コンピューティングパワーをコントロールする者は、暗黙的にAIの未来をコントロールする：ゴンカプロトコルの共同創設者、アナスタシア

重要なポイント：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、集中型インフラストラクチャは現在、厳しい物理的限界に直面しています。インフラストラクチャの機能を強化するために、AIを活用し、より大規模でインテリジェントな出力を作成しています。しかし、AI業界において、コンピューティングパワーの制御は重要なパワーノードになりつつあります。ここでGonkaが登場します。Gonkaプロトコルは、誰でも参加できるパーミッションレスなグローバルネットワークであり、分散した参加者間でプログラムによるルーティングを要求します。Analytics Insightとの独占インタビューで、Gonkaの共同創設者兼シニアプロダクトマネージャーであるアナスタシア・マトヴェーヴァは、より制御可能で安全なAIエコシステムを構築するために、コンピューティングパワーの獲得方法をどのように革新しているかについて語っています。

Q: AIに関する公の議論は、モデルの集中化に焦点が当てられることが多いものの、コンピューティングパワーの集中化についてはあまり注目されていません。なぜコンピューティングパワーのコントロールがAI業界の重要なパワーノードになりつつあるのでしょうか？この集中化は、イノベーションと市場全体にどのようなリスクをもたらすのでしょうか？

A: 公の議論は、モデルが目に見えることから、しばしばモデルに焦点を当てます。しかし、真の力はより深いレベル、つまりAIシステムの構築、展開、拡張を誰が行えるかを決定する基盤となるコンピューティングパワーにあります。

コンピューティング能力の制御は、経済的にも物理的にも重要になっています。現代のAIにとって最大のボトルネックは、もはやアルゴリズムではなく、GPU、電力、そしてデータセンターのキャパシティを確保する能力です。

大規模モデルの学習には、データセンターの建設または改修がますます必要になっています。しかし、集中型インフラストラクチャは、エネルギー密度、熱制約、そして単一の拠点でサポートできる最大電力容量といった物理的な限界に直面しています。業界では、チップ、冷却システムの再設計、そして新たなエネルギー源といった、究極の解決策を模索しています。

この集中は体系的な結果を招きました。

まず、イノベーションに対する構造的な障壁が生まれます。コンピューティングパワーへのアクセスは、能力に基づく競争ではなく、インフラ上の特権となってしまいます。小規模なチーム、独立した研究者、さらには地域全体が価格によって排除され、実験の余地が狭まり、保守的なイノベーションにつながります。

第二に、コンピューティングパワーの集中化は「レント収奪」モデルを強化します。AIは「豊かさ」を生み出す可能性を秘めています。知性は本質的に複製可能ですが、基盤となるインフラが不足し、管理されている場合、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性ではなく、サブスクリプションモデル、ロックイン効果、そして価格決定力へと移行します。

第三に、システム全体の脆弱性が生じます。高度なコンピューティング能力が少数の事業者や地理的な場所に集中すると、規制、政治、あるいは物理的な混乱がAIエコシステム全体に影響を及ぼす可能性があります。依存はもはや選択的なものではなく、構造的なものとなります。

さらに重要なのは、コンピューティングパワーは中立的ではないということです。コンピューティングパワーを制御する者は、何が実現可能で、何が許容され、経済的に持続可能なのかを暗黙的に決定します。この制御が集中化されると、AIガバナンスは設計ではなく、デフォルトで形成されることになります。

リスクは独占だけではありません。AI 開発の軌道が長期的に歪むこともリスクです。つまり、開発者の減少、アプリケーションの多様性の低下、ハードウェアの革新の遅れ、次世代モデルの野望に追いつけないインフラストラクチャなどです。

したがって、コンピューティング能力は、経済レベルと物理レベルの両方で拡張可能なアーキテクチャという基本的なインフラストラクチャとして捉える必要があり、これは AI の将来にとって非常に重要です。

