Michael Heinrich, spoluzakladatel a generální ředitel 0G – série rozhovorů

Michael Heinrich, spoluzakladatel a generální ředitel 0G, je sériový podnikatel, investor a technologický manažer, který se zaměřuje na budování decentralizované infrastruktury pro umělou inteligenci. V 0G vede vývoj infrastruktury navržené tak, aby byla umělá inteligence otevřenější, ověřitelná a dostupnější. Heinrich je také výkonným předsedou ZeroStack Corp. a více než deset let působí jako lektor a mentor na Stanford University, kde přispívá k programům zaměřeným na podnikání, rizikový kapitál a inovace. Je rovněž investičním partnerem a andělským investorem ve fondu Pioneer Fund; investoval do společností a projektů včetně Stripe, Anthropic, Brex, Notion, Filecoin, Worldcoin, Uniswap, Shield AI a Binance. Dříve Heinrich založil společnost Garten, která se věnuje podpoře zdraví na pracovišti a dříve se jmenovala Oh My Green, a zastával různé pozice ve společnostech Bridgewater Associates, Bain & Company, SAP Labs, Microsoft a J.P. Morgan. Díky tomu získal zkušenosti v oblasti podnikání, technologií, financí, strategie a investování do rizikového kapitálu.

0G buduje decentralizovanou infrastrukturu pro umělou inteligenci, která má sloužit jako její důvěryhodná vrstva a umožňovat spouštění, ukládání a ověřování úloh umělé inteligence bez úplné závislosti na centralizovaných poskytovatelích. Její architektura propojuje ověřitelný výpočetní výkon, šifrované decentralizované úložiště, soukromé odvozování umělé inteligence a blockchain první vrstvy kompatibilní s EVM a nativně navržený pro umělou inteligenci. Vzniká tak infrastruktura pro aplikace od autonomních agentů umělé inteligence a decentralizovaných modelů až po tržiště s umělou inteligencí a strojové ekonomiky. Platforma je navržena modulárně, takže vývojáři mohou jednotlivé součásti, například úložiště nebo výpočetní výkon, využívat samostatně, a zároveň podporuje plně onchainové aplikace umělé inteligence, v nichž lze auditovat a ověřovat data, modely i akce. Tímto přístupem chce 0G poskytnout základní infrastrukturu pro otevřenější a transparentnější ekosystém umělé inteligence, v němž si vývojáři, podniky i uživatelé zachovají větší kontrolu nad zdroji a daty umělé inteligence.

Než jste spoluzaložil 0G, vybudoval jste Garten a vedl jej a působil jste v oblasti softwaru, financí, investování do rizikového kapitálu i podnikání. Co jste pozoroval ve vývoji umělé inteligence, že vás to v roce 2023 přesvědčilo založit 0G, a jak vaše předchozí zkušenosti ovlivnily vaši vizi společnosti?

Ve své kariéře jsem se pohyboval mezi dvěma světy, které spolu jen zřídkakdy komunikují. Na začátku kariéry jsem psal software ve společnostech SAP a Microsoft. Poté jsem přešel do financí: nejprve jsem při výzkumu na Harvard Business School studoval globální kapitálové trhy a následně jsem působil v Bain a Bridgewater, kde jsem krizi roku 2008 zažil přímo zevnitř. Tato zkušenost mě přivedla k založení společnosti Garten, která prošla programem Y Combinator.

Každá etapa mě z jiného úhlu naučila totéž: když systém soustředí kontrolu do několika rukou a skrývá své vnitřní fungování, lidé, kteří jsou na něm závislí, se jako poslední dozvědí, že nefunguje.

V roce 2023 jsem tedy v oblasti umělé inteligence zaznamenal, jak se rychle utváří určitý vzorec — rychleji, než jsem kdy viděl na jakémkoli jiném trhu. Modely byly ohromující, ale infrastrukturu, která za nimi stála, ovládalo několik málo společností. A co bylo důležitější, nebylo možné zjistit, co se spouští, kam putují vaše data ani kolik výpočetní výkon ve skutečnosti stojí. Zároveň se každé čtvrtletí násobila výše kapitálu potřebného k zapojení. Člověku, který sledoval průběh krize v roce 2008, to připadalo jako páka postavená na černé skříňce, přičemž všichni předpokládali, že je s ní všechno v pořádku.

