การต่อสู้เพื่ออำนาจอธิปไตยของพลังการประมวลผล: การกระจายอำนาจจะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ในอนาคตของ AI อย่างไร
ผู้เขียนต้นฉบับ: โคลาโวเล ซามูเอล อเดบาโย
แปลต้นฉบับ: Gonka.ai
ปัจจุบัน การแข่งขันเพื่ออนาคตของปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นไปที่ประเด็นสำคัญ นั่นคือ พลังการประมวลผล สตาร์ทอัพ สถาบันวิจัย และบริษัทใน Fortune 500 ต่างแข่งขันกันเพื่อแย่งชิงทรัพยากร GPU ที่มีอยู่อย่างจำกัด นี่บ่งชี้ชัดเจนว่าการแข่งขันด้าน AI ครั้งต่อไปได้เปลี่ยนจากอัลกอริทึมไปสู่การครอบครองพลังการประมวลผล สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นเพียงการถกเถียงเกี่ยวกับแนวคิดต่างๆ ได้พัฒนาไปสู่การต่อสู้เพื่อแย่งชิงทรัพยากรการประมวลผลอย่างจริงจัง
พลังการประมวลผล: “กริดพลังงานใหม่” ของยุค AI
หากเปรียบเทียบ AI กับไฟฟ้าในยุคใหม่ พลังการประมวลผลก็คือโครงข่ายไฟฟ้าที่คอยสนับสนุนการทำงานของมัน อย่างไรก็ตาม "โครงข่ายไฟฟ้า" ที่กำหนดเส้นทางชีวิตของนวัตกรรมนี้ถูกควบคุมโดยบริษัทยักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง พวกเขาไม่เพียงแต่กำหนดการจัดสรรและราคาของ GPU เท่านั้น แต่ยังรวมถึงโครงการนวัตกรรมที่จะอยู่รอดในระดับสูงด้วย
สำนักข่าวรอยเตอร์รายงานว่า ยอดสั่งซื้อ GPU Blackwell รุ่นต่อไปของ Nvidia ทะลุ 3.6 ล้านชิ้นแล้ว โดยส่วนใหญ่มาจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ อุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับสตาร์ทอัพขนาดเล็กและสถาบันภาครัฐกำลังเพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ
โครงสร้างอำนาจ: จักรวรรดิที่ซ่อนเร้นของ Nvidia
ปัจจุบัน Nvidia ครองส่วนแบ่งตลาด GPU ประมาณ 94% ทำให้ Nvidia กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ขาดไม่ได้เบื้องหลังระบบ AI สมัยใหม่เกือบทั้งหมด ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น บริษัทเพิ่งเปิดเผยว่ามีลูกค้าโดยตรงที่ "ไม่เปิดเผยชื่อ" เพียงสองรายเท่านั้นที่สร้างรายได้ 39% ของรายได้ประจำไตรมาส
การรวมศูนย์อำนาจนี้ได้ก้าวข้ามขอบเขตการค้า พลิกโฉมระบบนิเวศนวัตกรรมทั้งหมด การรวมศูนย์อำนาจนี้กำหนดว่าใครสามารถมีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์นวัตกรรม ต้นทุนจะลดลงอย่างรวดเร็วเพียงใด และประเทศใดจะได้เปรียบในเศรษฐกิจ AI ในอนาคต ความคลั่งไคล้ชิป AI ทั่วโลกนำไปสู่ปัญหาการขาดแคลนอุปทานและราคาพุ่งสูงขึ้น ส่งผลให้โอกาสอยู่รอดของธุรกิจขนาดเล็กยิ่งแคบลง
โซลูชัน: การเพิ่มขึ้นของเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจายอำนาจ
