Przewidywany krach AI: czy wąż zje własny ogon? | Wywiad
Sztuczna inteligencja stała się nieodłącznym elementem świata kryptowalut. Wszelkie jej zakłócenia mogą poważnie zaszkodzić branży. Irina Karagyaur, współzałożycielka i dyrektor generalna agencji rozwoju ekosystemów BQ9, przewiduje, że do 2030 r. największe scentralizowane systemy AI ulegną przeciążeniu i masowej awarii. Zdaniem ekspertki ratunkiem mogą być zdecentralizowane sieci infrastruktury fizycznej (DePin).
Spotkaliśmy się z Karagyaur, która jest również prezesem Creators4Impact, aby porozmawiać o tym, dlaczego jej zdaniem model biznesowy stojący za wiodącymi modelami dużego języka (LLM), takimi jak GPT-4 firmy OpenAI, jest na dłuższą metę niewydolny. Omówiliśmy również, jak „nadchodzący krach AI” wpłynie na aktywa kryptowalutowe.
Cryptonews: W swoim felietonie przestrzegasz społeczność przed centralną zapaścią sztucznej inteligencji, wspominając, że nie będzie to kwestią etyki czy regulacji, ale ograniczeń infrastruktury. Dlaczego w takim razie największe firmy i inwestorzy bagatelizują to ryzyko?
Irina Karagyaur: Dzieje się tak, ponieważ żadna firma nie chce przegapić nadarzającej się okazji. Kiedy pod koniec 2022 roku GPT-3 podbiło świat i zyskało ogromną popularność, wywołało to kryzys w największych firmach technologicznych. Żadna z nich, nawet Google, który od lat był pionierem w dziedzinie sztucznej inteligencji, nie miała gotowego produktu, który mógłby konkurować z GPT-3.
Wyczuwając zmianę, Microsoft szybko pogłębił współpracę z OpenAI, inwestując miliardy i integrując modele GPT z Bingiem i pakietem Office. Od tego czasu inni gracze starają się nadrobić zaległości.
Meta przyspieszyła rozwój i wprowadzenie na rynek swoich modeli Llama, aby umocnić pozycję lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji typu open source. Amazon zwiększył inwestycje w platformę Bedrock i niestandardowe modele podstawowe. Nawet Apple, które długo milczało w wyścigu generatywnej sztucznej inteligencji, zaczęło wprowadzać własne produkty w latach 2024–2025.
Filozofią było: „Jedynym ryzykiem jest niepodjęcie ryzyka”. W tej sytuacji liderzy firm technologicznych nie mogą sobie pozwolić na bierność.
Orwellowska prognoza dla sztucznej inteligencji
CN: Możesz uchylić rąbka tajemnicy i powiedzieć nam coś więcej o tym, dlaczego scentralizowane duże modele językowe są niezrównoważone i nieskalowalne, nawet jeśli w tej chwili świętują sukcesy?
IK: Jest po temu wiele powodów. W obecnym paradygmacie, gdy technologia jest nowa, polegamy na stopniowym zwiększaniu mocy obliczeniowej, kierując się zasadą „im więcej, tym lepiej”. Nie kładziemy nacisku na wydajność, dopóki nie napotkamy przeszkody.
Na przykład firma Deepseek twierdzi, że przeszkolenie modelu V3 kosztowało ją zaledwie 5,6–6 mln USD, podczas gdy w przypadku GPT-4 było to ponad 100 mln USD. Kontekstem były trudności w pozyskaniu technologii i budżetu, ale z drugiej strony firma miała do dyspozycji doskonałych specjalistów i wsparcie rządowe. Kiedy zrewolucjonizowała branżę AI, słychać było tylko, że „potrzeba jest matką wynalazków”.
Właśnie o to chodzi w moim artykule, w którym podkreślam potrzebę opracowania różnych podejść, aby sztuczna inteligencja jako całość była zrównoważona i inkluzywna.
DePIN jako odpowiedź na pułapki scentralizowanej AI
CN: W swoim artykule wspominasz o Filecoin, Render i DIMO, nazywając je kluczowymi graczami w rozwiązaniu kryzysu związanego z infrastrukturą AI. Dlaczego akurat te projekty mogą się sprawdzić lepiej niż tradycyjni dostawcy usług w chmurze, jak AWS czy Azure?
IK: Chciałabym podkreślić, że oprócz wspomnianych wcześniej rozwiązań DePIN istnieją również inne, które działają w podobny sposób. Istotne jest to, że te zdecentralizowane technologie pozwolą rozwiązać podstawową przyczynę problemu.
