Školicí program společnosti Bittensor vzbudil zájem Chamatha Palihapitiy a generálního ředitele společnosti Nvidia Jensena Huanga

Open source AI nabírá na síle díky podpoře generálního ředitele společnosti Nvidia

Chamath Palihapitiya upozornil na Covenant-72B od společnosti Bittensor během jedné z epizod podcastu All-In a představil jej jako konkrétní příklad decentralizované umělé inteligence (AI), která překračuje rámec teorie. Bittensor funguje jako decentralizovaná síť založená na blockchainu, která vytváří peer-to-peer tržiště, na kterém se vyměňují a odměňují modely strojového učení a výpočetní výkon AI.

Palihapitiya popsal tento projekt srozumitelnými slovy: rozsáhlý jazykový model (LLM) trénovaný bez centralizované infrastruktury, poháněný místo toho sítí nezávislých přispěvatelů. „Podařilo se jim vytrénovat model LLaMA s 4 miliardami parametrů, zcela distribuovaný, s pomocí skupiny lidí, kteří přispěli přebytečným výpočetním výkonem,“ řekl a označil to za „docela šílený technický úspěch“.

Srovnání dopadlo známou analogií. „Jsou tu náhodní lidé a každý z nich dostane malý podíl,“ dodal Palihapitiya s odkazem na raný projekt distribuovaného výpočtu, který využíval nevyužitý hardware po celém světě.

Huang tuto myšlenku nezavrhl. Místo toho se přiklonil k širšímu pojetí trhu s AI a naznačil, že decentralizované a proprietární přístupy se vzájemně nevylučují. „Tyto dvě věci nejsou A nebo B; je to A i B,“ řekl Huang. „O tom není pochyb.“

Tato vize dvou cest odráží rostoucí rozdělení – a překrývání – v rámci AI. Na jedné straně jsou uzavřené, vysoce propracované systémy jako ChatGPT, Claude a Gemini. Na druhé straně jsou otevřené a decentralizované modely, které umožňují vývojářům a organizacím přizpůsobit systémy konkrétním potřebám.

Huang dal jasně najevo, že obě cesty považuje za nezbytné. „Modely jsou technologie, ne produkt,“ řekl a poznamenal, že většina uživatelů se bude i nadále spoléhat na propracované systémy pro všeobecné použití, místo aby si budovala vlastní od nuly.

Zároveň poukázal na odvětví, kde přizpůsobení není volitelné. „Existují všechna tato odvětví, kde jejich odborné znalosti v dané oblasti… musí být zachyceny způsobem, který mohou kontrolovat,“ vysvětlil Huang a dodal, že „toho lze dosáhnout pouze pomocí otevřených modelů.“

Toto prohlášení přesně zapadá do strategie společnosti Bittensor. Covenant-72B, vyvinutý prostřednictvím její sítě Subnet 3 (Templar), představuje jeden z dosud největších decentralizovaných tréninkových běhů, koordinující více než 70 přispěvatelů přes standardní internetová připojení bez centrální autority.

Z technického hlediska tento model posouvá hranice. Je postaven na 72 miliardách parametrů a trénován na zhruba 1,1 bilionu tokenů. Využívá inovace, jako jsou komprimované komunikační protokoly a distribuovaná datová paralelita, aby bylo trénování proveditelné i mimo tradiční datová centra.

Metriky výkonu naznačují, že nejde pouze o experiment. Výsledky benchmarků jej staví do konkurence se zavedenými centralizovanými modely, což pomáhá vysvětlit, proč projekt přitáhl pozornost i mimo kryptoměnové publikum.

Všiml si toho i trh. Po oznámení vzrostl token projektu TAO o 24 %, poté co se video Palihapitiya a Huanga rozšířilo na sociálních médiích.

Huangovy komentáře však naznačují, že skutečným příběhem není narušení, ale koexistence obou modelů. Pro běžné uživatele budou pravděpodobně i nadále dominovat proprietární systémy AI, zatímco otevřené a decentralizované modely si vybudují své místo ve specializovaných, nákladově citlivých nebo suverenitou řízených aplikacích.

Pro startupy nastínil generální ředitel společnosti Nvidia pragmatický postup: začít s otevřeným modelem a poté přidat proprietární výhody. „Každý startup, do kterého nyní investujeme, je nejprve open source a poté přechází na proprietární model,“ řekl.

Jinými slovy, budoucnost AI nemusí patřit jedné architektuře nebo filozofii. Může patřit těm, kteří se dokážou orientovat v obou – a vědí, kdy kterou použít.

Často kladené otázky 🔎

• Co je Covenant-72B od společnosti Bittensor?
  Jazykový model s 72 miliardami parametrů, který byl vycvičen prostřednictvím decentralizované sítě přispěvatelů bez centralizované infrastruktury.
• Co řekl Jensen Huang o decentralizované AI?
  Řekl, že otevřené a proprietární modely AI budou koexistovat, a popsal tento vztah jako „A a B“, nikoli jako volbu mezi nimi.
• Proč je tento vývoj důležitý?
  Ukazuje, že rozsáhlé modely AI lze trénovat mimo tradiční datová centra, což zpochybňuje předpoklady o potřebách infrastruktury.
• Jaký to má dopad na odvětví AI?
  Podporuje to hybridní budoucnost, ve které centralizované platformy a decentralizované modely plní různé role napříč odvětvími.