Deskundigen prijzen gedecentraliseerde AI efficiëntiewinsten aan nu GPU-tekorten en energielimieten dreigen

Infrastructuur, Niet Kapitaal, is de Nieuwe Beperking

In de afgelopen weken is het vertrouwen van investeerders geschokt door groeiende angsten dat de kunstmatige intelligentie (AI) hype is uitgegroeid tot een onhoudbare bubbel. Dit heeft op zijn beurt een krachtige neerwaartse druk gecreëerd die heeft bijgedragen aan de markten en activa zoals bitcoin die kelderen. Deze toenemende onrust heeft alle positieve marktprikkels, inclusief nieuws over de opgeloste sluiting van de Amerikaanse overheid, overweldigd, aangezien velen vrezen voor een dreigend dotcom-tijdperk voor de sector.

Verhoogde voorzichtigheid, vooral na het succes van China’s Deepseek, dat de marktaandacht naar het oosten heeft verschoven, heeft een kritisch licht geworpen op de financiën van Silicon Valley. De kern van de bezorgdheid draait nu om de duidelijke ongelijkheid tussen ambitieuze, langetermijn opbrengstprojecties en de sterk opgeblazen, speculatieve waarderingen die worden geëist door AI-bedrijven. Critici zeggen dat deze cijfers suggereren dat een aanzienlijke correctie aanstaande is.

Naast de angst dat de AI-industrie haar capaciteiten overschat, hebben andere industrie leiders recentelijk alarm geslagen over hoe het onopgeloste probleem van het aandrijven van datacenters de groei dreigt te beperken. Terwijl sommige AI-bedrijven erin kunnen slagen miljarden dollars op te halen, zal hun uiteindelijke succes niet alleen afhangen van het opgehaalde kapitaal, maar ook van de beschikbaarheid van infrastructuur.

Deze zorg werd recentelijk benadrukt door Microsoft CEO Satya Nadella, die onthulde dat de techgigant talloze NVIDIA GPU’s werkloos heeft staan omdat er niet genoeg energie is om ze aan te drijven. Deze situatie bevestigt dat stroom en datacenterruimte de echte beperkingen zijn voor de groei van de AI-industrie, waardoor toegang tot aangedreven datacenters de nieuwe hefboom is.

Consequent hebben conventionele oplossingen, zoals de bouw van kerncentrales, een mismatch: de vraag groeit sneller dan de tijd en het enorme kapitaal dat nodig is om nieuwe centrales operationeel te maken. Deze mismatch geeft impuls aan het idee van het gebruik van gedecentraliseerde AI (DAI) berekeningen om het tempo van de ecosysteemgroei bij te benen.

Het Argument voor Gedecentraliseerde AI

Volgens experts is gedecentraliseerde AI inherent immuun voor de gecentraliseerde energie-fouten waarovergroeiers zoals Microsoft en Google vatbaar zijn. Dit model faciliteert ook een kosteneffectieve marktplaats voor verspreide middelen, waarbij potentieel toegang kan worden verkregen tot naar schatting 30%–40% van de wereldwijde ongebruikte GPU-capaciteit.

Echter, DAI is niet zonder zijn critici. Bezorgdheden omvatten het gebrek aan een centrale autoriteit om middelen te coördineren en het risico dat de geldeiquisering van privégegevens via tokens en blockchains nieuwe kansen voor cybercriminelen en oplichters zou kunnen creëren.

Lees meer: Bitcoin Daalt na Zorg om AI Bubbel

Ondanks deze zorgen zijn experts geïnterviewd door Bitcoin.com News ervan overtuigd dat de voordelen van DAI zwaarder wegen dan de nadelen. Michael Heinrich, CEO van 0G Labs, merkt op dat DAI-modellen “voordeel kunnen halen uit gedistribueerde training, waar honderden knooppunten verspreid over de wereld worden gebruikt om één model te trainen, en dit is gebleken om enorme efficiëntieverbeteringen op te leveren,” waardoor training sneller en goedkoper wordt.

Hoewel gecentraliseerde datacenters hoge doorvoer en lage latentie bieden op hun interne netwerken, beweert Argentum AI-oprichter en CEO Andrew Sobko dat gedecentraliseerde setups “winnen in reactievermogen en robuustheid aan de rand” voor verre gebruikers.

Energiebesparingen: Sobko voegde eraan toe dat decentralisatie de energiewensen aan “beide kanten van de medaille” vermindert, en zei: “Meer gecentraliseerde berekeningen toevoegen vereist het toevoegen van meer gecentraliseerde elektriciteit, wat meer warmte creëert, wat meer koeling vereist, wat ook veel energie vergt. Het vereist ook een enorme hoeveelheid water.”

Duurzame Economische Modellen

Beide experts zijn het erover eens dat getokeniseerde prikkels en marktplaatsmechanismen de kern vormen van de economische modellen die DAI ondersteunen. Deze omvatten reputatiegebaseerde systemen waarbij beloningen zijn gekoppeld aan uptime en betrouwbaarheid, waardoor betere diensten van bijdragers worden gestimuleerd.

Bovendien zijn beide experts het erover eens dat lokale hernieuwbare microgrids en door de gemeenschap beheerde energiebronnen een natuurlijke partner zijn voor DAI-knopen. Sobko stelt dat door een AI-rekenknooppunt te co-lokaliseren met een dergelijk microgrid, “overtollige schone energie ter plaatse kan worden verbruikt” voor rekentaken. Dit geeft gemeenschappen een manier om hun operaties te gelde te maken zonder verbinding te maken met het centrale netwerk, waardoor lokale infrastructuur en duurzaamheid effectief worden versterkt.

FAQ 🧠

• Waarom staan markten onder druk? Angsten voor een AI-bubbel en overgewaardeerde bedrijven hebben het wereldwijde investeerdersvertrouwen geschokt.
• Wat is de belangrijkste infrastructuuruitdaging? Energie tekorten en beperkte datacentercapaciteit beperken de groei van de AI-industrie wereldwijd.
• Hoe helpt gedecentraliseerde AI wereldwijd? DAI benut ongebruikte GPU-capaciteit, maakt grensoverschrijdende efficiëntie mogelijk, en vermindert gecentraliseerde energierisico’s.
• Wat ondersteunt DAI-adoptie? Getokeniseerde prikkels en lokale hernieuwbare microgrids creëren duurzame, gemeenschapsgedreven economische modellen.