Prekretnica u treniranju Bittensora privukla je pozornost Chamatha Palihapitije i izvršnog direktora Nvidije Jensena Huanga

Zamah open source AI-ja raste uz podršku CEO-a Nvidije

Chamath Palihapitiya istaknuo je Bittensorov Covenant-72B tijekom epizode All-In Podcasta, uokvirivši ga kao opipljiv primjer decentralizirane umjetne inteligencije (AI) koja izlazi izvan teorije. Bittensor djeluje kao decentralizirana mreža vođena blockchainom koja uspostavlja peer-to-peer tržište na kojem se razmjenjuju i potiču modeli strojnog učenja i AI računalni resursi.

Palihapitiya je napor opisao jednostavnim riječima: jezični model velikih razmjera (LLM) treniran bez centralizirane infrastrukture, pogonjen umjesto toga mrežom neovisnih suradnika. “Uspjeli su istrenirati LLaMA model s 4 milijarde parametara, potpuno distribuirano, s hrpom ljudi koji doprinose viškom računalnih resursa,” rekao je, nazvavši to “prilično ludim tehničkim postignućem.”

Usporedba je sjela uz poznatu analogiju. “Postoje nasumični ljudi i svaka osoba dobije mali udio,” dodao je Palihapitiya, referirajući se na rani projekt distribuiranog računarstva koji je koristio neiskorišteni hardver diljem svijeta.

Huang nije odbacio ideju. Umjesto toga, uklopio ju je u šire sagledavanje AI tržišta, sugerirajući da decentralizirani i vlasnički pristupi nisu međusobno isključivi. “Ove dvije stvari nisu A ili B; to je A i B,” rekao je Huang. “Nema nikakve sumnje.”

Ta vizija dvostrukog kolosijeka odražava rastući raskol — i preklapanje — unutar AI-ja. S jedne strane su zatvoreni, visoko ispolirani sustavi poput ChatGPT-a, Claudea i Geminija. S druge strane su modeli s otvorenim težinama i decentralizirani modeli koji omogućuju programerima i organizacijama da prilagode sustave za specifične potrebe.

Huang je jasno dao do znanja da oba kolosijeka smatra ključnima. “Modeli su tehnologija, a ne proizvod,” rekao je, napominjući da će se većina korisnika i dalje oslanjati na ispolirane sustave opće namjene umjesto da vlastite gradi od nule.

U isto vrijeme, ukazao je na industrije u kojima prilagodba nije opcionalna. “Postoje sve te industrije gdje se njihova domenska stručnost… mora uhvatiti na način koji mogu kontrolirati,” objasnio je Huang, dodajući da “to može doći samo iz otvorenih modela.”

Ta izjava pogađa ravno u Bittensorovu nišu. Covenant-72B, razvijen kroz njegov Subnet 3 (Templar), predstavlja jedan od najvećih decentraliziranih treninga do danas, koordinirajući više od 70 suradnika preko standardnih internetskih veza bez središnjeg autoriteta.

Tehnički, model pomiče granice. Izgrađen s 72 milijarde parametara i treniran na približno 1,1 bilijun tokena, koristi inovacije poput komprimiranih komunikacijskih protokola i distribuiranog paralelizma podataka kako bi treniranje učinio izvedivim izvan tradicionalnih podatkovnih centara.

Metrike performansi sugeriraju da nije riječ samo o eksperimentu. Rezultati na benchmark testovima stavljaju ga u konkurenciju s etabliranim centraliziranim modelima, detalj koji pomaže objasniti zašto je projekt privukao pažnju i izvan kripto-native publike.

Tržište je to također primijetilo. Nakon objave, token projekta TAO porastao je 24% otkako se video Palihapitije i Huanga proširio društvenim mrežama.

Ipak, Huangovi komentari sugeriraju da prava priča nije disruptiranje, već suživot između ta dva pristupa. Vlasnički AI sustavi vjerojatno će ostati dominantni za opće korisnike, dok će otvoreni i decentralizirani modeli izgraditi uloge u specijaliziranim, troškovno osjetljivim ili aplikacijama vođenima suverenošću.

Za startupove je CEO Nvidije iznio pragmatičan plan: krenuti otvoreno, pa zatim slojevito dodavati vlasničke prednosti. “Svaki startup u koji sada ulažemo je najprije open source, a zatim prelazi na vlasnički model,” rekao je.

Drugim riječima, budućnost AI-ja možda neće pripadati jednoj arhitekturi ili filozofiji. Možda će pripadati onima koji se mogu snaći u obje — i znaju kada koristiti koju.

FAQ 🔎

• Što je Bittensorov Covenant-72B?
  Jezični model s 72 milijarde parametara treniran kroz decentraliziranu mrežu suradnika bez centralizirane infrastrukture.
• Što je Jensen Huang rekao o decentraliziranom AI-ju?
  Rekao je da će otvoreni i vlasnički AI modeli koegzistirati, opisujući odnos kao “A i B”, a ne izbor između njih.
• Zašto je ovaj razvoj važan?
  Pokazuje da se veliki AI modeli mogu trenirati izvan tradicionalnih podatkovnih centara, dovodeći u pitanje pretpostavke o infrastrukturnim potrebama.
• Kako ovo utječe na AI industriju?
  Podupire hibridnu budućnost u kojoj centralizirane platforme i decentralizirani modeli imaju različite uloge u različitim industrijama.