Pakar Memuji Peningkatan Kecekapan AI Terdesentralisasi Ketika Kekurangan GPU dan Had Tenaga Menjelma

Infrastruktur, Bukan Modal, adalah Kekangan Baru

Dalam beberapa minggu kebelakangan ini, keyakinan pelabur telah tergugat oleh kebimbangan yang semakin meningkat bahawa kitaran gembar-gembur kecerdasan buatan (AI) telah berkembang menjadi gelembung yang tidak mampan. Ini, seterusnya, telah mencipta tekanan ke bawah yang kuat yang menyumbang kepada pasaran dan aset seperti bitcoin menjunam. Ketidakselesaan yang semakin mendalam ini telah memadamkan sebarang pemangkin pasaran yang positif, termasuk berita penyelesaian penutupan kerajaan AS, kerana ramai yang takut untuk menghadapi pengulangan era dot-com yang bakal tiba untuk sektor ini.

Peningkatan kehati-hatian, terutamanya selepas kejayaan China dengan Deepseek, yang mengalihkan perhatian pasaran ke timur, telah menumpukan perhatian yang kritikal terhadap kewangan Lembah Silikon. Kebimbangan utama kini tertumpu pada perbezaan yang jelas antara unjuran pendapatan jangka panjang yang bercita-cita tinggi dan penilaian spekulatif yang sangat tinggi yang dipinta oleh firma AI. Pengkritik mengatakan bahawa metrik ini mencadangkan pembetulan yang besar mungkin sudah lama tertunggak.

Di luar kebimbangan bahawa industri AI melebih-lebihkan keupayaannya, pemimpin industri lain baru-baru ini telah membangkitkan amaran mengenai bagaimana isu tidak selesai untuk membekalkan pusat data mengancam akan menyekat pertumbuhan. Walaupun sesetengah firma AI mungkin berjaya mengumpulkan berjuta-juta dolar, kejayaan mereka yang paling penting bergantung bukan sahaja kepada modal yang dikumpulkan tetapi juga kepada ketersediaan infrastruktur.

Kebimbangan ini baru-baru ini diketengahkan oleh CEO Microsoft Satya Nadella, yang mendedahkan bahawa syarikat teknologi itu mempunyai banyak GPU NVIDIA yang tidak digunakan kerana kekurangan tenaga untuk menggerakkannya. Keadaan ini mengesahkan bahawa kuasa dan ruang pusat data adalah kekangan sebenar untuk pertumbuhan industri AI, menjadikan akses kepada pusat data yang dikuasakan sebagai titik leverage baru.

Akibatnya, penyelesaian konvensional, seperti membina loji kuasa nuklear, menghadapi ketidakpadanan: permintaan semakin meningkat lebih cepat daripada masa dan modal besar yang diperlukan untuk membawa loji baru dalam talian. Ketidakpadanan ini memberi dorongan kepada idea menggunakan pemprosesan AI terdesentralisasi (DAI) untuk menyesuaikan kadar pertumbuhan ekosistem.

Kes untuk AI Terdesentralisasi

Menurut pakar, AI terdesentralisasi kebal secara semula jadi terhadap kegagalan tenaga terpusat yang dipengaruhi oleh syarikat gergasi seperti Microsoft dan Google. Model ini juga memudahkan pasaran kos-efektif untuk sumber yang tersebar, berpotensi mengakses anggaran 30%–40% kapasiti GPU yang tidak digunakan di dunia.

Namun, DAI tidak tanpa pengkritiknya. Kebimbangan termasuk ketiadaan pihak berkuasa pusat untuk menyelaraskan sumber dan risiko bahawa monetisasi data peribadi melalui token dan blockchain boleh mencipta peluang baru untuk penjenayah siber dan penipuan.

Baca lebih lanjut: Bitcoin Menurun Ketika Kebimbangan Gelembung AI Meningkat

Walaupun terdapat kebimbangan ini, pakar yang diwawancarai oleh Bitcoin.com News yakin bahawa kelebihan DAI lebih besar daripada kelemahannya. Michael Heinrich, CEO 0G Labs, menyatakan bahawa model DAI “boleh memanfaatkan latihan teragih, di mana ratusan nod dalam pelbagai lokasi digunakan untuk melatih satu model, dan ini telah terbukti memberikan keuntungan kecekapan yang besar,” menjadikan latihan lebih pantas dan lebih murah.

Walaupun pusat data terpusat menawarkan throughput yang tinggi dan kependaman rendah pada rangkaian dalaman mereka, pengasas dan CEO Argentum AI Andrew Sobko menegaskan bahawa susunan terdesentralisasi “menang untuk daya tindak dan kekuatan pada tepi” untuk pengguna jauh.

Penjimatan Tenaga: Sobko menambah bahawa desentralisasi mengurangkan keperluan tenaga pada “kedua-dua belah syiling,” dengan menyatakan: “Menambah lebih banyak pemprosesan terpusat memerlukan penambahan lebih banyak elektrik terpusat, yang menghasilkan lebih banyak haba, yang memerlukan lebih banyak penyejukan, yang juga memerlukan banyak tenaga. Ia juga memerlukan sejumlah besar air.”

Model Ekonomi Mampan

Kedua-dua pakar bersetuju bahawa insentif token dan mekanisme pasaran adalah model ekonomi teras yang menyokong DAI. Ini termasuk sistem berasaskan reputasi di mana ganjaran dikaitkan dengan masa operasi dan kebolehpercayaan, dengan itu memberi insentif kepada perkhidmatan yang lebih baik daripada penyumbang.

Tambahan pula, kedua-dua pakar bersetuju bahawa mikrogrid yang boleh diperbaharui secara tempatan dan sumber tenaga milik komuniti adalah pasangan semula jadi untuk nod DAI. Sobko berpendapat bahawa dengan menempatkan nod pemprosesan AI bersama dengan mikrogrid seperti itu, “tenaga bersih berlebihan boleh dimakan di tapak” untuk tugas pemprosesan. Ini memberi komuniti cara untuk memonetisasi operasi mereka tanpa perlu disambungkan ke grid pusat, dengan berkesan memperkukuh infrastruktur tempatan dan kemampanan.

FAQ 🧠

• Mengapa pasaran berada di bawah tekanan? Kebimbangan mengenai gelembung AI dan firma yang dinilai terlalu tinggi telah menggugat keyakinan pelabur global.
• Apakah cabaran infrastruktur utama? Kekurangan tenaga dan kapasiti pusat data yang terhad sedang menyekat pertumbuhan industri AI di seluruh dunia.
• Bagaimana AI terdesentralisasi membantu secara global? DAI memanfaatkan kapasiti GPU yang tidak digunakan, membolehkan kecekapan rentas sempadan dan mengurangkan risiko tenaga terpusat.
• Apa yang menyokong penerimaan DAI? Insentif tokenik dan mikrogrid boleh diperbaharui tempatan mencipta model ekonomi mampan yang dipacu oleh komuniti.