पाइप्डपाइपर शैली के विकेन्द्रीकृत अनुमान सेवाएं एआई के लिए?

क्या ‘बिटटोरेंट फॉर एआई’ एक आसन्न संभावना है?

राय माइक जज की मनोरंजक और तेज़ टेक-ब्रो व्यंग्य सिलिकॉन वैली को कल ही पूरा किया है – जिसमें एक समूह सामाजिक रूप से चुनौतीपूर्ण गीक जीनियस एक नए ‘इंटरनेट’ बनाने का प्रयास करते हैं जिसे पाइप्डपाइपर कहते हैं, एक मेश-नेटवर्क के माध्यम से जो हर किसी के मोबाइल फोन पर स्थापित होता है – मैं दिलचस्पी लेता हूं यह देखने में कि एचएन समुदाय एक नए प्रस्ताव के साथ जुड़ रहा है जो एक समान प्रकृति का है।

आइजन लैब्स का डार्कब्लूम विकेन्द्रीकृत मेश नेटवर्क के लिए एआई अनुमान की समानात्मक धारणा और क्रिप्टो-माइनिंग लाभ के बीच कहीं बैठता है, जो एप्पल सिलिकॉन मैक सिस्टम के मालिकों को अपने उपकरण को एक अनुमान नोड में बदलने की अनुमति देता है:

डार्कब्लूम वेबसाइट के अर्निंग्स सेक्शन से, उपयोगकर्ता यह चुन सकते हैं कि वे कौन से उपकरण किराए पर देना चाहते हैं और किन एआई मॉडलों का समर्थन करना चाहते हैं। स्रोत

सिस्टम वर्तमान में टेक्स्ट-आधारित मॉडल जैसे कि एजेंटिक ट्रिनिटी मिनी (3बी) और कोहेरे ट्रांसक्राइब पर केंद्रित है, हालांकि यह विविध छवि-उत्पादक मॉडल जैसे फ्लक्स 2 क्लेन 4बी भी प्रदान करता है:

किराए पर देने के लिए ‘लैंडलॉर्ड’ द्वारा चुनने के लिए मॉडलों की श्रृंखला, साथ ही मासिक परियोजना आय।

योजना में भाग लेने वाले उपयोगकर्ता कथित तौर पर एक ठोस महीने के अनुमान प्रावधान में पर्याप्त पैसा कमा सकते हैं ताकि वे नियमित रूप से एक नए मैक को एक बढ़ती श्रृंखला में जोड़ सकें, जब तक कि सिद्धांत रूप में, वे एक पूर्ण विकसित अनुमान फार्म कमा सकें।

एक ऐसी योजना जो वास्तव में लोकप्रियता हासिल कर ले (यह वर्तमान में एक कोल्ड स्टार्ट समस्या है) उत्साहित आकस्मिक उपयोगकर्ताओं को पिछले महान क्रिप्टोक्यूरेंसी बूम (और बाद के पतन) की तरह हार्डवेयर की मांग में वापस ला सकती है।

धीरे चलो

हालांकि, छोटे लोगों के लिए, वह नाव पहले ही चली गई है। एआई की राम की आवश्यकता के अलावा, वैश्विक एआई-सक्षम डेटा सेंटर आउटफिटिंग की मांग नियमित उपभोक्ता के लिए हार्डवेयर और सेवाओं की लागत को बढ़ाती है, जो पहले क्रिप्टो-माइनिंग के लिए राम को एकाधिकार दे सकते थे, क्रियाओं की परिधीय प्रकृति के कारण, साथ ही नियामक अनिश्चितता के कारण, जो व्यावसायिक हितों को सावधानी से क्रिप्टो पर रखा।

जबकि सुपर-सस्ता मैकबुक नियो एक क्रंच-विजयी विकल्प के रूप में उभरा है जो हमेशा बढ़ती हार्डवेयर को हरा सकता है, इसका ए18 मोबाइल फोन चिप और 8GB का वीआरएएम इसे एक गंभीर अनुमान मशीन के रूप में प्रतिस्पर्धा में नहीं लाता है।

लेकिन अगर अंतिम उपयोगकर्ता एक पूर्ण विकसित अनुमान फार्म शुरू करने की कोशिश नहीं कर रहा है, और केवल अपनी वर्तमान अनुपयोगी एम [एन] क्षमता को किराए पर देना चाहता है, तो संभावित आय महत्वपूर्ण लगती है, यदि कोल्ड-स्टार्ट समस्या (एक उच्च मात्रा में भागीदारों पर निर्भर एक चिंता की शुरुआत में एक प्रारंभिक उपयोगकर्ता की कमी) जल्दी से हल हो जाती है, और यदि प्लेटफ़ॉर्म खुद को एक जिज्ञासापूर्ण प्रयोग से अधिक के रूप में विज्ञापित करना शुरू कर देता है।

