Gonkaプロトコル共同創設者Anastasia：誰が計算力を支配するか、誰がAIの未来を暗黙的に支配するか

核心要約：大規模モデルのトレーニングにはデータセンターの構築またはアップグレードが必要です。しかし、集中型インフラは現在、物理的な限界に直面しています。インフラ能力を向上させるために、AIはより大規模でスマートなアウトプットを生み出すために使用されています。

しかし、計算能力のコントロールはAI業界における重要な権力の結節点となりつつあります。

この時、Gonkaが誕生しました。Gonkaプロトコルは、誰でも参加できる許可不要のグローバルネットワークであり、リクエストは分散参加者間でプログラム可能な方法でルーティングされます。『Analytics Insight』との独占インタビューで、Gonka共同創設者兼シニアプロダクトマネージャーの Anastasia Matveevaは、よりコントロール可能で安全なAIエコシステムを構築するために、計算能力へのアクセス方法をどのように革新しているかについて議論しました。

質問：AIに関する公の議論はモデルの集中化に焦点が当たりがちですが、計算能力の集中化への関心は比較的少ないです。なぜ計算能力のコントロールがAI業界における重要な権力の結節点となりつつあるのでしょうか？このような集中は、革新と市場全体にどのようなリスクをもたらしますか？

回答：公の議論はモデルに焦点が当たりがちです。なぜなら、モデルは目に見えるからです。しかし、真の権力の中心はより深層にあります——計算能力です。これは、誰がAIシステムを構築、展開、拡張できるかを決定する基盤層です。

計算能力のコントロールが重要になった理由は、経済的および物理的な理由からです。現代のAIの主なボトルネックは、もはやアルゴリズムではなく、GPU、電力、データセンター容量へのアクセス能力です。

大規模モデルのトレーニングには、ますますデータセンターの構築またはアップグレードが必要になっています。しかし、集中型インフラは物理的限界に直面しています：エネルギー密度、冷却制約、単一地点で供給可能な最大電力容量などです。業界は極端な解決策を試みています——チップ、冷却システム、新しいエネルギー源の再設計です。

この集中は体系的な結果をもたらします。

まず、構造的な革新の障壁を築きます。計算能力へのアクセスは、能力に基づく競争ではなく、インフラの特権となります。小規模チーム、独立研究者、さらには地域全体が価格によって排除され、実験の余地が縮小し、革新は保守的になります。

第二に、計算能力の集中化は「レントシーキング」モデルを強化します。AIは「豊かさ」を創造する可能性があります——知性は本質的に複製可能です——しかし、基盤となるインフラが希少でコントロールされている場合、この豊かさは人為的に抑制されます。市場はコスト削減と広範なアクセス可能性ではなく、サブスクリプション、ロックイン効果、価格設定力に向かいます。

第三に、体系的な脆弱性をもたらします。先進的な計算能力が少数の事業者と地理的地域に集中している場合、規制、政治、または物理的な混乱がAIエコシステム全体に波及します。依存は選択可能なものではなく、構造的なものになります。

さらに重要なことは、計算能力は中立ではありません。計算能力をコントロールする者は、何が実行可能で、許可され、経済的に持続可能であるかを暗黙的に決定します。このコントロールが集中化されている場合、AIのガバナンスは設計されるのではなく、デフォルトで形成されます。

リスクは独占だけではありません。AIの発展軌道の長期的な歪みです：より少ない構築者、より低いアプリケーションの多様性、より遅いハードウェア革新、そして次世代モデルの野心に合致しないインフラです。

したがって、計算能力は基礎的なインフラと見なされなければなりません——経済的および物理的に拡張可能なアーキテクチャであり、AIの未来にとって極めて重要です。

質問：多くのAI計算能力プラットフォーム——集中型であれ分散型であれ——は効率的であると主張しています。AI計算能力システムの効率性を評価する際に、本当に重要な指標は何ですか？これらのモデルは通常、どのような点で実際の制限に直面しますか？

回答：計算能力の効率性はしばしばマーケティング概念として扱われます。実際には、ユーザー側のパフォーマンス、プロバイダーの運用効率、そして両方を支配するインセンティブ構造をカバーする、ほんの少数の具体的な指標だけが本当に重要です。

