DeAI Rising: Jak Zdecentralizowane Sieci Przełamują Korporacyjny Monopol na GPU

Punkt zapalny AI w 2025 roku: Nowa era geopolityki

Rok 2025 stał się ostatecznym punktem zapalnym w globalnym “wyścigu zbrojeń” w dziedzinie sztucznej inteligencji. W Stanach Zjednoczonych skala inwestycji osiągnęła punkt kulminacyjny, gdy giganci technologiczni organizowali infrastrukturalne działania warte miliardy dolarów. W szczególności projekt superkomputera Stargate Microsoftu i OpenAI o wartości 500 miliardów dolarów oraz inwestycja Amazonu w centra danych w wysokości 150 miliardów dolarów oznaczały ruch wzmacniający amerykańską dominację. Aby chronić tę przewagę, rząd USA zaostrzył kontrolę eksportową na zaawansowane półprzewodniki, szczególnie celując w chipy klasy H100 i Blackwell, aby zahamować postęp chińskich rywali.

Podczas gdy Pekin wyrażał się mniej głośno na temat mega transakcji, techniczna równorzędność osiągnięta przez modele takie jak Deepseek — które podobno dorównują GPT-4 pod względem efektywności — pokazuje, że Chiny z powodzeniem skierowały swoje działania ku “niezależnej obliczeniowości”. Ta strategiczna zmiana jest zakotwiczona w najnowszym mandacie rządowym, wymagającym od krajowych firm priorytetowego traktowania lokalnego krzemu, co skutecznie oddziela chińskie aspiracje AI od zachodnich łańcuchów dostaw.

Czytaj więcej: Rewolucja AI Deepseek wywołuje chaos na rynkach kryptowalutowych i giełdach w USA oraz Europie

Frenetyzm najlepiej ilustrują rynki finansowe. W 2025 roku startupy AI zebrały oszałamiające 60 miliardów dolarów tylko w pierwszym i drugim kwartale, podczas gdy akcje głównych firm technologicznych dodały biliony do swojej łącznej wartości rynkowej. Jednak ta dynamika napotyka fizyczny sufit: energię. Szacunki sugerują obecnie, że centra danych AI będą zużywać do 4% globalnej energii elektrycznej do 2026 roku. To zmusiło niektóre firmy do zwrócenia się ku energii jądrowej, a Microsoft niedawno ponownie otworzył elektrownię Three Mile Island, aby zasilić swoje głodne klastry.

Jednak rosną obawy, że świat AI, który wielu sobie wyobraża, może nie zostać zrealizowany z powodu wielu czynników, w tym niedostatecznych zasobów energetycznych do utrzymania masywnej infrastruktury, która jest obecnie budowana. Szkolenie i uruchamianie zaawansowanych modeli AI wymaga ogromnych ilości energii elektrycznej, pojemności centrów danych i systemów chłodzenia, co rodzi pytania o zrównoważony rozwój i to, czy globalne sieci energetyczne mogą nadążyć za gwałtownie rosnącym popytem. Niektórzy eksperci ostrzegają, że bez przełomów w efektywności energetycznej lub alternatywnych źródłach energii, marzenie o wszechobecnej, przypominającej człowieka AI może pozostawać poza zasięgiem.

Poza wyzwaniami technicznymi i środowiskowymi, inni obawiają się silnego uścisku garstki amerykańskich gigantów technologicznych, którzy kontrolują zarówno przemysł, jak i narrację wokół AI. Firmy te kontrolują najpotężniejsze modele, największe zbiory danych i platformy, za pośrednictwem których wdrażana jest AI, dając im nieproporcjonalny wpływ na to, jak technologia się rozwija i kto z niej korzysta. Krytycy twierdzą, że ta koncentracja władzy grozi tłumieniem konkurencji, ograniczaniem innowacji i kształtowaniem postrzegania publicznego w sposób, który służy interesom korporacyjnym, a nie dobru ogółu.

