Độc giả trẻ có thể không nhớ nhưng điện toán đám mây đã từng là tương lai. Sự ra đời của tài nguyên lưu trữ và tính toán không giới hạn đại diện cho một trong số ít 'cuộc cách mạng' công nghệ xứng đáng với tên gọi. Nhưng thời đại AI đã khiến mô hình đám mây tập trung không chỉ lỗi thời mà còn là mối nguy hiểm thực sự đối với những người xây dựng trên đó — và đối với mọi người dùng.

Hội nghị thượng đỉnh AI tại Consensus 2024 diễn ra vào thứ Sáu, ngày 31 tháng 5, tại Austin, Texas.

Nếu điều đó nghe có vẻ hơi cường điệu, hãy xem xét lỗ hổng mới được phát hiện gần đây ảnh hưởng đến Hugging Face, một nền tảng AI dưới dạng dịch vụ chính. Lỗ hổng này có khả năng cho phép các mô hình giả mạo do người dùng tải lên thực thi mã tùy ý thông qua tính năng API suy luận của họ để giành quyền kiểm soát cấp cao. May mắn thay, điều này đã được phát hiện kịp thời và dường như không ảnh hưởng nghiêm trọng đến người dùng – mặc dù các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng những lỗ hổng như vậy “không phải là duy nhất”.

Vấn đề ở đây hoàn toàn không nằm ở AI; đó là các mô hình X-as-a-Service đã lỗi thời, tập trung, không có động lực để đảm bảo tính bảo mật cho hệ thống của họ hoặc phát triển các ứng dụng mà thị trường và người dùng thông thường mong muốn. Tương lai ưa thích của AI - nơi nó an toàn, bảo mật và trên hết là có thể sử dụng các tài nguyên máy tính khổng lồ - chỉ có thể đạt được bằng cách lật ngược đám mây và đón nhận cuộc cách mạng phân cấp.

‘Big Cloud’ và sự độc quyền của AI

Các tập đoàn lớn như Microsoft, OpenAI, Google và Amazon thống trị lĩnh vực AI vì họ có nguồn tài chính, nhân lực và máy tính khổng lồ cần thiết để khiến nó hoạt động trên quy mô lớn.

Điều này thật tồi tệ đối với sự phát triển của AI và hoàn toàn trái ngược với tiềm năng dân chủ hóa của nó. Khi các thuật toán và ứng dụng được xây dựng bởi một nhóm nhỏ các nhà phát triển tại các công ty nghìn tỷ đô la ở California, nó sẽ tạo ra một thành kiến ​​nhất thời, một chiều và cực kỳ chủ quan đối với các tác nhân AI. Điều này ảnh hưởng đến mọi thứ, từ dịch vụ tài chính, đến sự sáng tạo… thậm chí đến sự tương tác giữa con người với nhau.

Có những lập luận kỹ thuật thuyết phục không kém chống lại sự độc quyền của thị trường AI. Trong suốt quá trình đào tạo của mình, AI phải liên tục cung cấp dữ liệu mới, bao gồm cả dữ liệu từ các ứng dụng AI khác. Tuy nhiên, xu hướng tập trung hóa hiện nay của Big AI có nghĩa là các nền tảng và ứng dụng vẫn rất tách biệt, ngay cả với các mô hình nguồn mở. Điều này cản trở sự đổi mới và khiến lĩnh vực này có nguy cơ xảy ra lỗi hoặc các ứng dụng độc hại có thể nhân lên với những hậu quả thảm khốc, chóng mặt.

Hơn nữa, mô hình tập trung có những rủi ro to lớn và rõ ràng khi bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư và trong nhiều trường hợp là thông tin tài chính. Khi một thực thể nắm giữ khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm và quan trọng trong kinh doanh, điều đó thể hiện một điểm thất bại duy nhất đối với những kẻ tấn công và cho phép một nhà cung cấp kiểm duyệt hoặc từ chối dịch vụ cho người dùng của mình dựa trên các quyết định tùy tiện và không thể thách thức.

Dân chủ hóa thông qua phân quyền

Khi nói đến AI, mô hình đám mây rõ ràng là một ngõ cụt nguy hiểm. AI đòi hỏi sức mạnh tính toán phi thường đến mức nó mở rộng khả năng của ngay cả các nền tảng đám mây tập trung siêu quy mô và ngành công nghiệp vi mạch phục vụ chúng. Sự thiếu hụt chip trầm trọng đến mức hiện phải chờ đợi tới 52 tuần để có được máy chủ H-100 được sử dụng bởi các ứng dụng AI tiên tiến nhất trong ngành.