Impulzem ke vzniku 0G se tak stala otázka z oblasti financí, která mi nedala spát: „Co se stane, když nejdůležitější vstup v ekonomice nemá transparentní trh ani nezávislé ověřování?“ Společně se spoluzakladateli Thomasem Yao, Fanem Longem a Mingem Wuem jsme na tuto otázku odpověděli vybudováním 0G.

Odpovědí je důvěryhodná vrstva pro umělou inteligenci: jednotný technologický stack, který propojuje soukromý výpočetní výkon, naše vlastní modely 0gm s otevřenými vahami, mechanismy bezpečnostních pojistek, jako jsou zarovnávání řídké inference a ověřování Tee, šifrované úložiště a blockchain vytvořený speciálně pro úlohy umělé inteligence. Veškerá práce v oblasti umělé inteligence, od odvozování až po akce agentů, se zde ověřuje a audituje.

Společnosti zabývající se umělou inteligencí vynakládají obrovské částky na grafické procesory, datová centra a energii. Co se zásadního mění v ekonomice výpočetního výkonu a myslíte si, že přístup k němu může být strategicky stejně důležitý jako přístup ke kapitálu nebo energii?

Výpočetní výkon už začíná být strategicky stejně důležitý jako kapitál nebo energie. Čtyři největší hyperscaleři se jen v roce 2025 zavázali vynaložit na kapitálové výdaje v oblasti umělé inteligence více než 500 miliard dolarů a jejich tempo výdajů směřuje k tomu, že tuto částku letos zdvojnásobí. To už není rozpočet na technologie. Jde o výdaje na národní infrastrukturu, které řídí několik málo soukromých společností.

Zásadní změna spočívá v tom, že výpočetní výkon se stal úzkým hrdlem samotné inteligence. Každé vylepšení modelu, každý agent i každý produkt jsou v konečném důsledku závislé na hodinách výpočtu na grafických procesorech. Když jediný vstup podmiňuje všechno, co na něj navazuje, přestává se chovat jako komodita, kterou si koupíte, a začíná se podobat kapitálu, který držíte. Přístup k výpočetnímu výkonu nyní rozhoduje o tom, které společnosti, univerzity a země mohou tvořit.

Zvláštní je, že tento typ aktiva nemá vlastní trh. Výpočetní výkon se poskytuje ve velkém, pronajímá se po celém světě a jeho cena se stanovuje každý den, přesto neexistuje způsob, jak na něj držet nárok, zajistit se proti riziku nebo jej transparentně alokovat. Kapitál má své trhy. Energie má své trhy. U výpočetního výkonu existují jen nákupní smlouvy s hrstkou dodavatelů.

Každý vzácný zdroj prochází stejným vývojem: nejprve se produkuje, poté se stanoví jeho cena a nakonec se financuje. Takto se vyvíjela ropa. Takto se vyvíjela elektřina. Takto se vyvíjela šířka pásma. Výpočetní výkon právě vstupuje do této třetí fáze a vybudování finanční infrastruktury, která ji umožní, je jedním z klíčových infrastrukturních projektů tohoto desetiletí.

0G přichází s myšlenkou, že výpočetní výkon lze vlastnit, získávat a využívat, místo aby se pouze kupoval jako cloudová služba. Co v praxi znamená proměnit výpočetní výkon v aktivum a jak by to mohlo změnit vztahy mezi poskytovateli infrastruktury, vývojáři a společnostmi zabývajícími se umělou inteligencí?

Zamyslete se nad tím, jak fungují všechna ostatní produktivní aktiva. Akcie přinášejí dividendy. Dluhopisy vyplácejí kupóny. Financování výpočetního výkonu, které jsme nazvali ComFi, uplatňuje stejný princip na výpočetní výkon. Místo toho, abyste pouze platili za přístup ke GPU, můžete držet pozici, která vám poskytuje přístup k výpočetnímu výkonu pro umělou inteligenci, jejž můžete skutečně využívat.

V praxi vložíte aktivum do práce a na oplátku získáte výpočetní výkon pro umělou inteligenci. Ten může pohánět vše od soukromého spouštění modelů až po tvorbu a spouštění aplikací umělé inteligence. Vše běží na blockchainu 0G. Uživatelé vloží 0G do stakingu, tedy jej uzamknou jako zástavu, obdrží a0G, vytvoří iAI a poté toto iAI vloží, aby získali výpočetní výkon, který mohou využívat v různých službách umělé inteligence.

