DeAI Rising: Как децентрализованные сети разрушают корпоративную монополию на GPU

В 2025 году растущие опасения по поводу устойчивости и концентрации власти в области искусственного интеллекта среди нескольких американских корпораций подчеркнули все возрастающую важность децентрализованного ИИ.

Вспышка конфликта в области ИИ 2025 года: новая эра геополитики

2025 год стал определяющим моментом в глобальной «гонке вооружений» в области искусственного интеллекта. В Соединённых Штатах масштаб инвестиций достиг апогея, поскольку технологические гиганты организовывали инфраструктурные проекты на миллиарды долларов. Особенно выделяются проект суперкомпьютера Stargate от Microsoft и OpenAI стоимостью $500 миллиардов, а также обязательство Amazon инвестировать $150 миллиардов в дата-центры, что свидетельствует о стремлении укрепить американское доминирование. Чтобы сохранить это преимущество, правительство США ужесточило экспортный контроль на передовые полупроводники, особенно на чипы H100 и Blackwell-класса, чтобы подавить прогресс китайских конкурентов.

Несмотря на то, что Пекин менее активно говорит о крупных сделках, техническое равенство моделей, таких как Deepseek — который, по сообщениям, конкурирует с GPT-4 по эффективности — демонстрирует, что Китай успешно переключился на «суверенные вычисления». Этот стратегический сдвиг закреплён недавним правительственным указом, требующим от отечественных компаний приоритезировать местный кремний, что фактически отделяет амбиции Китая в области ИИ от западных цепочек поставок.

Подробнее: Революция ИИ Deepseek вызывает хаос на криптовалютных и американских и европейских фондовых рынках

Энтузиазм, возможно, лучше всего иллюстрируют финансовые рынки. В 2025 году стартапы в области ИИ привлекли ошеломляющие $60 миллиардов долларов только в первом и втором кварталах, в то время как крупные технологические акции прибавили триллионы к своей совокупной рыночной капитализации. Однако этот импульс сталкивается с физическим пределом: энергией. Оценки показывают, что дата-центры ИИ к 2026 году могут потреблять до 4% мировой электроэнергии. Это вынудило некоторые компании перейти на ядерную энергию, и Microsoft недавно вновь открыло станцию Три-Майл-Айленд для питания своих мощных кластеров.

Тем не менее, растут опасения, что мир ИИ, который многие себе представляют, может так и не реализоваться из-за ряда факторов, включая недостаточные энергетические ресурсы для поддержки строящейся инфраструктуры. Обучение и запуск продвинутых моделей ИИ требуют огромных объемов электроэнергии, мощности дата-центров и систем охлаждения, что вызывает вопросы о устойчивости и способности глобальных энергетических сетей справляться с экспоненциальным ростом спроса. Некоторые эксперты предупреждают, что без прорывов в энергоэффективности или альтернативных источниках энергии мечта о повсеместном, человекоподобном ИИ может остаться недостижимой.

Помимо технических и экологических проблем, растет озабоченность тем, что несколько американских технологических гигантов контролируют как отрасль, так и нарратив вокруг ИИ. Эти компании управляют самыми мощными моделями, крупнейшими наборами данных и платформами, через которые реализуется ИИ, что дает им непропорциональное влияние на развитие технологий и выгоды от них. Критики утверждают, что такая концентрация власти рискует задушить конкуренцию, ограничить инновации и формировать общественное восприятие так, чтобы оно служило корпоративным интересам, а не общему благу.

Эти опасения побудили американских политиков, в том числе сенатора Берни Сандерса, призвать к национальному диалогу о будущем ИИ — его траектории, управлении и ролях различных заинтересованных сторон. Дебаты касаются не только технологического прогресса, но и ответственности, прозрачности и справедливости: кто устанавливает правила, кто получает выгоду и кто несет риски.

Пока Сандерс выступает за национальный диалог для предотвращения монополизации интеллекта корпорациями, сообщества криптовалют и открытого исходного кода создают альтернативу: децентрализованный ИИ (DeAI). Уже сейчас такие проекты, как Bittensor (TAO), Io.net и Near Protocol, разрабатывают разрешительные сети, которые переосмысливают, как строится и управляется инфраструктура ИИ. Эти инициативы созданы для того, чтобы освободиться от корпоративных уз и демократизировать доступ к основным ресурсам, питающим машинный интеллект.

Коллективные вычисления

Вместо ожидания редких и дорогих GPU, заблокированных в цепочках поставок корпораций, владельцы аппаратного обеспечения могут сдавать в аренду свою вычислительную мощность напрямую разработчикам. Комментируя, почему это важно, Андрей Собко, соучредитель Argentum AI, в недавнем интервью отметил, что обучение больших моделей требует огромных GPU-ресурсов. Однако поставки ограничены и контролируются несколькими поставщиками, создавая «стену» вокруг стартапов и меньших игроков, что делает их недоступными по цене.

