随着生成式人工智能项目的爆发式增长，计算能力已成为一种备受争夺的资源。随着人工智能变得越来越普遍，图形处理单元 (GPU) 供应的竞争愈演愈烈，对更广泛、更民主化的计算能力的需求已成为非 MAANG 公司的当务之急。这种炙手可热的需求与迅速转变为资源独占性的稀缺性相结合，可能产生的糟糕结果是，人工智能生态系统主要由少数几家大型科技公司塑造。
Mark Rydon 是去中心化企业级云计算网络 Aethir 的联合创始人兼战略主管。
如果我们要避免这种情况，人工智能的未来及其伦理影响就取决于广泛分配这些资源的能力，而不是依靠少数几家公司来垄断这种权力。
解决计算需求的供应方
随着计算需求的激增，当前的基础设施难以跟上步伐。据《华盛顿邮报》报道，几个州都面临电力短缺的问题。例如，北弗吉尼亚州需要几座大型核电站来为所有计划和在建的新数据中心提供服务。
此外，模型训练成本的不断上升也引发了有关人工智能未来发展的关键问题：这种必要的计算能力将从何而来？中国最近宣布，其目标是在未来十五年内将其计算能力提高 50%，但这条途径并非人人都能实现。
解决此问题的一种方法是通过分散模型。
去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 可用于聚合未充分利用的企业 GPU 并加以利用，将之前无法获得的供应重新分配回市场。它们还可以帮助利用消费设备中的潜在计算能力，创建一个庞大的可访问 GPU 网络，可用于 AI 训练和其他计算密集型任务。这些方法使计算资源的供应和访问民主化，挑战传统的 GPU 垄断并促进创新。
此外，分布式基础设施优化了资源利用，确保未使用的计算能力可以为重要的 AI 项目做出贡献。这种方法可以最大限度地提高效率，并符合 ESG 原则，即减少与大型数据中心相关的能源浪费和环境影响。
解锁新的数据海洋
DePIN 不仅可以解决推动计算可访问性的供应和资源挑战，还可以帮助解锁新的数据海洋，从而提供训练更专业、更强大和更具包容性的 AI 模型所需的多样化数据集。这种方法可以提高 AI 系统的质量，并促进数据主权和隐私。
DePIN 使用区块链技术和先进的加密方法来确保数据安全，并明确定义所有权。这种去中心化的方法扩大了信息范围，包括代表性不足的地区和社区的信息，从而产生更准确、更具包容性的人工智能模型。
此外，DePIN 让数据所有者能够更好地控制自己的信息，在鼓励广泛数据共享的同时增强隐私。例如，考虑一个医疗保健场景，来自不同医院和诊所的患者数据可以安全地共享，而不会损害隐私。通过利用 DePIN，研究人员可以访问丰富多样的数据集，从而提高他们开发更好的诊断工具和治疗计划的能力。同样，在环境科学领域，DePIN 可以促进共享来自各种传感器的气候数据，这些传感器通常位于世界各地的私人住宅和房产中，从而产生更准确的模型和预测。
道德责任
值得注意的是，人工智能开发集中在少数几家大型科技公司，这引发了重大的道德问题。当高级人工智能模型的训练和部署被少数实体垄断时，它限制了人工智能造福所有人的潜力。这种集中控制可能会加剧现有的不平等，并削弱人工智能对社会产生积极影响的范围。
权力的集中可能会导致人工智能系统出现偏见，反映一小部分人的观点和优先事项，从而加剧社会和经济差距。这种情况与人工智能的民主化潜力相矛盾，创新理想情况下应该服务于不同的社区并解决广泛的社会挑战。
民主化 GPU 资源的获取不仅是行业的当务之急，也是道德的必需。通过确保全球研究人员、初创企业和创新者能够获得开发 AI 技术所需的计算能力，我们可以促进更加包容和公平的 AI 格局。NVIDIA 首席执行官黄仁勋创造了“主权 AI”一词，他还强调，各国必须创造 AI 以确保文化保护。这种更广泛的获取方式鼓励了 AI 开发的多元化视角，从而带来更公平、更平衡、更有效的 AI 解决方案，造福社会。
对创新的影响
去中心化 GPU 基础设施对创新和研究的潜在影响（尤其是在新兴市场）不容小觑。例如，我们最近与 TensorOpera AI 合作，在去中心化云基础设施上推进大规模语言模型 (LLM) 训练，展示了这种方法的切实好处。通过利用去中心化 GPU 的强大功能，TensorOpera 现在可以进行大量 LLM 训练，而无需依赖传统的中心化资源。这种计算能力的民主化现在为创新项目和研究工作铺平了道路，而这些项目和研究工作以前由于资源限制而无法实现。
弥合计算鸿沟
去中心化 GPU 基础设施是弥合计算鸿沟和实现 AI 资源民主化的关键一步。通过更公平地分配计算能力，我们可以确保社会各界都能从 AI 中获益，从而全面促进创新。这种方法解决了 AI 垄断带来的道德挑战，并促进了全球创新和研究，尤其是在新兴市场。
随着我们不断前进，拥抱去中心化模型并利用潜在的计算能力对于满足日益增长的人工智能发展需求至关重要。人工智能的未来取决于我们能否构建一个更具包容性、公平性和去中心化的计算格局。
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