Cílem je, aby bylo možné výpočetní výkon držet, získávat a využívat, místo aby se pouze pronajímal od poskytovatele cloudu po hodinách. Podle počátečních parametrů mohou uživatelé vložit iAI a získat kredity na výpočetní výkon v hodnotě více než 1 $ denně napříč podporovanými službami umělé inteligence 0G. Podkladová zástava zůstává uzamčena po celou dobu, kdy je pozice aktivní, a lze ji získat zpět po spálení iAI.

Důležité je, že uživatelé nedostávají hotovost ani finanční výnos. Získávají přístup k výpočetnímu výkonu, který mohou skutečně využívat.

Tím se mění vztahy mezi poskytovateli infrastruktury, vývojáři a společnostmi zabývajícími se umělou inteligencí. Poskytovatelé infrastruktury získávají nový způsob, jak zpřístupnit svou výpočetní kapacitu nad rámec tradičních cloudových smluv. Vývojáři získávají předvídatelnější zdroj, s nímž mohou při plánování a sestavování rozpočtu počítat. Společnosti zabývající se umělou inteligencí si mohou výpočetní výkon zajistit a plánovat jej, místo aby jej pouze považovaly za náklad pod kontrolou hrstky poskytovatelů.

A protože vše běží na důvěryhodnostní vrstvě 0G, lze využití výpočetního výkonu ověřovat a auditovat, místo aby se jednoduše přijímalo na základě „věřte nám“

ComFi představujeme jako otevřenou kategorii pro odvětví umělé inteligence, nikoli jako proprietární značku. Ascend a iAI jsou prvními realizacemi této myšlenky; do sítě 0G přibudou další.

0G Compute funguje jako decentralizované tržiště, na němž mohou poskytovatelé GPU soutěžit o zakázky na úlohy umělé inteligence. Jaké ekonomické výhody může tento model nabídnout ve srovnání se závislostí na hrstce cloudových poskytovatelů v hyperscale měřítku, zejména když je poptávka po GPU vysoká?

Vyzdvihujeme tři výhody, které jsou zřetelnější při nedostatku GPU: utváření cen, pružnost a absence závislosti na jediném poskytovateli.

1. Utváření cen: Na 0G Compute si poskytovatelé stanovují vlastní ceny a soutěží o zakázky. Výsledkem mohou být výrazně nižší náklady: srovnatelné odvozování odpovědí z otevřených modelů stojí až o 95 procent méně, zatímco naše vrstva úložiště je o více než 90 procent levnější než AWS S3. Částečně je to důsledek konkurence a částečně toho, že se nevyužitá kapacita GPU zapojuje do provozu a na vyhrazené infrastruktuře se spouštějí otevřené modely namísto uzavřených špičkových modelů.

2. Pružnost: Kapacita hyperscale poskytovatelů se plánuje roky dopředu a přiděluje se prostřednictvím dlouhodobých vztahů. Tržiště může získávat nabídku odkudkoli, včetně nezávislých provozovatelů, akademických výpočetních clusterů a podniků s nevyužitým hardwarem. Když poptávka prudce vzroste, vyšší ceny mohou přivést do provozu další kapacitu. Pevně daná fronta se jen prodlužuje.

3. Žádná závislost na jediném poskytovateli: Každý poskytovatel v naší síti nabízí prostřednictvím jediného směrovače stejné API kompatibilní s OpenAI. Pokud některý poskytovatel vypadne, směrovač automaticky přepne na jiného. V současnosti to znamená 13 poskytovatelů, kteří prostřednictvím jediného koncového bodu nabízejí stovky modelů; zpracováno bylo více než 373 miliard tokenů a 27 milionů požadavků na odvozování. Vývojáři mohou poskytovatele změnit úpravou hlavičky, nikoli náročnou migrací projektu.

Je tu také jedno číselné srovnání, které lidem uniká. Náš vlastní model 0GM-1.0 je za posledních 30 dní druhým nejpoužívanějším modelem v síti, hned po DeepSeek. Když otevřený model samotné decentralizované sítě dosahuje v používání srovnatelných výsledků jako nejlepší otevřené modely na světě, ukazuje to, že tržiště může fungovat ve velkém měřítku.

Poskytovatelé cloudových služeb v hyperscale měřítku jsou ve své práci vynikající. Když jsou ale GPU nejvzácnějším zdrojem v oblasti umělé inteligence, větší počet zdrojů výpočetního výkonu může vytvořit zcela odlišný model jeho dodávek, než je pouhé čekání na další kapacitu od těchto poskytovatelů.