Q: 多くのAIコンピューティングプラットフォームは、集中型か分散型かを問わず、高い効率性を謳っています。AIコンピューティングシステムの効率性を評価する際に、真に重要な指標は何でしょうか？これらのモデルは、一般的にどのような点で実用的な限界に直面するのでしょうか？

A: コンピューティング効率はマーケティングのコンセプトとしてよく使われます。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、そしてその両方を左右するインセンティブ構造といった、ごく限られた特定の指標だけが真に重要です。

ユーザーにとって、効率とはスピードとコストの透明性を意味します。

速度とは、現実世界の需要におけるレイテンシを指します。中央集権型ハブは、物理的な共存性により、一般的に優位性があります。しかし、ブロックチェーンがセキュリティレイヤーとしてのみ機能し、リアルタイム実行パスには関与しない場合、分散型アーキテクチャでも同等のパフォーマンスを実現できます。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、モデルの整合性はしばしば透明性を欠きます。集中型の環境では、製品がブラックボックス化する可能性があります。ピーク時には、プロバイダーが利益を維持するためにモデル構成を調整することがあります。これらの変更は目に見えない場合が多いですが、出力品質に影響を与える可能性があります。真の効率性を実現するには、一貫した計算精度を反映した価格設定が必要です。

プロバイダーにとって、効率とは GPU の使用率と柔軟性のバランスです。

集中型オペレーターは、共存環境で GPU がほぼフル稼働するため、利用率の点では優れたパフォーマンスを発揮しますが、弾力性に欠け、需要が低い期間にはアイドルコストが発生します。

分散型ネットワークは柔軟性と引き換えにある程度の利用率を犠牲にしますが、必要に応じてさまざまなワークロード間でコンピューティング能力を再分配できるように、コンセンサスと検証のオーバーヘッドを最小限に抑える必要があります。

最も重要な要素はインセンティブの設計です。

メリットがAIワークロードの高速化、低コスト化、検証可能性に結びつくと、最適化は構造化されます。参加者は、ハードウェア効率の向上、レイテンシの削減、専用チップの実験に取り組むインセンティブを得られます。

逆に、報酬やガバナンスの重みが主に資本保有にリンクされている場合、最適化はインフラストラクチャのパフォーマンスから逸脱し、非効率性が定着することになります。

Gonkaでは、効率性がプロトコル層に組み込まれており、コンピューティングパワーのほぼ100%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付けは、資本保有量ではなく、測定されたコンピューティングパワーの貢献度に基づいています。

真の効率性は、ほとんどのコンピューティング能力が実際のタスクに使用され、実証された貢献が奨励され、内部オーバーヘッドがネットワークサイズに応じて制御不能に増加しない場合にのみ実現されます。

Q: 分散型AIコンピューティングネットワークは、ネットワーク自体のメンテナンスではなく、そのコンピューティング能力の大部分を実際のAIワークロードに充てることは可能でしょうか？重要なアーキテクチャ上の選択肢は何でしょうか？

A: はい、それは可能です。ただし、オーバーヘッドが分散化の避けられない副産物ではなく、コアとなるアーキテクチャ上の制約として捉えられる場合のみです。

ほとんどの分散型コンピューティングネットワークは、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多くのリソースを割り当てています。これは、生産タスクとセキュリティメカニズムの分離が冗長な計算につながるためです。

コンピューティング能力の大部分が現実世界の AI タスクに使用されるようにするには、いくつかの重要な原則が必要です。

まず、セキュリティと測定のメカニズムは継続的に実行されるのではなく、「時間制限付き」である必要があります。証明メカニズムは、リソースを継続的に消費するのではなく、定義された短いサイクルに焦点を当てるべきです。Gonkaでは、これはスプリント（構造化された時間制限付きサイクル）によって実現されています。これらのサイクル外では、ハードウェアリソースを実際のAIワークロードに使用できます。

