Основатель CoinFund Джейк Брухман выразил обеспокоенность усилением централизации в сфере искусственного интеллекта после того, как лаборатория Anthropic приостановила доступ к моделям Fable 5 и Mythos 5 во исполнение экспортных ограничений США. По его мнению, этот инцидент обнажил уязвимость передовых разработок перед государственным регулированием и подтвердил тренд на концентрацию контроля в руках ограниченного круга организаций.
Выступая перед отраслевой аудиторией, Брухман подчеркнул, что ключевым «узким местом» сегодня выступают не столько алгоритмы или данные, сколько физическая инфраструктура — крупные кластеры GPU, необходимые для обучения наиболее производительных моделей. Он указал на ряд проектов, работающих над созданием распределённых тренировочных сетей: Gensyn, Prime Intellect, Bagel, Pluralis Research, Nous Research, Macrocosmos и Covenant. Эти команды координируют глобально рассредоточенные вычислительные ресурсы, стремясь обеспечить сопоставимую с гиперскейлерами эффективность, но без единой точки отказа.
Особое внимание Брухман уделил эксперименту Pluralis Research — токенизации моделей ИИ. Такой подход предполагает дробление весов модели между множеством участников сети, что исключает возможность единовластного отключения или цензуры. В результате владение моделью становится распределённым, а экономические стимулы увязываются с использованием или лицензированием через ончейн-механизмы. По сути, речь идёт о своеобразной DAO, коллективно управляющей передовой моделью.
Венчурный фонд CoinFund уже поддержал несколько команд в этом секторе, включая Prime Intellect, получивший посевное финансирование в 2024 году. Брухман отметил, что распределённое обучение требует новых алгоритмов координации и верификации вычислений, а также децентрализованных систем хранения данных — в качестве потенциального звена такой инфраструктуры может выступить, например, Filecoin. По его словам, несколько команд активно решают эти проблемы, доказывая, что децентрализованный тренинг может быть не только жизнеспособным, но и рентабельным.
Примечательно, что регуляторный фон накаляется с обеих сторон: экспортный контроль за чипами вроде NVIDIA H100 становится инструментом влияния на доступ к ИИ, а банковское лобби уже противодействует криптовалютному законодательству, которое всё чаще пересекается с надзором за искусственным интеллектом. На этом фоне децентрализованные GPU-сети и токенизированные модели формируют новый «суверенный» слой вычислений, способный противостоять прямому отключению по указу властей. Однако остаются открытыми вопросы о производительности, управлении и монетизации таких систем — первые версии неизбежно будут сопряжены с техническими и организационными сложностями.