Jednou z výzev decentralizované infrastruktury je zajistit, aby levnější a rovnoměrněji rozložený výpočetní výkon nešel na úkor spolehlivosti. Jak 0G ověřuje, zda poskytovatel výpočetního výkonu skutečně správně provedl úlohu umělé inteligence?

To je skvělá otázka a právě na ní se pozná skutečný trh s výpočetním výkonem od systému, v němž musíte jednoduše důvěřovat poskytovateli, jako jsou AWS, Google Cloud nebo Microsoft Azure. 0G jsme navrhli tak, abyste nemuseli spoléhat na slovo žádného poskytovatele.

Soukromá úroveň 0G funguje v uzavřeném důvěryhodném výpočetním prostředí. Hardware vytváří atestaci, která uvádí, jaký model a jaký kód běží, a každou odpověď podepisuje klíčem, který existuje pouze v tomto prostředí. Klient může podpis ověřit na základě atestace a potvrdit, že určený model běžel u určeného poskytovatele beze změny. Ani 0G, ani poskytovatel nevidí zadání ani odpověď. Na žádné z úrovní 0G neuchovává zadání ani odpovědi a vaše data nepoužívá k trénování.

Na ověřené úrovni jsou požadavky směrovány k určenému nadřazenému modelu, takže víte, který model odpověděl, i když je samotný poskytovatel centralizovaný. Tyto úrovně se určují pro každý požadavek zvlášť a síť jejich dodržování vynucuje. Pokud požadavek vyžaduje poskytovatele schopného zpracovávat data soukromě a žádný takový není k dispozici, zpracování se nezdaří, místo aby se bez upozornění přešlo na jinou úroveň. Důležitější jsou poctivě nastavené úrovně než úrovně používané v marketingu.

Platba je podmíněna důkazem. Prostředky zůstávají zadrženy, dokud není doručen podepsaný výsledek. Síť dosud zaznamenala více než 24,9 milionu důkazů TEE a tento rámec podporuje také optimistické ověřování a ověřování s nulovou znalostí pro úlohy, u nichž jsou tyto přístupy vhodnější než atestace hardwaru.

Spolehlivost zajišťuje jednoduchý mechanismus automatického přepnutí mezi poskytovateli a průběžné údaje o jejich stavu a latenci. Základní síť je navržena tak, aby se ověřování a vypořádání nestaly úzkým hrdlem.

Ekonomika infrastruktury umělé inteligence je stále těsněji provázána s dostupností elektřiny. Vzhledem k tomu, že se modely a úlohy inference dále rozšiřují, očekáváte, že se energie stane hlavním omezením výpočetního výkonu pro AI, namísto samotných GPU? A jak by decentralizovaná infrastruktura mohla pomoci toto úzké hrdlo řešit?

Energie a výpočetní výkon jsou rozhodně provázané a jedno ovlivňuje druhé; úzká místa způsobená nedostatkem energie se už projevují. V severní Virginii se v červenci od sítě náhle odpojila více než 3 GW poptávky datových center, což ukázalo, jakou zátěž mohou soustředěné odběry datových center představovat pro energetickou infrastrukturu.

Spotřeba elektřiny v datových centrech pro umělou inteligenci by se měla do roku 2030 zdvojnásobit a IEA předpokládá, že celosvětová spotřeba datových center se do roku 2030 více než zdvojnásobí, přibližně na 945 terawatthodin, přičemž hlavním tahounem bude AI. GPU lze vybudovat rychleji než energetickou infrastrukturu potřebnou k jejich provozu.

Centralizace umělé inteligence situaci zhoršuje, protože soustřeďuje poptávku do malého počtu obrovských datových center, z nichž každé vyžaduje ohromné množství energie a novou infrastrukturu elektrické sítě.

Decentralizovaná infrastruktura může pomoci toto narůstající omezení zmírnit tím, že umístí úlohy tam, kde už jsou k dispozici energie a výpočetní kapacita. Může jít o regionální datová centra, průmyslové areály s volnou kapacitou nebo obnovitelné zdroje energie, jejichž potenciál by jinak zůstal nevyužitý. Místo přivádění další energie do několika obrovských areálů lze přesunout úlohu tam, kde už energie je a kde se nevyužívá naplno.