Te obawy skłoniły amerykańskich polityków, w tym senatora Berniego Sandersa, do wezwania do dialogu narodowego na temat AI — jej trajektorii, jej zarządzania i ról, jakie powinni odgrywać różni interesariusze. Debata nie dotyczy tylko postępu technologicznego, ale także odpowiedzialności, przejrzystości i równości: kto ustala zasady, kto czerpie korzyści i kto ponosi ryzyko.

Podczas gdy Sanders wzywa do narodowego dialogu, aby zapobiec korporacyjnej monopolizacji inteligencji, społeczności kryptowalutowe i open-source budują alternatywę: zdecentralizowaną AI (DeAI). Już teraz, projekty takie jak Bittensor (TAO), Io.net i Near Protocol wprowadzają sieci bez zezwoleń, które przekształcają sposób, w jaki budowana i zarządzana jest infrastruktura AI. Inicjatywy te mają na celu uwolnienie się od korporacyjnych wąskich gardeł i demokratyzację dostępu do kluczowych zasobów zasilających inteligencję maszynową.

Zasoby obliczeniowe tłumu

Zamiast czekać na rzadkie, drogie GPU zablokowane za korporacyjnymi łańcuchami dostaw, indywidualni właściciele sprzętu mogą bezpośrednio wynajmować swoją moc obliczeniową deweloperom. W ostatnim wywiadzie Andrew Sobko, współzałożyciel Argentum AI, wskazywał, dlaczego jest to poważnym problemem: trenowanie dużych modeli wymaga ogromnej mocy GPU. Jednak podaż jest ograniczona i kontrolowana przez kilku dostawców, tworząc “zamknięty ogród”, w którym startupy i mniejsze podmioty są wypychane poza rynek.

Podobnie jak Sanders, Sobko również skarży się, że garstka korporacji kontroluje infrastrukturę, dostęp i ceny — zjawisko, które, jak twierdzi, dławi innowacje i sprawia, że rozwój AI jest niezwykle kosztowny dla większości organizacji. Jednakże, Sobko argumentuje, że budując otwarte, rozproszone sieci obliczeniowe, osoby indywidualne i organizacje mogą aportować nieużywaną moc GPU na wspólny rynek. Ten zdecentralizowany rynek nie tylko omija trwający niedobór Nvidia, ale także odblokowuje niewykorzystaną globalną pojemność, przekształcając nieużywane maszyny w aktywnych uczestników gospodarki AI. Główne przesłanie Sobko jest takie, że przyszłość AI zależy od uwolnienia się spod scentralizowanej kontroli i przyjęcia zdecentralizowanych rynków obliczeniowych.

Pod modelami open-source, zarządzanie przesuwa się z sali posiedzeń zarządu do rozproszonych społeczności. Decyzje dotyczące konstrukcji modelu, aktualizacji i użycia są podejmowane zbiorowo, co zapewnia przejrzystość i zmniejsza ryzyko monopolistycznej kontroli. Open-source frameworki przyspieszają innowacje, pozwalając każdemu na audyt, wkład i budowanie na wspólnych fundamentach.

Dzięki zdecentralizowanym modelom użytkownicy zachowują kryptograficzne prawo własności do swoich danych treningowych, co zapewnia prywatność i kontrolę w świecie, gdzie dane często są wykorzystywane bez zgody. Modele danych suwerennych umożliwiają jednostkom decydowanie, jak ich informacje są wykorzystywane, wymieniane lub nagradzane, tworząc bardziej sprawiedliwy ekosystem, w którym wartość wraca do współtwórców.

Historia DeAI w 2025 roku

W 2025 roku DeAI przekształciła się z niszowego konceptu w ogromną alternatywę infrastrukturalną, napędzaną globalnym niedoborem GPU i falą kapitału venture. Podczas gdy szerszy sektor AI zebrał ponad 200 miliardów dolarów w całkowitym finansowaniu do końca 2025 roku, nisza DeAI zdobyła significantną i rosnącą część infrastruktury i kategorii Web3. Startupy DeAI i projekty zdecentralizowanej fizycznej infrastruktury (DePIN) zebrały w samym 2025 roku około 12-15 miliardów dolarów. To było napędzane przez inwestorów uciekających od wysokich premii i “zamkniętych ogrodów” scentralizowanych dostawców, takich jak AWS i Azure.