ユーザーにとって、効率性は速度とコストの透明性を意味します。

速度とは、実際の需要下でのレイテンシを指します。集中型ハブは物理的なコロケーションにより通常優位性があります。しかし、ブロックチェーンがセキュリティ層としてのみ機能し、リアルタイム実行パスに関与しない場合、分散型アーキテクチャも同等のパフォーマンスを達成できます。リクエストがオフチェーンで処理される限り、プロトコル自体がレイテンシを増加させることはありません。

コストの透明性も同様に重要です。「トークンあたりのコスト」は一般的なKPIですが、モデルの完全性はしばしば透明性を欠いています。集中型環境では、製品はブラックボックスかもしれません。需要のピーク時、プロバイダーは利益を維持するためにモデル設定を調整する可能性があり、これらの変更は通常可視化されませんが、出力品質に影響を与える可能性があります。真の効率性は、価格設定が一貫した計算精度を反映することを要求します。

プロバイダーにとって、効率性はGPU利用率と弾力性のバランスです。

集中型事業者は利用率の点で優れており、コロケーション環境ではGPUはほぼフル稼働できますが、弾力性に欠け、需要の谷間では遊休コストを負担する必要があります。

分散型ネットワークは、ある程度利用率を犠牲にして弾力性を得ますが、コンセンサスと検証のオーバーヘッドを最小化し、計算能力が需要に応じて異なるワークロード間で再配分できるようにしなければなりません。

最も重要なのはインセンティブ設計です。

報酬がより速く、より安く、検証可能なAIワークロードに結びついている場合、最適化は構造的になります。参加者はハードウェア効率の向上、レイテンシの低減、専用チップの試行にインセンティブを与えられます。

逆に、報酬やガバナンスの重みが主に資本保有に結びついている場合、最適化の方向性はインフラのパフォーマンスから外れ、非効率性が固定化されます。

Gonkaでは、効率性はプロトコル層に組み込まれています：ほぼ100%の計算能力が実際のAIワークロード（主に推論）に使用されます。報酬とガバナンスの重みは、資本保有ではなく、測定された計算能力貢献に基づいています。

真の効率性は、ほとんどの計算能力が実際のタスクに使用され、インセンティブが検証済みの貢献を報酬とし、内部オーバーヘッドがネットワーク規模に応じて制御不能に増加しない場合にのみ現れます。

質問：分散型AI計算能力ネットワークは、ネットワーク自体の維持ではなく、実際のAIワークロードに大部分の計算能力を使用することが可能ですか？重要なアーキテクチャの選択は何ですか？

回答：それは可能です——ただし、オーバーヘッドを分散化の必然的な副産物ではなく、コアアーキテクチャの制約と見なす場合に限ります。

多くの分散型計算能力ネットワークは、AIワークロードではなく、コンセンサスとセキュリティの維持に大量のリソースを使用します。これは、生産的な作業とセキュリティメカニズムが分離され、重複計算が発生するためです。

実際のAIタスクに大部分の計算能力を使用するためには、いくつかの重要な原則が必要です：

第一に、セキュリティと測定メカニズムは「時間限定」でなければならず、継続的に実行されるものではありません。証明メカニズムは、明確に定義された短い期間に集中させるべきであり、継続的にリソースを消費するものではありません。Gonkaでは、これはSprint（構造化された、時間限定のサイクル）によって実現されています。サイクル外では、ハードウェアリソースは実際のAIワークロードに使用できます。

第二に、各タスクに対して完全な複製検証を行うのではなく、選択的かつ評判に基づく動的な検証によって重複を減らします。新規参加者の作業は100%検証される可能性があります；評判が確立されるにつれて、検証率は約1%まで低下させることができます。全体の検証計算能力の割合は、セキュリティを維持しながら約10%以下に抑えることができます。

不正を試みる参加者は報酬を得られないため、不正は経済的に不合理になります。

第三に、報酬とガバナンスの重みは、資本保有ではなく、検証済みの計算能力貢献に結びつけなければなりません。

コンセンサスが軽量で、検証が適応的であり、インセンティブが生産的な計算と一致している場合、分散型計算能力は実際のワークロードに真にサービスを提供できます。

質問：分散型AI計算能力ネットワークは通常、オープンな参加を強調しますが、インフラ要件は高い参入障壁を生み出す可能性があります。このようなシステムは、スケーリングしながらも、計算能力レベルが大きく異なる参加者に対してアクセス可能な状態をどのように維持できますか？

回答：分散型ネットワークはAIインフラへの参入障壁を下げることを目指していますが、長期的な生存には、集中型プロバイダーと競争し、現実世界のニーズを満たすことも必要です。ハードウェアの制約は、最終的には一つのコア要件に帰着します：実際に市場需要のあるモデルをホストできる能力です。