अनुमान अलग

हालांकि कई टिप्पणीकारों ने डार्कब्लूम की योजना में पाइप्डपाइपर/टोरेंट शैली की लोकतंत्र को पहचाना है, अनुमान कार्य आसानी से विभाज्य नहीं हैं जैसे कि एक फिल्म फ़ाइल को कई हैश्ड स्लाइस में विभाजित करना ताकि बाद में इसे एक टोरेंट क्लाइंट में पुनः संयोजित किया जा सके।

डार्कब्लूम मॉडल यह प्रस्ताव नहीं कर रहा है कि एक भागीदार का एम [एन] चिप एक अनुमान कार्य का एक्स% संभाले। मुख्यधारा में उपयोग में, केवल कुछ फ्रेमवर्क या विधियां एक ही अनुमान कार्य पर क्रॉस-जीपीयू उपयोगिता प्राप्त कर सकती हैं, जिनमें एनवीडिया का टेंसरआरटी एलएलएम शामिल है, जो पाइपलाइन समांतर का उपयोग करता है; और डीपस्पीड का शार्डेड अनुमान जो मॉडल समांतर (एमपी) का लाभ उठाता है।

इसके बजाय, आपका डार्कब्लूम-सक्षम मैक सूचीबद्ध मॉडलों में से एक को डाउनलोड करेगा और फायर करेगा और भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए 100% अनुमान करेगा, एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन के साथ, और प्रॉम्प्ट्स को हार्डवेयर-अटेस्टेड नोड्स पर डिक्रिप्ट किया जाएगा, जिसका अर्थ है कि प्रदाता निष्पादन के दौरान डेटा नहीं पढ़ पाएंगे। कार्यभार स्वयं एक या एक से अधिक पाठ-आधारित अनुमानों या कम से कम एक पूर्ण छवि का गठन करेगा।

यह स्पष्ट नहीं है कि एक एकल उपयोगकर्ता सत्र कितना व्यापक होगा; जैसा कि यह खड़ा है, एआई शौकीनों को आमतौर पर एक जीपीयू को अनुमान फार्म जैसे रनपॉड के माध्यम से सुरक्षित करने की आदत है; हालांकि यह इच्छित जीपीयू को पीक उपयोग पर सुरक्षित करने में थोड़ा समय लग सकता है, उपयोगकर्ता तब तक इसका एकाधिकार कर सकता है जब तक कि सत्र को समाप्त होने की अनुमति नहीं दी जाती है।

इसलिए, एक भुगतान करने वाला उपयोगकर्ता एक एकल किराए पर लिए गए डार्कब्लूम मैक की एम-सीरीज़ एआई क्षमताओं का उपयोग एक बहुत लंबे सत्र के लिए कर सकता है, जब तक कि क्लाइंट को अनुरोधों के बीच चालू नहीं किया जाता है, या जब तक कि कोई तार्किक या अनुपालन लाभ नहीं होता है।

मैक्स को इस दृष्टिकोण के लिए चुना गया है, कथित तौर पर, क्योंकि एक भागीदार के लिए केवल सीमित संख्या में संभावित तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन हैं, और यह आसान है कि एक क्लाइंट को उपयुक्त-आकार के मॉडल सौंपा जाए।

इसके अलावा, डार्कब्लूम नेटवर्क में योगदान करने में सक्षम मैक्स में एक हार्डवेयर सुरक्षित एन्क्लेव है जो उपयोगकर्ता और प्रदाता के बीच एक दीवार की गारंटी देता है।

वे सभी कारक हैं जो अधिक जेनेरिक, कस्टम-निर्मित सेटअप में तर्कसंगत नहीं हैं, और पिछले 6-7 वर्षों में उपलब्ध सैकड़ों या हजारों लैपटॉप/विंडोज और लिनक्स मशीनों में।

हालांकि, यह स्पष्ट होना चाहिए कि बहुत बड़े गैर-मैक हार्डवेयर पूल में विशाल मांग को समायोजित करने की क्षमता है यदि उनके विविध विशेषताओं को तर्कसंगत किया जा सकता है, इसके बजाय – जैसा कि डार्कब्लूम के साथ – एप्पल के सीमित स्पेक-सेट्स पर सवारी करना, जो एक आसान व्यवसाय प्रस्ताव के लिए बनाता है, और एक (संभवतः) बहुत आसान वास्तुकला दृष्टिकोण के लिए।

कानूनी पर्यवेक्षण?