Decentralizacja uwzględnia ludzi i węzły w modelu biznesowym jako koszty infrastruktury (nakłady inwestycyjne + koszty operacyjne). Dzięki temu możemy rozłożyć koszty na miliony, a nawet miliardy węzłów na całym świecie. Jest to opłacalne podejście, które wspiera zrównoważony rozwój i prawa człowieka.
CN: Krytycy twierdzą, że scentralizowane systemy korzystają z ekonomii skali. Jak rozwiązania DePIN mogą zapewnić, że zdecentralizowana infrastruktura dorówna wydajności i niezawodności wielkoskalowych centrów danych jak projekt Stargate?
IK: Oczywiście systemy scentralizowane mogą przetrwać tylko dzięki ekonomii skali. Zwłaszcza jeśli zależy im na monopolu. Trzeba wówczas blokować konkurencję i budować jak największe scentralizowane systemy, aby przejąć rynek w swojej chmurze.
Projekt Stargate nie został stworzony ze względów technicznych, wydajnościowych ani niezawodnościowych. Dominującym argumentem przemawiającym za jego wsparciem przez rząd USA jest osiągnięcie supremacji amerykańskiej sztucznej inteligencji.
Z kolei rozwiązania DePIN wykorzystujące sztuczną inteligencję oznaczają, że obsługa sztucznej inteligencji jest zadaniem ludzi, za które otrzymują wynagrodzenie od społeczności. Chodzi o zrozumienie priorytetów ludzkości. Możemy zdecydować się na zapewnienie istnienia sztucznej inteligencji i jej współistnienia z nami, tworząc miejsca pracy i zrównoważone modele. Możemy też zdecydować się na ślepe działanie, stawiając sztuczną inteligencję ponad nami i niszcząc społeczeństwo, środowisko, a w dłuższej perspektywie nawet samą sztuczną inteligencję.
DePIN: gra w otwarte karty a ochrona prywatności
CN: Jak DePIN podchodzi do wrażliwych danych treningowych dla sztucznej inteligencji i czym to podejście różni się od scentralizowanych systemów? Czy dowody zerowej wiedzy (zero-knowledge proof) lub uczenie federacyjne (federated learning) nadają się do zachowania prywatności w modelach zdecentralizowanych?
IK: W teorii DePIN może obsługiwać dane treningowe w sposób zapewniający o wiele większe bezpieczeństworozdzielenie obliczeń i przechowywania danych, co zmniejsza ryzyko awarii pojedynczego punktu i naruszenia bezpieczeństwa danych. W praktyce takie rozwiązanie należy przetestować.
Systemy DePIN muszą uwzględniać w swojej infrastrukturze techniki zachowania prywatności (jak wspomniane wyżej FL lub ZKP), by chronić dane wrażliwe. Te funkcje nie są jednak domyślnie wbudowane w systemy.
Kryptowaluty AI muszą podążyć drogą decentralizacji
CN: Jeśli tak jak przewidujesz, główne LLM-y ulegną masowej awarii do roku 2030, jaki to będzie miało wpływ na ekosystem kryptowalut, szczególnie tokeny AI?
IK: Modele zdecentralizowane szybko przejmą udział w rynku pozostawionych w tyle głównych modeli LLM. Ci, którzy postawią na decentralizację i nagrody kryptograficzne, będą mieli duże szanse na wykładniczy wzrost.
CN: Nowe tokeny coraz częściej opierają się na narracji AI — niektóre projekty kryptowalutowe nawet nawiązują współprace lub korzystają z interfejsów API z modelami scentralizowanymi, jak OpenAI czy Anthropic. Czy tym projektom też grozi awaria, jeśli największe modele nie wytrzymają obciążenia?
IK: Oczywiście. Trzeba tworzyć elastyczne modele biznesowe, a to właśnie zapewnia prawdziwa decentralizacja.
CN: ChatGPT niedawno miał masową awarię. Wielu inwestorów znalazło się w trudnej sytuacji. Myślałem, że zapaść głównych systemów AI będzie miała poważniejsze konsekwencje dla tokenów AI.
IK: Niekoniecznie już teraz. Sentyment otaczający sztuczną inteligencję jest przeważnie pozytywny. Społeczność krypto jest optymistycznie nastawiona do agentów AI i ich tokenów. Dlatego mimo że awaria ChatGPT w czerwcu trwała kilka godzin (w kontekście przerw w dostawie prądu w niektórych krajach Unii Europejskiej), miała ograniczony wpływ na zmianę sentymentu. Gdyby takie awarie zdarzały się częściej, a ludzie zdali sobie sprawę z tego, jakie są ich konsekwencje, dałoby się też zauważyć mocniejszą reakcję rynków.
