В 2025 году растущие опасения по поводу устойчивости и концентрации власти в области искусственного интеллекта среди нескольких американских корпораций подчеркнули растущую важность децентрализованного ИИ.
DeAI на подъеме: Как децентрализованные сети разрушают корпоративную монополию на GPU
АВТОР
ПОДЕЛИТЬСЯ
Флэшпойнт ИИ 2025 года: новая эра геополитики
2025 год стал определяющим флэшпойнтом в глобальной “гонке вооружений” в области искусственного интеллекта. В Соединенных Штатах масштаб инвестиций достиг своего апогея, когда технологические гиганты организовали многомиллиардные инфраструктурные инициативы. Примечательно, что $500 миллиардный проект Stargate компании Microsoft и OpenAI и $150 миллиардные обязательства Amazon по размещению центров обработки данных свидетельствуют о стремлении укрепить американское доминирование. Чтобы защитить это лидерство, правительство США ужесточило экспортный контроль высококлассных полупроводников, специально нацелившись на чипы класса H100 и Blackwell, чтобы затормозить прогресс китайских соперников.
Хотя Пекин был менее громок в вопросе мегасделок, технический паритет, достигнутый такими моделями, как Deepseek, который, как сообщается, сопоставим с GPT-4 по эффективности, показывает, что Китай успешно переориентировался на “суверенные вычисления”. Эта стратегическая перемена подкреплена недавним правительственным указом, требующим, чтобы отечественные компании отдавали приоритет локальному кремнию, эффективно отделяя китайские амбиции в области ИИ от западных цепочек поставок.
Читать далее: Революция ИИ от Deepseek вызывает хаос на криптовалютных и фондовых рынках США и Европы
Сумасшествие, вероятно, лучше всего иллюстрируется финансовыми рынками. В 2025 году стартапы в области ИИ собрали ошеломляющие $60 миллиардов только за первые два квартала, в то время как акции крупных технологических компаний добавили триллионы к их совокупной рыночной капитализации. Однако этот импульс наталкивается на физический потолок: энергию. Сейчас оценки показывают, что центры обработки данных ИИ будут потреблять до 4% глобальной электроэнергии к 2026 году. Это вынудило некоторые компании переориентироваться на ядерную энергию, и недавно Microsoft вновь открыла завод на острове Три-Майл, чтобы обеспечить свои жадные кластеры энергией.
Однако растут опасения, что мир ИИ, каким его многие представляют, может не реализоваться из-за ряда факторов, включая недостаток энергоресурсов для поддержки массивной инфраструктуры, которая сейчас строится. Обучение и запуск продвинутых моделей ИИ требует огромного количества электроэнергии, мощностей центров обработки данных и систем охлаждения, что вызывает вопросы о устойчивости и возможности мировых энергосистем поспевать за экспоненциальным спросом. Некоторые эксперты предупреждают, что без прорывов в повышении энергоэффективности или альтернативных источниках энергии мечта об общедоступном, подобном человеческому ИИ может так и остаться недостижимой.
Помимо технических и экологических вызовов, другие обеспокоены монополией горстки американских технологических гигантов как на саму индустрию, так и на формирование нарратива вокруг ИИ. Эти компании контролируют самые мощные модели, крупнейшие наборы данных и платформы, на которых внедряется ИИ, давая им непропорциональное влияние на то, как технология развивается и кто извлекает из нее выгоду. Критики утверждают, что такая концентрация власти рискует подавить конкуренцию, ограничить инновации и формировать общественное восприятие способами, обслуживающими корпоративные интересы, а не более широкое благо.
Эти опасения подтолкнули американских политиков, включая сенатора Берни Сандерса, к призыву к национальному диалогу по вопросам ИИ — его траектории, управлению и ролям, которые должны играть разные заинтересованные стороны. Дискуссия касается не только технологического прогресса, но и ответственности, прозрачности и справедливости: кто устанавливает правила, кто извлекает выгоду и кто несет риски.
Пока Сандерс призывает к национальному диалогу, чтобы предостеречь корпоративную монополизацию интеллекта, криптосообщество и сообщества с открытым исходным кодом строят альтернативу: децентрализованный ИИ (DeAI). Уже сейчас такие проекты, как Bittensor (TAO), Io.net и Near Protocol, прокладывают путь к сетям без разрешений, переосмысляя, как строится и управляется инфраструктура ИИ. Эти инициативы направлены на то, чтобы избавиться от корпоративных узких мест и демократизировать доступ к основным ресурсам, которые подпитывают машинный интеллект.
Вычисления, управляющиеся коллективом
Вместо ожидания редких, дорогих графических процессоров, заблокированных за корпоративными цепочками поставок, индивидуальные владельцы оборудования могут напрямую сдавать в аренду свою процессорную мощность разработчикам. В недавнем интервью, объясняя, почему это является большой проблемой, Энди Собко, соучредитель Argentum AI, заявил, что обучение крупных моделей требует огромной мощности графических процессоров. Однако предложение ограничено и контролируется несколькими продавцами, создавая “огороженный сад”, где стартапы и более мелкие игроки лишены возможностей из-за высокой стоимости.