アクセシビリティを維持しながらスケーリングを実現するには、いくつかの原則が極めて重要です。

まず、許可不要のインフラアクセスです。GPU所有者——単一デバイスのオペレーターであろうと大規模データセンターであろうと——は、承認プロセスや集中型のゲートキーパーメカニズムなしにネットワークに参加できるべきです。これにより、構造的な参入障壁が排除されます。

第二に、検証済みの計算能力に基づく比例的な報酬と影響力です。計算能力の重みに基づくモデルでは、より高い計算貢献は当然、より多くのタスクシェア、報酬シェア、およびガバナンスの重みをもたらします。これは、小規模参加者と大規模参加者を完全に平等にするわけではありません——そうあるべきでもありません。重要なのはルールの統一です：影響力は実際の計算貢献によって決定され、資本、委任メカニズム、または金融レバレッジによって決定されるのではありません。

第三に、計算能力プールの役割です。実際のインフラ要件を持つシステムでは、リソースの集約は自然に発生します。計算能力プールは、小規模参加者がリソースを統合し、変動性を低減し、より大規模なワークロードに参加することを可能にします。

しかし、アーキテクチャは大規模な計算能力プールに構造的な優位性を与えたり、影響力の過度な集中を促したりしてはなりません。計算能力プールは、再集中化メカニズムではなく、調整ツールとして存在すべきです。

最終的に、分散型AI計算能力ネットワークのスケーリングは、参入障壁を高めることを意味すべきではありません。それは、中立性、透明性、一貫した参加ルールを維持しながら、全体の計算能力容量を向上させ、同時にネットワークがユーザーに創造する真の経済的価値を維持することを意味すべきです。オープンアクセス、比例的な経済メカニズム、そして制御された集中度が、システムが成長する過程で分散型のままであるかどうかを決定します。

質問：なぜ現在、分散型AI計算能力の問題が特に緊急性を帯びているのですか？今後数年間でこの問題が解決されない場合、業界への長期的な影響はどのようになるとお考えですか？

回答：この緊急性は、AIが実験段階からインフラ段階へと移行していることを反映しています。

前述のように、計算能力はすでに物理的なボトルネックとなっています。拡張能力は、ますます資本の制約だけでなく、エネルギー、電力密度、データセンターの制約にも影響を受けています。同時に、先進的なGPUとハイパースケールインフラへのアクセスは、長期契約、企業の集中化、国家戦略的優先順位の影響を受けています。

この組み合わせは、構造的な非対称性を深めています。大規模インフラをコントロールする主体はその優位性を強化し続け、小規模チームや新興地域の参入障壁は上昇し続けています。リスクは市場の集中化だけでなく、グローバルな計算能力格差の拡大です。

この傾向が続けば、革新はアイデアそのものではなく、インフラへのアクセス能力にますます依存するようになります。AI市場は、レントベースのモデルに固定化される可能性があり、そのモデルでは、知性は少数の支配的プロバイダーが設定した条件の下でアクセスされます。

したがって、分散型計算能力はイデオロギー論争ではありません。それは目に見える構造的制約への対応であり、AI業界の長期的なアーキテクチャを形作る選択でもあります。

質問：AIエージェントがますます自律的にGPUリソースを予約しています。Gonkaのアーキテクチャは、自己調整型のAI計算能力経済のシームレスな統合をどのようにサポートしますか？

回答：エージェント化されたAIの台頭は、システムがますます自律的な意思決定を行うことを意味します——計算リソースの取得を含めて。このようなモデルでは、計算能力はエージェント間の経済的相互作用におけるコア資産となります。

このようなエコシステムには、プログラム可能なアクセス、透明な経済メカニズム、および信頼性が必要です。

まず、統合はシームレスでなければなりません。GonkaはOpenAI互換のAPIを提供し、ほとんどのAIエージェントがそのアーキテクチャやワークフローを変更することなく接続できるようにします。

第二に、計算能力経済は透明でシステム駆動型でなければなりません。価格設定は契約で固定されるのではなく、ネットワーク負荷に応じて動的に調整されます。ネットワークの初期段階では、推論コストは集中型プロバイダーよりも大幅に低く設計されています。なぜなら、参加者はユーザー料金だけでなく、利用可能な計算能力容量に比例したビットコイン発行メカニズムに似た報酬によっても補償されるからです。

この構造により、予算内で動作するAIエ