉ ra rằng, mạng lưới phi tập trung có triển vọng trở thành lực lượng cân bằng quan trọng trong bối cảnh AI hiện nay, và việc xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung mở, công cộng, có thuộc tính chủ quyền vẫn đối mặt với thách thức lớn nhất là tổ chức và sử dụng nguồn lực tính toán.

Ông nói rằng, thị trường thường cho rằng chỉ các công ty công nghệ lớn có giá trị hàng nghìn tỷ đô la mới có khả năng huấn luyện các mô hình AI tiên tiến nhất, nhưng thực tế, trên toàn cầu đã tồn tại nhiều nguồn lực GPU chung có thể khai thác, điều cần đột phá thực sự là các thuật toán huấn luyện phân tán hiệu quả hơn.

Brukhman đề cập rằng, nhiều nhóm như Gensyn, Prime Intellect, Bagel, Pluralis, Nous Research, Macrocosmos AI và Covenant AI đang khám phá các giải pháp huấn luyện AI phân tán. Mặc dù hướng đi này từng bị nghi ngờ rộng rãi trong giai đoạn đầu, nhưng thực tiễn cho thấy, công nghệ liên quan không chỉ khả thi mà còn có thể đạt hiệu quả gần như các phương pháp huấn luyện tập trung truyền thống với chi phí thấp hơn trong một số trường hợp.

Ngoài vấn đề kỹ thuật, ông cho rằng, AI phi tập trung còn cần giải quyết thách thức về tính bền vững kinh tế. Brukhman nói rằng, mặc dù các mô hình mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới ngành, nhưng lâu dài thiếu các mô hình kinh doanh trưởng thành, và một số dự án đang cố gắng khám phá hệ thống phân phối giá trị mới thông qua chia sẻ trọng số mô hình và cơ chế token hóa.

Brukhman cho rằng, ngành AI hiện tại đang ở giai đoạn phát triển quan trọng, tương lai ngành này sẽ tiến tới sự tập trung cao độ và bị kiểm soát chặt chẽ hơn, hay xây dựng dựa trên mạng lưới mở để hình thành hệ sinh thái AI công cộng sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến con đường phát triển của toàn ngành.