शायद इस तरह के ‘लोकतांत्रिक’ समाधान का सामना करने वाली सबसे बड़ी समस्या प्रस्तावित प्रक्रिया की बंद प्रकृति है; दुनिया भर की सरकारें वर्तमान में नए कानूनों पर काम कर रही हैं जो इंटरनेट गुमनामी को प्रभावी ढंग से समाप्त कर देंगे जहां भी यह संस्थापित किया जाएगा, और स्पष्ट रूप से इस अवधि में गोपनीयता के प्रति अनुकूल नहीं हैं।

इसलिए, एक वितरित नेटवर्क (यदि आप इसे डार्कब्लूम कह सकते हैं – यह अधिक एक अनुमान बाजार है) में बिना फिल्टर, जांच या संतुलन के यादृच्छिक एआई अनुमान किए जाने की संभावना लगती है, वास्तव में दूर है।

यह संभव है कि डार्कब्लूम, या बाद की मेश अनुमान योजनाएं, उन पीछे के दरवाजों पर सहमति देने की आवश्यकता होगी जो गोपनीयता को प्रभावी ढंग से प्रतिबंधित करेंगे, जो होस्ट को दिखाई नहीं देंगे; इसके बजाय, वापसी वाले अनुमान डेटा को सरकारी एजेंसी मैन-इन-द-मिडल (मिटीएम) संरचनाओं के माध्यम से उपलब्ध कराया जाएगा, जो सभी अनुमानों को लेखा परीक्षित करने योग्य बनाए रखेगा।

संभवतः, यदि ओएस-स्तरीय पहचान जांच के प्रस्ताव कानून प्रस्तावित व्यापक रूप से अपनाया जाता है, तो ऐसे उपायों की आवश्यकता हो सकती है। लेकिन उनके बिना, वर्तमान जलवायु पर विचार करते हुए, एक डार्कब्लूम शैली का नेटवर्क एक एआई ‘डार्कनेट’ के रूप में माना जा सकता है, जहां अवैध एआई-आधारित गतिविधियां गुप्त रूप से हो सकती हैं।

विभाजित परीक्षण

अब तक केवल कुछ वास्तविक प्रयास हुए हैं जो एक ‘पाइप्डपाइपर-शैली’ प्रणाली का क्या अर्थ हो सकता है; स्वयं डार्कब्लूम एक चरम पर बैठता है, जो व्यक्तिगत मशीनों को पूर्ण नौकरियों को वितरित करता है, नेटवर्क में नौकरियों को खंडित करने का प्रयास करने के बजाय, जबकि अधिकांश उत्पादन प्रणाली समस्या से बचती हैं और एकल होस्ट पर अनुमान रखती हैं।

हालांकि, कुछ परियोजनाएं हैं जो ‘साझा निष्पादन’ के करीब कुछ हैं।

पेटल्स, जो स्वयं को एक ‘बिटटोरेंट-शैली’ नेटवर्क के रूप में वर्णित करता है, इंटरनेट से जुड़े कई नोड्स में ट्रांसफॉर्मर ब्लॉक वितरित करता है, जो मध्यवर्ती राज्यों को एक दूसरे के बीच पास करते हैं:

<img class=" wp-image-411088" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/petals-fig-1.jpg" alt="पेटल्स का एक विशिष्ट कार्य प्रवाह, जहां एक अनुमान अनुरोध कई दूरस्थ जीपीयू में रूट किया जाता है, प्रत्येक में मॉडल परतों का एक उपसेट होता है; डार्कब्लूम के विपरीत, निष्पादन नेटवर्क में खंडित होता है, मध्यवर्ती राज्यों को स्वतंत्र रूप से संचालित नोड्स के बीच पास किया जाता है, जो प्रत्येक कूद पर देरी और जोखिम को बढ़ाता है, जबकि एक वास्तविक मेश-शैली प्रणाली का अनुकरण करता है। स्रोत – https://github.com/bigscience-workshop/petals