CN: Czy załamanie infrastruktury AI może zwrócić większą uwagę na sieci kryptograficzne warstwy bazowej, takie jak Bitcoin i Ethereum, jako odporne i odporne na cenzurę fundamenty wartości cyfrowej?
IK: Jestem przekonana, że tak będzie. Już teraz obserwujemy kryzysy związane ze scentralizowanymi giełdami kryptowalut (CEX). Stało się oczywiste, w jaki sposób tacy giganci czerpią zyski nie tylko z ogromnej bazy użytkowników, ale także z podmiotów, których tokeny wprowadzają do obrotu. Z czasem zdecentralizowane rozwiązania przejmą stery. I powiedziałbym, że stanie się to raczej wcześniej niż później.
Jak uniknąć nadchodzącego krachu sztucznej inteligencji
CN: W swoim artykule proponujesz tak zwany “podział zysków”, który ma pomóc uniknąć krachu AI. Czy infrastruktura zasilana kryptowalutami jest w stanie podzielić się zyskami z milionową społecznością współtwórców (na przykład operatorów węzłów)?
IK: Jest wręcz przeciwnie: trudno sobie wyobrazić, że takiego podziału zysków miałoby nie być. W tej chwili sztuczna inteligencja wykorzystuje zasoby wspólne do szkolenia (i wymaga ciągłej aktualizacji). Jest to źródło dochodów, którym należy się podzielić. Sytuacja ta wkrótce ulegnie zmianie, ponieważ wiele spraw dotyczących naruszenia praw własności intelektualnej trafiło już do sądów.
Z drugiej strony AI potrzebuje głównie energii, mocy obliczeniowej i pamięci, a w niektórych przypadkach zapewnienie tych zasobów jest obecnie finansowane z pieniędzy podatników. W tym sensie od lat Bitcoin i Ethereum, a obecnie wiele innych projektów, z powodzeniem obsługują węzły i opłacają rachunki. Dlaczego coś tak lukratywnego jak AI nie może przyjąć tej samej strategii?
Decentralizacja i społecznościowe podejście: ludzki aspekt w rzeczywistości zdominowanej przez maszyny
CN: Wspominasz też o “Internecie Wartości”, który wyłania się z połączenia sztucznej inteligencji, blockchaina i metaverse. Jak Twoim zdaniem będzie wyglądała w pełni funkcjonalna aplikacja AI-Web3 w roku 2030?
IK: Jedną z moich aspiracji jest, aby do 2030 r. takie aplikacje stały się narzędziami codziennego użytku, które naprawdę służą ludziom, chronią ich prywatność i są tworzone z myślą o rzeczywistych potrzebach.
Weźmy na przykład stronę internetową rządu, na którą obywatele wchodzą, aby skorzystać z usług publicznych. Wyobraź sobie, że obywatel otwiera jeden, łatwy w obsłudze portal. Jego cyfrowy, zdecentralizowany identyfikator daje mu dostęp do usług takich jak opieka zdrowotna, głosowanie lub ubieganie się o wsparcie, a asystent AI pomaga mu poruszać się po systemie, wypełniać formularze, a nawet sugeruje sposoby na zdobycie tokenów poprzez udział w projektach społecznych.
Co najważniejsze, sztuczna inteligencja rozpoznaje wartość danych użytkownika i płaci mu za nie, zamieniając codzienne interakcje cyfrowe w źródła dochodu. Wszystko to odbywa się z zachowaniem pełnej prywatności i przejrzystości, chronionej przez zdecentralizowany blockchain, a decyzje — takie jak przeznaczenie środków publicznych — są podejmowane w jasny i odpowiedzialny sposób poprzez głosowanie online oparte na DAO.
To jest Internet wartości: bardziej sprawiedliwy świat cyfrowy, w którym każdy jest właścicielem swoich danych, kształtuje systemy i współpracuje z AI, aby budować przyszłość nas wszystkich.
CN: Czy decentralizacja może doprowadzić do nowych form nierówności? Czy grozi nam świat, w którym w zyskach mogą uczestniczyć tylko posiadacze odpowiedniego sprzętu, szerokości pasma czy tokenów?
IK: Niewątpliwie tak! Dlatego liderzy sektora blockchain powinni wspierać tę wizję, od rządów zaś oczekujemy interwencji i regulacji. Nie można tworzyć monopolu pod przykrywką decentralizacji. Tu widzę pole do działania dla różnego rodzaju fundacji, organizacji pozarządowych czy spółdzielni, które możemy sami zakładać.
Dlaczego warto zaufać Cryptonews
Nie przegap
in numbers
