Pencapaian Latihan Bittensor Menarik Perhatian Chamath Palihapitiya dan CEO Nvidia Jensen Huang

Momentum AI Sumber Terbuka Semakin Kukuh Dengan Sokongan CEO Nvidia

Chamath Palihapitiya mengetengahkan Covenant-72B milik Bittensor semasa satu episod All-In Podcast, mengangkatnya sebagai contoh nyata kecerdasan buatan terdesentralisasi (AI) yang bergerak melangkaui teori. Bittensor beroperasi sebagai rangkaian terdesentralisasi berasaskan blok rantai yang mewujudkan pasaran rakan-ke-rakan (peer-to-peer) di mana model pembelajaran mesin dan kuasa pengkomputeran AI diperdagangkan serta diberi insentif.

Palihapitiya menerangkan usaha itu dalam istilah yang mudah: sebuah model bahasa berskala besar (LLM) yang dilatih tanpa infrastruktur berpusat, sebaliknya dikuasakan oleh rangkaian penyumbang bebas. “Mereka berjaya melatih model LLaMA 4 bilion parameter, sepenuhnya teragih, dengan sekumpulan orang menyumbang lebihan kuasa pengkomputeran,” katanya, sambil menyifatkannya sebagai “pencapaian teknikal yang agak gila.”

Perbandingan itu disampaikan dengan analogi yang biasa. “Ada orang rawak, dan setiap orang mendapat sedikit bahagian,” tambah Palihapitiya, merujuk kepada projek pengkomputeran teragih awal yang memanfaatkan perkakasan terbiar di seluruh dunia.

Huang tidak menolak idea itu. Sebaliknya, beliau meletakkannya dalam rangka yang lebih luas mengenai pasaran AI, mencadangkan bahawa pendekatan terdesentralisasi dan proprietari tidak semestinya saling menafikan. “Dua perkara ini bukan A atau B; ia A dan B,” kata Huang. “Tiada persoalan tentang itu.”

Visi dua landasan itu mencerminkan jurang yang semakin melebar—dan bertindih—dalam AI. Di satu pihak ialah sistem tertutup yang sangat diperkemas seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini. Di pihak lain ialah model berat terbuka (open-weight) dan terdesentralisasi yang membolehkan pembangun dan organisasi menyesuaikan sistem mengikut keperluan khusus.

Huang menegaskan bahawa beliau melihat kedua-dua landasan itu sebagai penting. “Model ialah teknologi, bukan produk,” katanya, sambil menyatakan bahawa kebanyakan pengguna akan terus bergantung pada sistem serba guna yang diperkemas berbanding membina sendiri dari awal.

Pada masa yang sama, beliau menunjuk kepada industri yang memerlukan penyesuaian sebagai sesuatu yang tidak boleh dielakkan. “Terdapat semua industri di mana kepakaran domain mereka… perlu ditangkap dengan cara yang mereka boleh kawal,” jelas Huang, sambil menambah bahawa “itu hanya boleh datang daripada model terbuka.”

Kenyataan itu tepat mengenai bidang Bittensor. Covenant-72B, yang dibangunkan melalui Subnet 3 (Templar) miliknya, mewakili salah satu larian latihan terdesentralisasi terbesar setakat ini, menyelaraskan lebih 70 penyumbang melalui sambungan internet biasa tanpa pihak berkuasa pusat.

Dari sudut teknikal, model ini menolak batasan. Dibina dengan 72 bilion parameter dan dilatih pada kira-kira 1.1 trilion token, ia memanfaatkan inovasi seperti protokol komunikasi termampat dan paralelisme data teragih untuk menjadikan latihan berdaya maju di luar pusat data tradisional.

Metrik prestasi menunjukkan ia bukan sekadar eksperimen. Keputusan penanda aras meletakkannya bersaing dengan model berpusat yang sudah mapan, satu perincian yang membantu menjelaskan mengapa projek ini menarik perhatian di luar khalayak natif kripto.

Pasaran turut mengambil perhatian. Susulan pengumuman itu, token projek TAO telah meningkat 24% sejak video Palihapitiya dan Huang tersebar di media sosial.

Namun, komen Huang menunjukkan bahawa cerita sebenar bukanlah gangguan, tetapi kewujudan bersama antara kedua-duanya. Sistem AI proprietari kemungkinan akan kekal dominan untuk pengguna umum, manakala model terbuka dan terdesentralisasi mengukir peranan dalam aplikasi khusus, sensitif kos, atau didorong kedaulatan.

Bagi syarikat pemula, CEO Nvidia menggariskan pelan tindakan yang pragmatik: mulakan secara terbuka, kemudian lapiskan kelebihan proprietari. “Setiap startup yang kami laburkan sekarang adalah sumber terbuka dahulu, kemudian beralih kepada model proprietari,” katanya.

Dengan kata lain, masa depan AI mungkin bukan milik satu seni bina atau falsafah sahaja. Ia mungkin milik mereka yang mampu menavigasi kedua-duanya—dan tahu bila untuk menggunakan setiap satu.

FAQ 🔎

• Apakah itu Covenant-72B milik Bittensor?
  Sebuah model bahasa 72 bilion parameter yang dilatih melalui rangkaian penyumbang terdesentralisasi tanpa infrastruktur berpusat.
• Apa yang Jensen Huang katakan tentang AI terdesentralisasi?
  Beliau berkata model AI terbuka dan proprietari akan wujud bersama, menyifatkan hubungan itu sebagai “A dan B,” bukan pilihan antara kedua-duanya.
• Mengapa perkembangan ini penting?
  Ia menunjukkan model AI berskala besar boleh dilatih di luar pusat data tradisional, mencabar andaian tentang keperluan infrastruktur.
• Bagaimana ini mempengaruhi industri AI?
  Ia menyokong masa depan hibrid di mana platform berpusat dan model terdesentralisasi memainkan peranan berbeza merentas industri.