Как и Сандерс, Собко сожалеет, что несколько корпораций контролируют инфраструктуру, доступ и ценообразование — явление, которое, по его словам, подавляет инновации и делает развитие ИИ слишком дорогим для большинства организаций. Однако Собко утверждает, что создавая разрешительные, распределённые сети вычислений, отдельные лица и организации могут вносить свободно простаивающие GPU в общий рынок. Такой децентрализованный рынок не только обходится без текущего дефицита Nvidia, но и раскрывает скрытые глобальные возможности, превращая простаивающие машины в активных участников экономики ИИ. Основная идея Собко — будущее ИИ зависит от освобождения от централизованного контроля и внедрения децентрализованных рынков вычислений.

При открытых моделях управление переходит от советов директоров к распределённым сообществам. Решения о проектировании моделей, обновлениях и использовании принимаются коллективно, что обеспечивает прозрачность и снижает риск монополизации. Открытые платформы ускоряют инновации, позволяя любому аудитировать, вносить вклад и развивать общие основы.

При использовании децентрализованных моделей пользователи сохраняют криптографическую собственность над своими данными обучения, обеспечивая конфиденциальность и контроль в мире, где данные часто эксплуатируются без согласия. Суверенные модели данных позволяют людям решать, как их информация используется, торгуется или вознаграждается, создавая более справедливую экосистему, в которой ценность возвращается к участникам.

История DeAI в 2025 году

В 2025 году DeAI превратился из нишевой концепции в масштабную инфраструктурную альтернативу, вызванную глобальным дефицитом GPU и ростом венчурных инвестиций. В то время как более широкая сфера ИИ получила более $200 миллиардов долларов финансирования к концу 2025 года, ниша DeAI заняла значительную и растущую долю в категориях инфраструктуры и Web3. Стартапы DeAI и проекты децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) привлекли примерно $12 миллиардов до $15 миллиардов долларов только в 2025 году. Это было вызвано бегством инвесторов от высоких премий и «стен» централизованных провайдеров, таких как AWS и Azure.

Впервые DeAI получил государственное финансирование, в частности, соглашение на сумму $12 миллиона, подписанное Neurolov, на замену традиционных дата-центров на узлы, управляемые гражданами.

Между тем, такие технологические гиганты, как xAI и OpenAI, соревновались за кластеры из 1 миллиона H100 GPU, в то время как децентрализованные сети сосредоточены на сборе «скрытых» глобальных мощностей — неиспользуемых чипов с майнинговых ферм, независимых дата-центров и даже высококлассных игровых систем. К концу 2025 года крупные децентрализованные сети совместно подтвердили наличие более 750 000 GPU, доступных для аренды по требованию.

Подробнее: Эксперты хвалят эффективность децентрализованного ИИ на фоне дефицита GPU и энергетических ограничений

Лидерами в этой области были Io.net, превысившая 300 000 подтвержденных GPU в 138 странах, специализирующаяся на высокопроизводительных кластерах H100 и A100 для корпоративных задач, и Aethir, которая сообщила о более чем 435 000 контейнерах GPU, сосредоточенных на низколатентных выводах и периферийных вычислениях. Neurolov достиг 15 000 активных узлов, демонстрируя жизнеспособность «браузерных» вычислений, когда пользователи вносят мощность просто оставляя вкладку открытой.

По данным одного отчета, в 2025 году децентрализованные сети постоянно предлагали цены на 60%–80% ниже, чем у традиционных облачных провайдеров. В то время как экземпляр H100 на AWS стоит примерно $3.00–$4.50 в час, сети DeAI предоставляли такое же оборудование за $0.30–$2.20 в час.

В течение года также проявился явный разрыв в использовании этих GPU: inference составлял 70%, а обучение — оставшиеся 30%.

Будущее

По мере того как эксперты всё больше аргументируют в пользу децентрализованного ИИ, некоторые критики предупреждают, что без строгих этических мер и ясных механизмов ответственности децентрализация может быстро превратиться в «следующую большую ошибку». Тем не менее сторонники уверены, что преимущества децентрализации — большая прозрачность, суверенитет над данными и снижение корпоративных уз — значительно превосходят риски.

По мере ускорения внедрения ИИ ожидается, что эта повестка приобретет дополнительный импульс в 2026 году и далее, формируя политические дебаты, инвестиционные стратегии и архитектуру следующего поколения машинного интеллекта.

FAQ 💡

• Что происходит в США? Технологические гиганты, такие как Microsoft и Amazon, вкладывают сотни миллиардов в суперкомпьютеры и дата-центры для ИИ.
• Как реагирует Китай? Пекин продвигает «суверенные вычисления», требуя местный кремний и модели вроде Deepseek, чтобы конкурировать с GPT‑4.
• Почему это важно глобально? Стартапы в области ИИ привлекли $60B миллиардов в начале 2025 года, но энергетические ограничения нависают, поскольку дата-центры могут потреблять 4% мировой электроэнергии к 2026 году.
• Какова альтернатива? Децентрализованные сети ИИ, такие как Bittensor и Io.net, предлагают более дешевое, основанное на сообществе вычисление, бросая вызов корпоративным монополиям.