เมื่อเผชิญกับภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้ นักวิจัยและผู้ประกอบการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังทบทวนวิธีการจัดสรรพลังการประมวลผล เดวิด ลิเบอร์แมน ผู้ร่วมก่อตั้งโปรโตคอล Gonka ชี้ให้เห็นว่า "ในตลาดที่มีประสิทธิภาพ ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดมักจะกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ทำให้กำไรและราคาลดลงเหลือเพียงระดับที่ยั่งยืนขั้นต่ำสุด เพื่อให้ AI สามารถบรรลุเป้าหมายนี้ได้ เราสามารถดึงแรงบันดาลใจจาก Bitcoin ไม่ใช่ในฐานะสินทรัพย์ทางการเงิน แต่เป็นพิมพ์เขียวสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่"
การเปรียบเทียบนี้ค่อนข้างลึกซึ้ง: "ปัจจุบัน นักขุดบิตคอยน์ดำเนินงานศูนย์ข้อมูลรวมกัน 26 กิกะวัตต์ ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าการก่อสร้างของ Microsoft, Google และ Amazon รวมกันหลายทศวรรษ ขณะเดียวกัน ความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์ขุดบิตคอยน์ก็ช่วยลดต้นทุนพลังงานประมวลผลลงได้หลายแสนเท่า หากสามารถเปลี่ยนแปลงพลังประมวลผลของ AI ในลักษณะเดียวกันนี้ได้ AI อาจกลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้อย่างแท้จริงและมีราคาที่ทุกคนบนโลกเข้าถึงได้"
ความท้าทายในทางปฏิบัติ: ความขัดแย้งของระบบแบบกระจาย
อย่างไรก็ตาม เส้นทางสู่การกระจายอำนาจนั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ผลการศึกษาในปี 2025 โดย Galaxy Research แสดงให้เห็นว่า ภายใต้ภาระงานบางระดับ เครือข่ายแบบกระจายอำนาจสามารถทำงานได้ดีกว่าบริการคลาวด์แบบรวมศูนย์ แต่การตรวจสอบและความน่าเชื่อถือยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ
นักวิจัยจากองค์กรวิจัยไม่แสวงหาผลกำไร EPOCH AI เรียกปรากฏการณ์นี้ว่า "ความขัดแย้งของระบบแบบกระจาย" กล่าวคือ ยิ่งระบบเปิดกว้างมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งต้องการการประสานงานมากขึ้นเท่านั้น หากไม่มีกลไกการตรวจสอบที่เข้มงวดและแรงจูงใจที่เชื่อมโยงกับประสิทธิภาพ เครือข่ายที่ดำเนินการโดยชุมชนอาจไร้ประสิทธิภาพหรือถูกควบคุม
ปัญหาการปกครอง: อำนาจจะถูกกระจายสู่ศูนย์กลางหรือไม่?
ประวัติศาสตร์ชี้ให้เห็นว่าระบบกระจายอำนาจอาจค่อยๆ กลับสู่การรวมศูนย์อำนาจ เนื่องจากอำนาจมักจะไหลไปสู่พื้นที่ที่มีทุนและกำลังการผลิตกระจุกตัว พี่น้อง ตระกูลลิเบอร์แมน ยอมรับว่าแม้แต่ระบบกระจายอำนาจก็อาจเอื้อประโยชน์ให้กับผู้มีส่วนร่วมจำนวนมากโดยไม่ได้ตั้งใจ
“ไม่มีใครสามารถเปลี่ยนแปลงกฎของ Bitcoin หรือ Ethereum ได้เพียงฝ่ายเดียว การเปลี่ยนแปลงใดๆ ก็ตามต้องอาศัยความเห็นพ้องต้องกันอย่างกว้างขวาง” พวกเขาอธิบาย “กฎการออกแบบบางประการทำให้กลุ่มขุดได้เปรียบ นำไปสู่การกระจุกตัวของอำนาจ ดังนั้น เมื่อสร้างโปรโตคอล Gonka เราจึงจงใจหลีกเลี่ยงกลไกต่างๆ เช่น การมอบหมายอำนาจ”
มิติทางภูมิรัฐศาสตร์: การพิจารณาทางการเมืองของอธิปไตยด้านพลังการประมวลผล