Как и Сандерс, Собко также сетует на то, что горстка корпораций контролирует инфраструктуру, доступ и ценообразование — явление, которое, по его словам, душит инновации и превращает разработку ИИ в недоступно дорогое занятие для большинства организаций. Однако Собко утверждает, что, создавая сети децентрализованных вычислений без разрешений, отдельные лица и организации могут вносить свою неиспользуемую мощность графических процессоров на общий рынок. Этот децентрализованный рынок не только обходит текущую нехватку Nvidia, но и открывает скрытые глобальные мощности, превращая неактивные машины в активных участников экономики ИИ. Основное сообщение Собко заключается в том, что будущее ИИ зависит от избавления от централизованного контроля и использования децентрализованных рынков вычислений.
В рамках моделей с открытым исходным кодом управление перемещается из залов заседаний в распределенные сообщества. Решения о проектировании моделей, обновлениях и использовании принимаются коллективно, обеспечивая прозрачность и снижая риск монополистического контроля. Открытые фреймворки ускоряют инновации, позволяя любому аудитировать, способствовать и строить на общем фундаменте.
С моделями децентрализации пользователи сохраняют криптографическую собственность на свои обучающие данные, гарантируя конфиденциальность и контроль в мире, где данные часто эксплуатируются без согласия. Суверенные модели данных дают возможность индивидуумам решать, как использовать их информацию, торговать или получать вознаграждения, создавая более справедливую экосистему, где ценность возвращается к участникам.
История DeAI в 2025 году
В 2025 году DeAI превратился из нишевой концепции в массивную инфраструктурную альтернативу, движимую глобальной нехваткой графических процессоров и увеличением венчурного капитала. В то время как более широкий сектор ИИ увидел свыше $200 миллиардов в общем финансировании к концу 2025 года, ниша DeAI заняла значительную и растущую долю в инфраструктуре и категориях Web3. Стартапы DeAI и проекты децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) за тот только 2025 год привлекли приблизительно от $12 до $15 миллиардов. Это было обусловлено инвесторами, убегавшими от высоких премий и “огороженных садов” централизованных поставщиков, таких как AWS и Azure.
Впервые DeAI получил финансирование от государственного сектора, включая $12 миллионов по соглашению, подписанному Neurolov, чтобы заменить традиционные центры обработки данных узлами, управляемыми гражданами.
Между тем, в то время как технологические гиганты, такие как xAI и OpenAI, соревновались за кластеры с 1 миллионом графических процессоров H100, децентрализованные сети сосредоточились на агрегировании “скрытой” глобальной мощности — неиспользуемых чипов с ферм для майнинга, независимых центров обработки данных и даже высококлассных игровых компьютеров. К концу 2025 года крупные децентрализованные сети коллективно подтвердили доступность более 750,000 графических процессоров для аренды по требованию.
Сети, возглавлявшие движение, включают Io.net, который превысил 300,000 подтвержденных графических процессоров в 138 странах, специализируясь на высококлассных кластерах H100 и A100 для обучений уровня предприятия, и Aethir, который сообщил о более чем 435,000 контейнерах с графическими процессорами, сосредоточенных на низкой латентности вывода и edge computing. Neurolov достиг 15,000 активных узлов, продемонстрировав жизнеспособность “браузерных” вычислений, где пользователи вносят мощность просто, оставив вкладку открытой.
Согласно одному из отчетов, в 2025 году децентрализованные сети последовательно предлагали цены на 60%–80% ниже, чем традиционные облачные провайдеры. Пока экземпляр H100 на AWS стоит примерно $3.00–$4.50 за час, DeAI-сети обеспечивали тот же аппарат за всего лишь $0.30–$2.20 за час.
В течение года также возникло четкое разделение использования этих графических процессоров, при этом повествование составляло 70% использования, а обучение — оставшиеся 30%.
Будущее
По мере того как эксперты все чаще оспаривают аргументы за децентрализованный ИИ, некоторые критики предупреждают, что без надежных этических мер и ясных механизмов подотчетности децентрализация может быстро перерасти в “следующую большую ошибку”. Тем не менее, сторонники остаются уверенными, что преимущества децентрализации — большая прозрачность, суверенитет над данными и снижение корпоративных удушающих охватов — значительно перевешивают риски.
По мере ускорения внедрения ИИ ожидается, что этот нарратив наберет обороты в 2026 году и в последующий период, формируя обсуждения политики, инвестиционные стратегии и саму архитектуру следующего поколения машинного интеллекта.
Часто задаваемые вопросы 💡
- Что происходит в США? Технологические гиганты, такие как Microsoft и Amazon, вкладывают сотни миллиардов долларов в суперкомпьютеры ИИ и центры обработки данных.
- Как Китай реагирует? Пекин продвигает “суверенные вычисления”, требуя локального кремния и моделей, таких как Deepseek, сопоставимых с GPT-4.
- Почему это важно в мировом масштабе? Стартапы ИИ привлекли $60 миллиардов в начале 2025 года, но ограниченные энергии нависают над данными, так как центры обработки данных могут потреблять 4% мировой электроэнергии к 2026 году.
- Какова альтернатива? Децентрализованные сети ИИ, такие как Bittensor и Io.net, предлагают более дешевую, управляемую сообществом вычислительную мощность, бросая вызов корпоративным монополиям.