Thông qua phân cấp, chúng ta có thể loại bỏ vấn đề này một cách nhanh chóng bằng cách tạo ra một mạng lưới các nút khai thác nguồn dự trữ khổng lồ năng lượng CPU chưa sử dụng. Cách tiếp cận mô-đun của cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) này hoàn hảo vì nhiều lý do: nó có khả năng mở rộng gần như vô hạn, rẻ hơn nhiều so với việc xây dựng các máy chủ mới với nhà cung cấp đám mây của bạn (chi phí thường thấp hơn khoảng 80%) và góp phần vào tính toán song song và -Silo hóa AI, để các ứng dụng có thể học hỏi lẫn nhau dễ dàng hơn. Ngoài ra, AI phi tập trung, được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain, cung cấp những cách sáng tạo để thưởng cho những người sáng tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua mã thông báo tiền điện tử và hợp đồng thông minh - cung cấp một mô hình bền vững và công bằng để khen thưởng sự đổi mới và đóng góp trong lĩnh vực AI.

Sự nổi lên của các mô hình kinh tế mới – đặc biệt là các mô hình dựa trên token kỹ thuật số – không chỉ làm tăng nhu cầu về cơ sở hạ tầng phi tập trung an toàn hơn; nó cũng hỗ trợ nó. Việc đặt hệ sinh thái AI dựa trên nền kinh tế mã thông báo khuyến khích các nhà phát triển tạo ra các tác nhân AI an toàn hơn và cho phép họ phân phối các mô hình này vào ví tiền điện tử để sở hữu. Điều này giúp người dùng hoàn toàn yên tâm rằng dữ liệu của họ là của họ và không thể chia sẻ mà không có sự cho phép của họ.

Có lẽ quan trọng nhất, mô hình mã thông báo có nghĩa là các dự án AI sẽ cung cấp những gì thị trường thực sự muốn và cần, vì chi phí tính toán và lưu trữ phản ánh quy luật cung cầu sắt đá. Với tình trạng độc quyền hiện nay, AI không có động cơ để phục vụ nhu cầu và yêu cầu của đời sống thực. Theo mô hình phân cấp, bản thân người dùng có thể thưởng cho các nhà phát triển dựa trên mức độ phổ biến của tác nhân AI hoặc lợi ích mà nó mang lại cho thế giới. Điều này không thể khác hơn so với chế độ đầu sỏ Công nghệ lớn hiện tại - nhưng không lâu - đang thống trị sự thống trị của AI.

Phân cấp cũng cung cấp câu trả lời cho các lỗ hổng mà chúng tôi đã thấy trên các nền tảng như Ôm Mặt. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ blockchain - đặc biệt là bằng chứng không kiến ​​thức (ZK) - giờ đây chúng ta có nhiều công cụ để đảm bảo tính bảo mật và nguồn gốc của các ứng dụng AI. Đối với những người trong chúng ta gần gũi với những phát triển này, chúng ta thường có thể quên đi tốc độ và mức độ sâu sắc của sự chuyển đổi công nghệ này. Không phải là các nhà cung cấp đám mây truyền thống đang đấu tranh quyết liệt để giữ lại các mô hình lỗi thời; đơn giản là sự phân cấp và ZK là những phát minh mới đây và đương nhiên phải mất một chút thời gian để những người trong ngành nhận ra cách chúng có thể được áp dụng tốt nhất vì lợi ích của họ (và khách hàng của họ).

Phần lớn vấn đề là vấn đề giáo dục: để chứng minh rằng kiến ​​trúc AI phi tập trung, khi được xây dựng chính xác, sẽ mang tính riêng tư và bảo mật theo thiết kế, với tất cả dữ liệu trên chuỗi được mã hóa nhưng vẫn hỗ trợ tương tác và cộng tác giữa các dự án, nút và các bên khác nhau.

Với AI, việc tập trung hóa không hoạt động ở bất kỳ cấp độ nào: kỹ thuật, triết học, đạo đức hoặc thị trường. Hơn nữa, tôi đề nghị rằng với việc mọi người ngày càng mệt mỏi (và cảnh giác) trước ảnh hưởng quá lớn của Big Tech - từ nhà phát triển đến nhà cung cấp công nghệ cho đến người dùng hàng ngày như bạn và tôi - rõ ràng đã đến lúc phải có một cuộc cách mạng của riêng chúng ta.

Lưu ý: Các quan điểm thể hiện trong cột này là của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm của CoinDesk, Inc. hoặc chủ sở hữu và các chi nhánh của nó.