第二に、すべてのタスクに対して完全な複製検証を行うのではなく、評判に基づいて選択的かつ動的に調整することで検証を削減します。新規参加者の作業は100%検証され、評判が確立されるにつれて検証率は約1%にまで低下します。セキュリティを維持しながら、全体的な検証コンピューティング能力を約10%以下に抑えることができます。

不正行為を試みる参加者には報酬が支払われないため、不正行為は経済的に持続不可能となります。

第三に、報酬とガバナンスの重みは、資本保有ではなく、検証されたコンピューティング能力の貢献にリンクされている必要があります。

合意が軽量で、検証が適応型で、インセンティブが生産的なコンピューティングと整合している場合、分散型コンピューティング能力は実際のワークロードに真に貢献できます。

Q: 分散型AIコンピューティングネットワークは一般的にオープンな参加を重視していますが、インフラストラクチャ要件が参入障壁を高める可能性があります。このようなシステムは、スケールアップしながらも、コンピューティング能力レベルが大きく異なる参加者へのアクセス性をどのように維持できるのでしょうか？

A: 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、長期的に存続するためには、中央集権型プロバイダーとの競争と現実世界のニーズへの対応が依然として不可欠です。ハードウェアの制約は、最終的には一つの核心要件に集約されます。それは、真に市場の需要があるモデルをサポートできる能力です。

アクセシビリティを維持しながらスケーラビリティを実現するには、いくつかの原則が重要です。

まず、インフラへのアクセスはパーミッションレスです。GPU所有者は、単一デバイス事業者から大規模データセンターまで、承認プロセスや中央集権的なゲートキーピングなしにネットワークに参加できます。これにより、参入障壁が構造的に排除されます。

第二に、実績のある計算能力に基づく報酬と影響力の比例配分という問題があります。計算能力によって重み付けされたモデルでは、計算能力への貢献度が高いほど、当然ながらタスク、報酬、ガバナンスにおける重み付けも大きくなります。これは、小規模な参加者が大規模な参加者と完全に同等になることを意味するものではなく、そうあるべきでもありません。重要なのは、一貫したルールです。影響力は資本、委任メカニズム、財務レバレッジではなく、実際の計算能力の貢献度によって決定されます。

3つ目はプールの役割です。現実世界のインフラ要件を満たすシステムでは、リソースの集約は自然に発生します。プールは、小規模な参加者がリソースを統合し、変動性を低減し、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、大規模なコンピューティング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奨励したりすることを避けなければなりません。コンピューティングプールは、再集中化のメカニズムではなく、調整ツールとして存在すべきです。

結局のところ、分散型AIコンピューティングネットワークのスケールアップは、参入障壁を高めることを意味するべきではありません。中立性、透明性、そして一貫した参加ルールを維持しながら、ネットワークがユーザーにもたらす真の経済的価値を維持しながら、全体的なコンピューティング能力を向上させることを意味します。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化レベルが、システムが成長しても分散性を維持できるかどうかを左右します。

Q: 分散型AIコンピューティング能力の問題が今特に緊急なのはなぜでしょうか？この問題が今後数年で解決されなければ、業界にとって長期的にどのような影響があると思いますか？

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

前述の通り、コンピューティング能力は物理的なボトルネックとなっています。スケーラビリティは、資本だけでなく、エネルギー、電力密度、データセンターの制約によってもますます制約されています。さらに、高度なGPUやハイパースケールインフラへのアクセスは、長期契約、企業の中央集権化、そして国家戦略上の優先事項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悪化させています。大規模インフラを掌握する企業は優位性を強化し続ける一方で、小規模なチームや新興地域にとって参入障壁は高まり続けています。リスクは市場集中だけでなく、世界的なコンピューティングパワーの格差の拡大にも存在します。

この傾向が続けば、イノベーションはアイデアそのものよりもインフラへのアクセスに大きく依存するようになるでしょう。AI市場は、少数の支配的なプロバイダーが設定した条件の下で知能にアクセスする、レンタルベースのモデルへと固まる可能性があります。

したがって、分散型コンピューティング能力はイデオロギー的な議論ではありません。これは目に見える構造的制約への対応であり、AI業界の長期的な構造を形作る選択なのです。