Pro upřesnění: energetické omezení tím nezmizí, ale stávající energetická a výpočetní infrastruktura může být využita efektivněji.

0G využívá mechanismy, jako jsou důvěryhodná výpočetní prostředí, optimistické ověřování a techniky s nulovou znalostí, aby bylo možné výpočty umělé inteligence ověřovat. Kde podle vás bude mít kryptografické ověřování největší význam, až autonomní agenti umělé inteligence začnou rozhodovat a provádět transakce bez průběžného lidského dohledu?

Ověřování je nejdůležitější přesně ve chvíli, kdy člověk přestane dohlížet. Výstup kopilota kontroluje člověk. U autonomního agenta tomu tak není. Jakmile agent může rozhodovat, podepisovat transakce, držet prostředky nebo komunikovat s dalšími agenty, potřebujete vědět, který agent jedná, jaký model ho řídí a zda udělal to, co měl.

Právě zde nabývá kryptografické ověřování na významu. Když agent běží v důvěryhodném výpočetním prostředí, lze získat podepsaný záznam, který ukazuje, jaký model rozhodnutí vytvořil a jaké vstupy použil. Blockchain je ideální vrstvou důvěry, protože je neměnný, umožňuje pouze přidávání záznamů a lze v něm sledovat původ. Poskytuje společný záznam těchto důkazů, takže vývojáři, auditoři i protistrany mohou ověřit, co se stalo, aniž by museli důvěřovat verzi událostí jediné strany.

Stejný princip platí, když spolu agenti začnou ve velkém komunikovat. Není možné, aby člověk kontroloval každé rozhodnutí nebo transakci. Ověřitelnost, auditovatelnost a důvěra se musí stát součástí samotné infrastruktury. Cíl je jednoduchý: místo otázky, zda agent tvrdí, že pravidla dodržel, můžete prokázat, že je skutečně dodržel.

Velká část dnešního závodu v budování infrastruktury se soustředí na výstavbu stále větších centralizovaných datových center. Představuje decentralizovaný výpočetní výkon pro AI alternativu k tomuto modelu, nebo se podle vás decentralizované sítě a hyperscale poskytovatelé nakonec stanou vzájemně se doplňujícími součástmi téhož globálního trhu s výpočetním výkonem?

Řekl bych, že se vzájemně doplňují a jejich rozdělení rolí bude připomínat energetickou síť. Hyperscale poskytovatelé tvoří základní zatížení. Velmi dobře zvládají rozsáhlé, předvídatelné úlohy citlivé na latenci pro největší podniky a měli by v tom pokračovat. Decentralizované sítě je mohou doplňovat tím, že pokryjí proměnlivou poptávku, zpřístupní distribuovaný a jinak nevyužitý výpočetní výkon a umožní většímu počtu společností přístup ke kapacitě GPU.

Decentralizované sítě představují skutečnou alternativu díky důvěře. Koncentrace je ekonomický problém, ale také problém viditelnosti. Když infrastrukturu provozuje několik málo společností, mají zároveň pod kontrolou i to, co můžete vidět. Hyperscale poskytovatel může slíbit, že se nebude dívat na vaše data. Uzavřené zabezpečené prostředí s veřejnou atestací to může prokázat. Tato vlastnost se nezlepší tím, že datové centrum bude větší. Vychází z toho, že ověřování je přímo součástí infrastruktury.

Už nyní vidíme, jak oba modely fungují vedle sebe. Google Cloud a Alibaba Cloud patřily mezi naše partnery při spuštění mainnetu. Podniky chtějí mít možnost směrovat úlohy k hyperscale poskytovateli, decentralizovanému poskytovateli nebo na vlastní hardware podle ceny, požadavků na ochranu soukromí a míry ověření, kterou potřebují.

Právě tímto směrem se podle nás trh ubírá. Nejde o to, že by jeden model nahradil ostatní, ale o vznik globálního trhu s výpočetním výkonem, na němž lze úlohy přesouvat mezi různými zdroji infrastruktury podle toho, co daná práce vyžaduje.

Mohla by se s tím, jak se z agentů AI stávají ekonomické subjekty schopné nakupovat služby a autonomně spravovat zdroje, stát součástí ekonomiky, v níž stroje obchodují mezi sebou, i samotný výpočetní výkon? Mohli by agenti dynamicky pořizovat infrastrukturu podle ceny, výkonu a dostupnosti?