Po raz pierwszy DeAI zabezpieczyła finansowanie sektora publicznego, w szczególności umowę o wartości 12 milionów dolarów podpisaną przez Neurolov na zastąpienie tradycyjnych centrów danych węzłami zasilanymi przez obywateli.

Tymczasem, gdy giganty technologiczne, takie jak xAI i OpenAI, ścigały się w kierunku klastrów 1 miliona GPU H100, zdecentralizowane sieci koncentrowały się na agregacji “ukrytej” globalnej pojemności — nieużywanych chipów z farm wydobywczych, niezależnych centrów danych, a nawet wysokiej klasy konsumenckich zestawów do gier. Do końca 2025 roku główne zdecentralizowane sieci wspólnie zweryfikowały dostępność ponad 750 000 GPU do wynajęcia na żądanie.

Czytaj więcej: Eksperci wychwalają zyski z efektywności zdecentralizowanej AI, mimo niedoborów GPU i ograniczeń energetycznych

Sieci wiodące na czele to Io.net, która przekroczyła 300 000 zweryfikowanych GPU w 138 krajach, specjalizując się w zaawansowanych klastrach H100 i A100 dla szkoleń o jakości korporacyjnej, i Aethir, która zgłosiła ponad 435 000 kontenerów GPU, koncentrując się intensywnie na wnioskach o niskie opóźnienia i computing brzegowy. Neurolov osiągnął 15 000 aktywnych węzłów, co demonstruje wykonalność “obliczeń opartych na przeglądarce”, gdzie użytkownicy uczestniczą w mocy tylko poprzez otwarcie zakładki.

Według jednego z raportów, w 2025 roku, zdecentralizowane sieci konsekwentnie oferowały ceny o 60% do 80% niższe niż tradycyjni dostawcy chmur. Podczas gdy instancja H100 na AWS kosztuje około 3,00 do 4,50 dolarów za godzinę, sieci DeAI dostarczały to samo oprogramowanie za nawet 0,30 do 2,20 dolarów za godzinę.

W ciągu roku wyraźnie rozgraniczono sposób wykorzystania tych GPU, z wnioskami stanowiącymi 70% użytkowania i treningiem stanowiącym pozostałe 30%.

Przyszłość

Podczas gdy eksperci coraz częściej argumentują na rzecz zdecentralizowanej AI, niektórzy krytycy ostrzegają, że bez solidnych zabezpieczeń etycznych i jasnych mechanizmów odpowiedzialności, decentralizacja mogłaby szybko przerodzić się w “kolejny wielki błąd.” Niemniej jednak, zwolennicy pozostają pewni, iż korzyści z decentralizacji — większa przejrzystość, suwerenność nad danymi i redukcja korporacyjnych wąskich gardeł — znacznie przewyższają ryzyka.

W miarę jak adopcja AI przyspiesza, narracja ta jest spodziewana nabrać tempa w 2026 roku i dalszych latach, kształtując debaty polityczne, strategie inwestycyjne i samą architekturę kolejnej generacji inteligencji maszynowej.

Najczęstsze pytania 💡

• Co się dzieje w USA? Giganci technologiczni jak Microsoft i Amazon inwestują setki miliardów w superkomputery AI i centra danych.
• Jak reagują Chiny? Pekin promuje “niezależność obliczeniową”, nakazując lokalny krzem i modele takie jak Deepseek, by rywalizowały z GPT‑4.
• Dlaczego ma to globalne znaczenie? Startupy AI zebrały 60 miliardów dolarów na początku 2025 roku, ale na horyzoncie pojawiają się ograniczenia energii, gdyż centra danych mogą zużywać 4% światowej energii elektrycznej do 2026 roku.
• Jaka jest alternatywa? Zdecentralizowane sieci AI jak Bittensor i Io.net oferują tańsze, społecznościowe zasoby obliczeniowe, kwestionując monopole korporacyjne.