Q: AIエージェントがGPUリソースを自律的に予約するケースが増えています。Gonkaのアーキテクチャは、自己制御型AIコンピューティングエコノミーのシームレスな統合をどのようにサポートしているのでしょうか？

A: エージェントベースAIの台頭は、システムがコンピューティングリソースの獲得を含め、ますます自律的な意思決定を行うようになることを意味します。このモデルでは、コンピューティングパワーはエージェント間の経済的な相互作用における中核的な資産となります。

このようなエコシステムには、プログラムによるアクセス、透明性の高い経済メカニズム、信頼性が求められます。

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を提供しており、ほとんどのAIエージェントがアーキテクチャやワークフローを変更することなく統合できます。

第二に、コンピューティングパワーの経済性は透明性が高く、システム主導でなければなりません。価格は契約で固定されるのではなく、ネットワーク負荷に基づいて動的に調整されるべきです。ネットワークの初期段階では、参加者はユーザー料金だけでなく、利用可能なコンピューティングパワー容量に比例したビットコインのような発行メカニズムによる報酬によっても報酬を得るため、推論コストは中央集権型プロバイダーよりも大幅に低くなるように設計されています。

このアーキテクチャにより、AIエージェントは予算内で稼働し、ワークロードを効率的に実行できるようになります。価格設定パラメータは、ネットワークが進化するにつれて、コミュニティガバナンスの対象となります。

第三に、信頼性はプロトコルレベルで強化されます。集中型環境では、信頼性は認証とサービスレベル契約によって実現されます。分散型インフラストラクチャでは、信頼性はオープンソースコード、第三者による監査、そして計算完了とネットワークパフォーマンスのオンチェーン上で測定可能な証明によって支えられます。

これらの要素を組み合わせることで、AIエージェントは透明なフレームワーク内でコンピューティング能力を要求し、予算を割り当てることができます。このように、Gonkaは自己調整型AIコンピューティングエコノミーの基盤インフラを提供し、エージェントがタスクを実行するだけでなく、依存するリソースを動的に最適化することを可能にします。

Q: 分散型テクノロジーを取り巻く規制の不確実性は高まっています。Gonkaは、分断されたグローバル市場において、データ主権とAIガバナンスのコンプライアンス問題にどのように積極的に取り組んでいますか？

A: 分散型コンピューティング能力の観点では、ネットワークのオープン性と、多様かつ進化する管轄要件との間でバランスを取ることが主な課題となります。

Gonkaはパーミッションレスなグローバルネットワークです。誰でも参加でき、リクエストは分散した参加者間でプログラム的にルーティングされます。現在、ユーザーはリクエストが処理される地理的な場所を決定論的に制御できません。これは、厳格なデータレジデンシー要件や地域的な処理要件があるユースケースでは制約となる可能性があります。

しかし、プライバシーの観点から見ると、このアーキテクチャはデータの集中化を軽減します。各リクエストはランダムに選択された参加者によって処理され、独立してルーティングされるため、完全なユーザー履歴が蓄積されることはありません。現在までに、このモデルはネットワークのスケーリングを可能にしながら、ほとんどの実世界のユースケースをカバーしています。

ネットワークが成長し、市場の需要がより明確になるにつれて、ガバナンスメカニズムによって参加者は特定の規制要件に対応するためのアーキテクチャ変更を提案し、投票できるようになります。これらの変更には、追加の参加基準を伴う専用サブネット、特定の管轄区域に固有の運用上の制約、あるいはTrusted Execution Environment（TEE）などのエンタープライズワークロード向けのハードウェアレベルのセーフガードなどが含まれる場合があります。

分散化はコンプライアンス義務を排除するものではありません。アーキテクチャの柔軟性を提供します。Gonkaは、最初から単一のコンプライアンスモデルに縛られるのではなく、規制や市場の需要に応じてネットワークを進化させることができるように設計されています。