Wie soll dezentrale KI skalieren? @OpenGradient

Niemand druckt dasselbe Buch 100 Mal, nur um zu prüfen, ob die erste Kopie echt war.

Das wäre absurd.

Man liest das Buch einmal, überprüft den Verleger und vertraut dem Prozess, der es hervorgebracht hat. Dieser Gedanke ist mir geblieben, als ich darüber las, wie Blockchains und KI zusammenwirken. Traditionelle Blockchains schaffen Vertrauen, indem sie Arbeit wiederholen. Jeder Validator führt dieselbe Berechnung aus und prüft, ob alle zum selben Ergebnis kommen. Für Zahlungen und einfache Transaktionen funktioniert dieser Ansatz überraschend gut.

KI verändert die Gleichung. Das Ausführen eines großen Modells ist nicht wie das Prüfen einer Token-Überweisung. Dafür braucht man GPUs, Zeit und erhebliche Ressourcen. Manchmal kann dasselbe Modell sogar leicht unterschiedliche Ausgaben erzeugen, je nachdem, wie es ausgeführt wird. Wenn man von jedem Validator verlangt, jede Inferenz zu wiederholen, erzeugt das keine größere Intelligenz.

Es erzeugt mehr Verschwendung.

Ein Aspekt von @OpenGradient architecture, der mir besonders interessant vorkam, ist die Entscheidung, Ausführung und Verifizierung zu trennen, statt jeden Knoten alles tun zu lassen. Inferenz-Knoten führen die Ausführung aus. Verifizierungs-Knoten verifizieren. Speicher-Knoten speichern. Jeder Teilnehmer konzentriert sich auf das, was er am besten kann, während das Netzwerk das gemeinsame Vertrauen aufrechterhält.

Je mehr ich darüber nachdenke, desto mehr frage ich mich, ob die Zukunft der KI-Infrastruktur nicht eher so aussehen wird, als würden alle gemeinsam dieselbe Arbeit erledigen. Vielleicht wird es eher so aussehen wie bei Gesellschaften: unterschiedliche Teilnehmer, unterschiedliche Verantwortlichkeiten, gemeinsames Vertrauen. Das fühlt sich weniger nach Skalierung von Rechenleistung an und mehr nach Skalierung von Zivilisation.

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