V naší síti už jsme zaznamenali několik menších příkladů. Většina požadavků přes 0G Compute nepochází od člověka, který klikne na tlačítko. Posílají je aplikace a agenti, kteří volají API, platí za každý požadavek z předem nabitého zůstatku a jsou směrováni k poskytovateli, který nejlépe odpovídá dané úloze. Za inferenci tímto způsobem zaplatilo přibližně 43 000 peněženek a na 0G vzniklo více než 300 projektů. Jen Ghast AI zpracovala prostřednictvím 0G Compute více než 100 miliard tokenů. NeoSoul provozuje miliony agentů napříč 0G a BNB Chain, další blockchainovou sítí. Když si agent pro dávkovou úlohu vybere levnějšího poskytovatele a pro citlivou úlohu soukromé zabezpečené prostředí, jde o směrovací rozhodnutí, která se už dnes přijímají.

Skutečné strojové ekonomice chybí několik základních prvků, které lidé považují za samozřejmé: identita, možnost předem zajistit zdroje a zúčtovací jednotka. Agenti potřebují identitu fungující napříč službami, kterou má zajistit Agentic ID od 0G. Potřebují také možnost zajistit si výpočetní výkon předem, místo aby platili za každý požadavek zvlášť, a mohli tak plánovat a fungovat autonomně.

I proto jsme zčásti vytvořili Compute Finance. Když lze výpočetní výkon získávat účastí v síti a čerpat v různých službách AI, stačí agenta jednou financovat a může využívat potřebný výpočetní výkon, aniž by člověk musel dobíjet cloudový účet. Prvními implementacemi jsou Ascend a Infinite AI. Strojovou ekonomiku na nich vybudují lidé, které jsme zatím nepotkali.

Požadavky na bezpečnost jsou nekompromisní. Každé z těchto rozhodnutí strojů musí zanechat ověřitelnou stopu a mít zabudované bezpečnostní pojistky. Strojová ekonomika bez dokladů je jen rychlejší způsob, jak přijít o peníze a přivodit neodhalenou bezpečnostní katastrofu.

Jak podle vás bude trh s výpočetním výkonem pro AI vypadat za pět let? Budou společnosti i nadále uvažovat především o pronájmu GPU a cloudové kapacity, nebo směřujeme k likvidnějšímu globálnímu trhu, na němž lze výpočetní výkon vlastnit, směňovat, zpeněžovat a dynamicky přidělovat?

Nemyslím si, že pronájem zmizí, stejně jako nezmizel leasing, když financování vybavení dospělo. Už ale není jedinou možností a přestane být jediným způsobem, jakým budou významní hráči uvažovat o výpočetním výkonu jako o zdroji.

Očekávám, že s dalším vývojem získá výpočetní výkon stejný typ finanční infrastruktury jako každý jiný strategický vstup. Společnosti budou držet pozice ve výpočetním výkonu podobně jako energetické kontrakty nebo cizí měny. Poskytovatelé budou nabízet kapacitu na otevřeném trhu, místo aby pokaždé vyjednávali jednotlivé smlouvy. Cena výpočetního výkonu se bude určovat podle typu úlohy a úrovně důvěry, protože ověřená soukromá inference a neověřená inference jsou různé produkty. A stále větší podíl kupujících budou tvořit agenti, nikoli nákupní týmy.

K tomu slouží Compute Finance (ComFi). Ascend jsme spustili a Infinite AI oznámili v den prvního výročí našeho mainnetu, protože další kroky jsou nyní jasné. Výpočetní výkon se vytváří. Stanovuje se jeho cena. Následuje finanční vrstva, v níž lze nároky na výpočetní výkon držet, získávat, čerpat a obchodovat s nimi, přičemž každá jednotka po sobě zanechá ověřitelný záznam. Záměrně z ComFi vytváříme otevřenou kategorii, nikoli proprietární značku, protože trh s jediným účastníkem není trhem.

To vše umožňuje nikoli lepší GPU, ale vrstva důvěry: důkaz o tom, co se spustilo, důkaz o tom, kdo to spustil, a vypořádání, které se řídí těmito důkazy. Jakmile lze výpočetní výkon ověřit, stává se dostatečně zastupitelným, aby jej bylo možné financovat. Jakmile jej lze financovat, stává se likvidním. Během příštích pěti let přestane toto odvětví považovat nejdůležitější zdroj v ekonomice za pouhou položku v účetnictví.

Děkujeme za skvělý rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit 0G.