ประเด็นเรื่องพลังการประมวลผลได้พัฒนามาเป็นประเด็นทางภูมิรัฐศาสตร์ที่สำคัญ ลิเบอร์แมน เปิดเผยว่า "การหารือกับเจ้าหน้าที่รัฐบาลใน 4 ประเทศเผยให้เห็นว่าพวกเขามองการกระจายอำนาจมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าเป็นหนทางเดียวที่เป็นไปได้ในการปกป้องอธิปไตยของชาติในบริบทของการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก"
ความกังวลของพวกเขาไม่ได้อยู่ที่การควบคุมโดยตรง แต่อยู่ที่สถานะผูกขาดของสหรัฐอเมริกาและจีน ซึ่งอาจทำให้พวกเขาแยกตัวออกจากความมั่งคั่งที่เกิดจาก AI ได้ การกระจายอำนาจเป็นหนทางเดียวที่จะทำให้ประชาชนได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จาก AI อย่างเท่าเทียมกัน
วิสัยทัศน์ในอนาคต: โลก AI ที่เป็นไปได้สองแบบ
เมื่อถูกถามเกี่ยวกับทิศทางการพัฒนาในอนาคต พี่น้องตระกูล ลิเบอร์แมน ได้อธิบายถึงอนาคตที่เป็นไปได้สองประการ ประการแรกคือห้องปฏิบัติการขนาดใหญ่ไม่กี่แห่งในจีนและสหรัฐอเมริกาจะควบคุมพลังการประมวลผล AI ส่วนใหญ่ของโลก ประการที่สองคือเครือข่ายแบบเปิดจะจุดประกายคลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมฮาร์ดแวร์ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนพลังงานการประมวลผลลงหลายพันเท่าและกระจายไปทั่วโลกอย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น
“ในอนาคตแบบกระจายอำนาจ บริษัทคลาวด์ขนาดใหญ่ยังคงมีที่ทางอยู่ แต่พวกเขาจะไม่สามารถเรียกเก็บเบี้ยประกันภัยสูงสำหรับการเข้าถึงพลังการประมวลผลได้อีกต่อไป” พวกเขากล่าวเสริม
บทสรุป: การปรับเปลี่ยนสิทธิในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่
การต่อสู้เพื่อพลังการประมวลผลนี้ แท้จริงแล้วคือเรื่องของสิทธิในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและการมีส่วนร่วมของเทคโนโลยี เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นพลังขับเคลื่อนหลักแห่งอนาคต การรับรองความเปิดกว้างและความเป็นธรรมของเครือข่ายคอมพิวเตอร์จะเป็นตัวกำหนดภูมิทัศน์ด้านนวัตกรรมและการกระจายความมั่งคั่งในทศวรรษหน้า ผู้ที่มีส่วนร่วมที่สามารถแก้ปัญหาการกระจายอำนาจการประมวลผลให้เท่าเทียมได้ จะไม่เพียงแต่ประสบความสำเร็จทางการค้าเท่านั้น แต่ยังกำหนดทิศทางของยุคปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดอีกด้วย
ในการแข่งขันเพื่อกำหนดอนาคต เครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจายศูนย์กำลังกลายเป็นความหวังสำคัญในการทลายการผูกขาดและบรรลุถึงการเข้าถึงเทคโนโลยี ความสำเร็จสูงสุดไม่ได้ขึ้นอยู่กับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการออกแบบกลไกการกำกับดูแลและการสร้างฉันทามติของชุมชนโลกด้วย
- 核心观点:AI竞争焦点转向算力争夺。
- 关键要素:
- 英伟达控制94%GPU市场。
- 去中心化算力网络开始兴起。
- 算力集中引发地缘政治关切。
- 市场影响:推动算力民主化与成本降低。
- 时效性标注:长期影响


