Sentralisasi AI vs Desentralisasi: Apa yang Layak Dimainkan? Bayangkan dua arena: satu didominasi oleh raksasa teknologi yang menjalankan pusat data besar-besaran, melatih model perbatasan, dan menetapkan aturan. Yang lainnya mendistribusikan komputasi, data, dan pengambilan keputusan di jutaan penambang, perangkat edge, dan komunitas terbuka. Di mana Anda memilih untuk membangun atau berinvestasi tergantung pada arena mana yang Anda yakini akan menangkap gelombang nilai berikutnya, atau apakah peluang sebenarnya terletak pada menjembatani keduanya. --- Apa Arti Sentralisasi dan Desentralisasi dalam AI AI terpusat terutama ditemukan di platform cloud hyperscale seperti AWS, Azure, dan Google Cloud, yang mengontrol sebagian besar kluster GPU dan memegang 68% pangsa pasar cloud global. Penyedia ini melatih model besar, menjaga bobot tetap tertutup atau di bawah lisensi yang membatasi (seperti yang terlihat dengan OpenAI dan Anthropic), dan menggunakan kumpulan data eksklusif dan kemitraan data eksklusif. Tata kelola biasanya korporat, diarahkan oleh dewan, pemegang saham, dan regulator nasional. Di sisi lain, AI Terdesentralisasi mendistribusikan komputasi melalui pasar GPU peer-to-peer, seperti @akashnet_ dan @rendernetwork, serta jaringan inferensi on-chain seperti @bittensor_. Jaringan ini bertujuan untuk mendesentralisasi pelatihan dan inferensi. --- Mengapa Sentralisasi Masih Mendominasi Ada alasan struktural mengapa AI terpusat terus memimpin. Melatih model perbatasan, katakanlah, model multibahasa 2 triliun parameter, membutuhkan lebih dari $500 juta dalam perangkat keras, listrik, dan sumber daya manusia. Sangat sedikit entitas yang dapat mendanai dan melaksanakan usaha tersebut. Selain itu, kewajiban peraturan seperti Perintah Eksekutif AS tentang AI dan Undang-Undang AI UE memberlakukan persyaratan ketat seputar red-teaming, laporan keselamatan, dan transparansi. Memenuhi tuntutan ini menciptakan parit kepatuhan yang mendukung petahana dengan sumber daya yang baik. Sentralisasi juga memungkinkan pemantauan keselamatan dan manajemen siklus hidup yang lebih ketat di seluruh fase pelatihan dan penerapan. --- Retakan Model Terpusat Namun dominasi ini memiliki kerentanan. Ada peningkatan kekhawatiran atas risiko konsentrasi. Di Eropa, eksekutif dari 44 perusahaan besar telah memperingatkan regulator bahwa Undang-Undang AI UE dapat secara tidak sengaja memperkuat monopoli cloud AS dan membatasi pengembangan AI regional. Kontrol ekspor, terutama pembatasan GPU yang dipimpin AS, membatasi siapa yang dapat mengakses komputasi kelas atas, mendorong negara dan pengembang untuk melihat ke arah alternatif terdesentralisasi atau terbuka. Selain itu, harga API untuk model berpemilik telah mengalami beberapa peningkatan sejak 2024. Sewa monopoli ini memotivasi pengembang untuk mempertimbangkan solusi berbiaya lebih rendah, terbuka, atau terdesentralisasi. --- AI terdesentralisasi Kami memiliki pasar komputasi on-chain seperti Akash, Render, dan @ionet yang memungkinkan pemilik GPU menyewakan kapasitas yang tidak terpakai ke beban kerja AI. Platform ini sekarang berkembang untuk mendukung GPU AMD dan sedang mengerjakan bukti tingkat beban kerja untuk menjamin kinerja. Bittensor memberi insentif kepada validator dan pelari model melalui token $TAO. Pembelajaran federasi semakin diadopsi, sebagian besar dalam perawatan kesehatan dan keuangan, dengan memungkinkan pelatihan kolaboratif tanpa memindahkan data mentah yang sensitif. Proof-of-inferensi dan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan memungkinkan output model yang dapat diverifikasi bahkan saat berjalan pada perangkat keras yang tidak tepercaya. Ini adalah langkah dasar untuk API AI yang terdesentralisasi dan tidak dapat dipercaya. --- Di Mana Peluang Ekonomi Terletak Dalam jangka pendek (hari ini hingga 18 bulan), fokusnya adalah pada infrastruktur lapisan aplikasi. Alat yang memungkinkan perusahaan untuk dengan mudah beralih antara model OpenAI, Anthropic, Mistral, atau open-weight lokal akan berharga. Demikian pula, studio yang disesuaikan yang menawarkan versi model terbuka yang sesuai dengan peraturan di bawah SLA perusahaan mendapatkan daya tarik. Dalam jangka menengah (18 bulan hingga 5 tahun), jaringan GPU terdesentralisasi akan meningkat karena harga tokennya mencerminkan penggunaan aktual. Sementara itu, subjaringan gaya Bittensor yang berfokus pada tugas-tugas khusus, seperti penilaian risiko atau pelipatan protein, akan menskalakan secara efisien melalui efek jaringan. Dalam jangka panjang (5+ tahun), edge AI kemungkinan akan mendominasi. Ponsel, mobil, dan perangkat IoT akan menjalankan LLM lokal yang dilatih melalui pembelajaran federasi, memotong latensi dan ketergantungan cloud. Protokol kepemilikan data juga akan muncul, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan royalti mikro karena perangkat mereka berkontribusi gradien ke pembaruan model global. --- Cara Mengidentifikasi Pemenang Proyek yang kemungkinan akan berhasil akan memiliki parit teknis yang kuat, memecahkan masalah seputar bandwidth, verifikasi, atau privasi dengan cara yang memberikan peningkatan yang sangat besar. Roda gila ekonomi harus dirancang dengan baik. Penggunaan yang lebih tinggi harus mendanai infrastruktur dan kontributor yang lebih baik, bukan hanya mensubsidi pengendara gratis. Tata kelola sangat penting. Pemungutan suara token saja rapuh, carilah dewan multi-pemangku kepentingan, jalur desentralisasi progresif, atau model token kelas ganda. Akhirnya, tarikan ekosistem itu penting. Protokol yang terintegrasi lebih awal dengan toolchain pengembang akan memperparah adopsi lebih cepat. --- Permainan Strategis Bagi investor, mungkin bijaksana untuk melakukan lindung nilai, memegang eksposur ke API terpusat (untuk pengembalian yang stabil) dan token terdesentralisasi (untuk kenaikan asimetris). Bagi pembangun, lapisan abstraksi yang memungkinkan peralihan real-time antara titik akhir terpusat dan terdesentralisasi, berdasarkan latensi, biaya, atau kepatuhan, adalah peluang leverage tinggi. Peluang paling berharga mungkin tidak terletak pada kutub tetapi pada jaringan ikat: protokol, lapisan orkestrasi, dan bukti kriptografi yang memungkinkan beban kerja untuk dirutekan secara bebas dalam sistem terpusat dan terdesentralisasi. Terima kasih telah membaca!