Daniil 與 David Liberman:AI 不只是模型之戰,更是算力基礎建設之戰

  • AI的算力基礎設施是關鍵,決定了AI為誰服務。
  • 當前算力集中在少數雲服務提供商手中,導致算力鴻溝。
  • 去中心化AI的成功標準是成為實用選擇,而非宣言。
  • 企業應盡早探索去中心化方案以保留戰略靈活性。
  • 未來一代需理解AI架構將影響機會分配和社會不平等。
  • 分享觀點旨在促進對默認假設的質疑和開放討論。
總結

作者| Gonka.ai

前言:在全球AI 討論持續升溫的背景下,產業關注點往往集中在模型能力、技術突破以及監管框架。但在這些討論之下,一個更基礎的問題正逐漸浮現:AI 的算力基礎設施究竟掌握在誰手中?在Unlockit Conference的一場對話中, Gonka協議的共同創造者、未來學家、企業家和投資人Daniil 和David Liberman提出了一個核心觀點:人工智慧從來不是中立技術,算力基礎設施決定了AI 最終為誰服務。在他們看來,AI 的未來不僅是一場技術競賽,更是一場圍繞基礎設施控制權的長期博弈。


AI 的真正底層:不是模型,而是算力

只有當人們不質疑其底層假設時,中心化AI 基礎設施才看起來像是一種必然。

很長一段時間以來,大多數關於人工智慧的討論都集中在模型、倫理或監管上。但在這些之下,還有一個更決定性的層面——算力。誰擁有算力、誰控制算力的存取權,以及在什麼條件下可以使用算力,這些最終決定了人工智慧如何運作,以及它服務於誰。

一旦從這個視角看待AI,目前的圖像就很難被忽略。 OECD 的研究以及其他公開數據表明,先進AI 算力正越來越集中在少數雲端服務提供者手中,並集中在有限的幾個國家。這造成了一個不斷擴大的“算力鴻溝”,即那些能夠接觸基礎設施的人與無法接觸的人之間的差距。

這種集中並非偶然。如今,對先進GPU 的存取由少數幾家提供者控制,並且越來越受到國家層級優先事項的影響。其結果是算力昂貴、容量受限,且在地理上分佈不均。而這一切恰恰發生在AI 正成為科學、工業和社會基礎設施的關鍵時刻。

同時,當下的去中心化體係也並沒有自動解決這個問題。許多去中心化系統仍然將大量算力消耗在共識和安全的開銷上,而激勵機制往往獎勵資本,而不是真實的計算貢獻。這會打擊硬體提供者的積極性,並減緩基礎設施層面的創新。

正是在這裡,我們的思考開始分化。我們並不是從一種意識形態立場出發,也不是為了反對中心化參與者而選擇去中心化。我們是從一個更實際的問題出發:如果效率、存取權和貢獻能夠被對齊,而不是彼此衝突,那麼AI 基礎設施會是什麼樣子?

這個問題最終引導我們走向一種模型:大多數算力被用於真正的AI 工作,而不是系統開銷;參與和治理權由經過驗證的計算貢獻來決定,而不是資本;全球GPU 資源的存取在設計上是無需許可的。在實踐中,這些假設也不斷透過持續的開放討論進行壓力測試,包括與GPU 運營商、開發者以及研究人員的即時合作——例如在我們的Discord社群中。

AI 從來不只是軟體。它一直是一種基礎設施。而基礎設施的選擇通常會將社會鎖定在持續數十年的發展軌道上。將這種基礎設施置於少數企業或國家管轄之下,並不是一個中性的技術結果,而是一項具有長期經濟和地緣政治後果的結構性決定。如果智慧本身是要變得豐富的,那麼支撐它的基礎設施從一開始就必須為「豐富性」而設計。

去中心化AI 的真正成功標準

困難之處主要在於,你不是在與人爭論,而是在與「預設假設」爭論。

主流科技社群往往優化短期有效的東西:速度、資本效率、集中控制,以及透過整合實現規模。這些選擇在局部上是合理的,但一旦成為預設選項,人們就很少再去質疑它們。當你挑戰這些預設假設時,就會感覺像是在說另一種語言——不是因為想法極端,而是因為這些想法觸及了許多職業、公司和策略已經建立的激勵結構。

