Tonggak Penting Pelatihan Bittensor Menarik Perhatian Chamath Palihapitiya dan CEO Nvidia Jensen Huang

Momentum AI Sumber Terbuka Meningkat Berkat Dukungan CEO Nvidia

Chamath Palihapitiya menyoroti Covenant-72B dari Bittensor dalam sebuah episode All-In Podcast, menjadikannya sebagai contoh nyata dari kecerdasan buatan (AI) terdesentralisasi yang melampaui teori. Bittensor beroperasi sebagai jaringan terdesentralisasi yang digerakkan oleh blockchain yang membangun pasar peer-to-peer tempat model pembelajaran mesin dan komputasi AI dipertukarkan dan diberi insentif.

Palihapitiya menjelaskan upaya tersebut dengan bahasa yang sederhana: model bahasa berskala besar (LLM) yang dilatih tanpa infrastruktur terpusat, melainkan didukung oleh jaringan kontributor independen. “Mereka berhasil melatih model LLaMA dengan 4 miliar parameter, sepenuhnya terdistribusi, dengan banyak orang yang menyumbangkan daya komputasi berlebih,” katanya, menyebutnya sebagai “prestasi teknis yang cukup gila.”

Perbandingan tersebut disampaikannya dengan analogi yang sudah familiar. “Ada orang-orang acak, dan setiap orang mendapat bagian kecil,” tambah Palihapitiya, merujuk pada proyek komputasi terdistribusi awal yang memanfaatkan perangkat keras yang tidak terpakai di seluruh dunia.

Huang tidak menampik ide tersebut. Sebaliknya, ia mengarah pada kerangka pemikiran yang lebih luas tentang pasar AI, menyarankan bahwa pendekatan terdesentralisasi dan eksklusif tidak saling bertentangan. “Kedua hal ini bukan A atau B; melainkan A dan B,” kata Huang. “Tidak ada keraguan tentang hal itu.”

Visi dua jalur ini mencerminkan perpecahan—dan tumpang tindih—yang semakin meluas di dalam AI. Di satu sisi terdapat sistem tertutup dan sangat terpolish seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini. Di sisi lain terdapat model terbuka dan terdesentralisasi yang memungkinkan pengembang dan organisasi menyesuaikan sistem untuk kebutuhan spesifik.

Huang menegaskan bahwa ia melihat kedua jalur tersebut sebagai hal yang esensial. “Model adalah teknologi, bukan produk,” katanya, sambil mencatat bahwa sebagian besar pengguna akan terus mengandalkan sistem yang sudah matang dan serba guna daripada membangun sistem mereka sendiri dari nol.

Pada saat yang sama, ia menyoroti industri-industri di mana penyesuaian bukanlah pilihan. “Ada banyak industri di mana keahlian domain mereka… harus ditangkap dengan cara yang dapat mereka kendalikan,” jelas Huang, sambil menambahkan bahwa “hal itu hanya dapat berasal dari model terbuka.”

Pernyataan tersebut tepat sasaran bagi Bittensor. Covenant-72B, yang dikembangkan melalui Subnet 3 (Templar), mewakili salah satu sesi pelatihan terdesentralisasi terbesar hingga saat ini, mengoordinasikan lebih dari 70 kontributor melalui koneksi internet standar tanpa otoritas pusat.

Secara teknis, model ini mendobrak batasan. Dibangun dengan 72 miliar parameter dan dilatih pada sekitar 1,1 triliun token, model ini memanfaatkan inovasi seperti protokol komunikasi terkompresi dan paralelisme data terdistribusi untuk membuat pelatihan dapat dilakukan di luar pusat data tradisional.

Metrik kinerja menunjukkan bahwa ini bukan sekadar eksperimen. Hasil benchmark menempatkannya dalam persaingan dengan model terpusat yang sudah mapan, sebuah detail yang membantu menjelaskan mengapa proyek ini telah menarik perhatian di luar audiens kripto.

Pasar juga menyadarinya. Setelah pengumuman tersebut, token proyek TAO telah naik 24% sejak video Palihapitiya dan Huang beredar di media sosial.

Namun, komentar Huang menunjukkan bahwa inti sebenarnya bukanlah disrupsi, melainkan koeksistensi antara keduanya. Sistem AI proprietary kemungkinan besar akan tetap dominan bagi pengguna umum, sementara model terbuka dan terdesentralisasi akan menemukan perannya dalam aplikasi khusus, sensitif biaya, atau yang didorong oleh kedaulatan.

Bagi startup, CEO Nvidia tersebut menguraikan panduan praktis: mulailah dengan model terbuka, lalu tambahkan keunggulan eksklusif. “Setiap startup yang kami investasikan saat ini mengutamakan open source, lalu beralih ke model eksklusif,” katanya.

Dengan kata lain, masa depan AI mungkin tidak hanya milik satu arsitektur atau filosofi. Masa depan AI mungkin milik mereka yang dapat menavigasi keduanya—dan tahu kapan harus menggunakan masing-masing.

FAQ 🔎

• Apa itu Covenant-72B dari Bittensor?
  Model bahasa dengan 72 miliar parameter yang dilatih melalui jaringan kontributor terdesentralisasi tanpa infrastruktur terpusat.
• Apa yang dikatakan Jensen Huang tentang AI terdesentralisasi?
  Dia mengatakan model AI terbuka dan eksklusif akan hidup berdampingan, menggambarkan hubungan tersebut sebagai “A dan B,” bukan pilihan di antara keduanya.
• Mengapa perkembangan ini penting?
  Hal ini menunjukkan bahwa model AI berskala besar dapat dilatih di luar pusat data tradisional, sehingga menantang asumsi tentang kebutuhan infrastruktur.
• Bagaimana hal ini memengaruhi industri AI?
  Hal ini mendukung masa depan hibrida di mana platform terpusat dan model terdesentralisasi memainkan peran yang berbeda di berbagai industri.