更困難的是時機問題。中心化系統往往在其長期成本顯現之前就已經看起來非常成功。雖然巨額投資和基礎設施支出已經非常明顯,但更深層的成本往往在後來才顯現,例如依賴性增強、靈活性喪失、定價權集中到少數提供者手中,以及在系統深度嵌入之後無法再改變方向。

對我們而言,成功並不意味著贏得一場爭論,也不意味著取代現有參與者。成功的樣子其實安靜得多。成功是當去中心化基礎設施不再是一種宣言,而變得平淡無奇:當人們使用它,不是因為他們相信去中心化,而是因為它是最實用的選擇。

最終,真正的成功是當整個討論本身發生變化。當問題不再是“智能是否應該中心化”,而變成“我們為什麼曾經認為它必須是中心化的”。到了那時,信念不再需要被直接挑戰,它們會自然演化。

企業如何決定走中心化還是去中心化的路徑?

AI 基礎設施不再只是一個技術層,它正在成為一種戰略依賴。

對於企業來說,中心化AI 基礎設施會產生難以逆轉的鎖定效應。一旦關鍵系統依賴少數提供者,控制權就會逐漸從使用者轉移到基礎設施所有者手中。隨著時間推移,這將影響價格、存取權、創新速度以及可行策略選擇的範圍。

對企業而言,問題在於策略靈活性。中心化基礎設施在早期階段可能運作良好,但往往逐漸固化為長期依賴。成本變得越來越難以控制,替代方案越來越難以採用,在大規模情況下改變架構決策也會變得越來越困難。

決定的關鍵時刻通常比大多數人想像得更早。基礎設施選擇往往在其後果尚未明顯時就已經鎖定。一旦AI 從實驗階段變成日常基礎設施,改變底層架構的成本就會呈指數級上升。因此,真正的決策時刻並不是當中心化系統失敗時,而是在它們仍然看起來運作良好的時候。儘早探索去中心化方案可以保留選擇權;等待往往意味著選擇已經被做出。

如果已經依賴中心化基礎設施,是否已經太晚?

很少會真正“太晚”,但隨著時間推移,難度會呈指數級增加。

一旦大多數系統建立在中心化AI 基礎設施上,挑戰就不再是技術層面的,而是製度層面的。工作流程、激勵機制、預算、合規要求,甚至人才培育路徑,都會逐漸假設中心化就是「事情的運作方式」。到了那時,改變就不再只是遷移基礎設施,而是需要重新學習那些已經深植於組織中的習慣、合約模式以及思考方式。

基礎設施鎖定的研究也強化了這一點。產業分析持續表明,在中心化雲端環境中運行數年之後,轉換成本會急劇上升,而不是線性上升。這種成長來自長期合約、監管框架、深度整合的內部流程以及高度專業化的勞動力。 OECD 的研究也指出,沒有早期獲得AI 算力的國家和組織,隨著時間推移會面臨不斷累積的劣勢,不僅失去競爭力,也失去架構自由——即真正選擇其他基礎設施模型的能力。

同時,歷史顯示基礎設施轉型很少一次性發生。它們通常從邊緣開始。新的應用場景、新的參與者以及新的限制條件會創造壓力點,在這些地方中心化系統開始不再足夠——可能是成本過高、速度過慢、限制過多或過於脆弱。這通常就是替代方案開始變得重要的地方。

隨著時間推移,真正被侵蝕的是「選擇權」。中心化基礎設施占主導地位的時間越長,真正的選擇就越少。

依賴關係會逐漸固化,而去中心化從一種主動設計決策變成一種被動糾正,而這種糾正總是更昂貴、更複雜、更難控制。

因此真正的風險不是已經太晚。真正的風險是等待,直到去中心化不再是一種選擇,而是系統性失敗所迫使的必要措施。越早探索,即使只是與中心化方案並行探索,越有空間主動塑造結果,而不是在壓力下被迫改變。

對下一代而言,AI架構將決定機會分配

未來一代需要理解,技術並不會因為變得先進而變得中立。

每一代人都會繼承先前所做的基礎建設選擇,往往卻沒有意識到這些選擇曾經是刻意做出的決定,而不是必然結果。對未來世代而言,AI 會像今天的電力或網路一樣自然存在。正因為如此,底層架構才如此重要──它不僅決定什麼是可能的,也決定對誰來說是可能的。

未來一代需要知道,對智慧的存取可以以根本不同的方式被組織。它可以被視為一種共享基礎:開放、豐富且難以被壟斷。也可以被圍起來、定價、被控制,即使從表面上看似方便、有效率。這兩條路徑都可以產生令人印象深刻的技術,但只有其中一條能夠保留長期的自由、韌性和真正的選擇。

他們也應該理解,中心化通常是悄悄到來的。不是透過強制,而是透過便利。一開始的權衡往往看起來很小:成本稍低、部署更快、協調更簡單。但後果會在之後顯現——當改變方向變得昂貴甚至幾乎不可能時。

同樣重要的是認識到,基礎設施會直接影響社會流動性。看似技術中立的系統,可能減少人與人之間以及世代之間的不平等起點,也可能悄悄將這些不平等鎖定數十年。正如你可能知道的,這也是我們非常關注的話題。年輕一代在同齡階段已經面臨比前幾代人更大的劣勢。目前AI 的實施方式並沒有解決這個問題,甚至可能使其更嚴重。從這個意義上說,架構選擇不僅決定效率,也決定誰真正擁有實驗、建造和塑造未來的機會。

最重要的是,未來一代需要理解,這些系統仍然是由人設計的。不是命運決定的,不是「市場」決定的,也不是機器本身決定的。質疑預設假設,問問誰從某種架構中獲益,並堅持保留選擇權,並不是對進步的抵抗。這正是保持進步開放的方式。

為什麼決定在Unlockit 上分享這些故事?

Unlockit 似乎是一個討論空間,在這裡,對話不是圍繞著炒作、發布或預測展開,而是圍繞著人們為什麼會做出某些選擇。這對我們來說很重要。我們的故事其實不是關於某個專案或某項技術,而是關於在早期發現結構性模式,並決定不把它們當作不可避免的事情。

多年來,我們一直在主流系統內部運作:建立公司、投資、與大型組織合作,並從中心化基礎設施中受益。我們從內部理解這些系統是如何運作的。在某個時刻,我們意識到,如果重複同樣的結構,卻希望得到不同的結果,通常不會產生真正新的東西。與其保持沉默或把它包裝成另一個成功故事,不如公開分享這種認識。

同時,我們來到Unlockit 不僅是為了反思,也是為了分享實際經驗,這些經驗對在場的不同群體都具有現實意義。對於創業者來說,這些問題涉及基礎設施控制權、對提供者的依賴以及在不失去靈活性的情況下擴展規模的能力。對於投資人來說,它們涉及長期風險、基礎設施鎖定以及哪些模型真正能夠創造持久價值。對於企業和技術領導者來說,這關乎成本結構、可靠性、監管約束以及在快速變化環境中的策略自由。

我們希望分享一種已經作為實踐運行的替代路徑——不是作為普遍答案,而是一種不同的思考方式:如何建立依賴更少、透明度更高、長期選擇權更大的AI 基礎設施。同樣重要的是,我們也希望聽到那些在商業、資本和機構層面做出真實決策的人的回饋。

我們也相信,這些討論不應該只限於圈內人。一旦基礎設施決策不再被公開討論,它們就會悄然固化為默認選擇Unlockit 提供了一個空間,可以在這些選擇變得不可逆之前進行反思,這使得參與這場對話變得有意義。

最終,參加Unlockit 並不是為了解釋我們正在做什麼,而是為了說明為什麼質疑預設假設仍然重要,尤其是在科技進步看起來快速、強大且不可避免的時代。同時,這也是為了傾聽那些正在塑造商業、科技和社會系統未來的人們的觀點。

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作者:Gonka

本文為PANews入駐專欄作者的觀點,不代表PANews立場,不承擔法律責任。

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