हाइवमाइंड समान पीयर-टू-पीयर समन्वय और विशेषज्ञ मार्गदर्शन के साथ प्रयोग करता है, हालांकि प्रशिक्षण मॉडल के बजाय मॉडल के लिए; और लैटिका उन नेटवर्किंग परतों पर केंद्रित है जो इस तरह की प्रणालियों को व्यवहार्य बनाने के लिए आवश्यक हैं:

<img class=" wp-image-411089" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/lattica-figure-1.jpg" alt="लैटिका की एक सchematic, जो एक निम्न-स्तरीय पीयर-टू-पीयर सब्सट्रेट दिखाती है जो नेटवर्क ट्रैवर्सल, सामग्री वितरण और डीएचटी-आधारित समन्वय (वितरित हैश तालिका) को संभालती है, शार्डेड अनुमान के रूप में उभरने वाली एक संभावित अनुप्रयोग परत के साथ; डार्कब्लूम या पेटल्स के विपरीत, लैटिका स्वयं एक अनुमान प्रणाली को परिभाषित नहीं करता है, लेकिन उन नेटवर्किंग और समन्वय प्रिमिटिव्स को प्रदान करता है जो एक का निर्माण करने के लिए आवश्यक हैं। स्रोत – https://arxiv.org/pdf/2510.00183

इन तीनों मॉडल मेश आदर्श के करीब आते हैं, लेकिन देरी और जोखिम की लागत पर।

इसके विपरीत, एक्सो स्थानीय क्लस्टर के भीतर अनुमान रखता है, तेज़ इंटरकonneक्ट्स का उपयोग करके जीपीयू में कार्यभार विभाजित करता है, सार्वजनिक इंटरनेट पर निर्भर नहीं है: एक्सो का एक क्लस्टर दृश्य, जो एक छोटे से स्थानीय एप्पल सिलिकॉन मशीनों के छल्ले को एकल मॉडल को संयुक्त रूप से होस्ट करता है, पाइपलाइन या टेंसर शार्डिंग के माध्यम से परतों को नोड्स में वितरित करता है; वैन-आधारित प्रणालियों के विपरीत, एक्सो तेज़ स्थानीय इंटरकonneक्ट्स पर निर्भर करता है, जो कई उपकरणों को एक एकल संयुक्त अनुमान मशीन में बदल देता है।

अंत में, कुछ सामान्य रूप से उद्धृत दृष्टिकोण अनुमान को संबोधित नहीं करते हैं: 2016 का अब प्रतिष्ठित (2016) गूगल फेडएवज; एमआईटी का 2018 आउटिंग स्प्लिटएनएन; और 2020 ऑस्ट्रेलियाई पेशकश स्प्लिटफेड, प्रशिक्षण वितरण या गोपनीयता-संरक्षित डेटा एक्सचेंज से संबंधित हैं, न कि लाइव अनुमान अनुरोधों की सेवा के लिए।

चूंकि प्रशिक्षण अनुमान की तुलना में बहुत अधिक संसाधन-गहन संभावना है, कोई भी नेटवर्क जो इस तरह के बोझ को प्रभावी ढंग से वितरित करने में सक्षम है, क्लस्टर या नोड्स में, शौकीनों और व्यवसायों दोनों में असमान रुचि हो सकती है।

निष्कर्ष

चूंकि सिलिकॉन वैली में बहुत सी तकनीक वाइल्ड इनवेंशन थी, हम नहीं जानते कि क्या पाइप्डपाइपर वास्तव में हैश-ड्राइवन (यानी, डेटा को टुकड़ों में विभाजित और वितरित करना, टोरेंट-शैली) था, या यदि यह किसी एक नोड पर किसी एक समय में एक कार्य या एक सत्र को ‘सेटल’ करता था, जो कि डार्कब्लूम करता है।

हालांकि, डेटा सेंटर स्तर पर प्रशिक्षण और अनुमान हार्डवेयर प्रदान करने के लिए वर्तमान हड़बड़ाहट से पता चलता है कि प्रावधान क्षेत्र या तो सभी को रनपॉड-शैली से परोसने की उम्मीद कर रहा है, या उद्यम-स्तरीय टियर प्रावधान के लिए तैयार हो रहा है – एक आकर्षक दृष्टिकोण जो एआई तैनाती में सामान्य रूप से मोआत की कमी द्वारा कमजोर किया जाता है।

यदि मेश-इन्फरेंस वास्तविकता बन जाती है, तो यह उम्मीद करना उचित है कि इसका लाभ उठाने के पहले प्रयासों में से एक ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसे वर्तमान प्रमुख खिलाड़ियों से होगा, जो या तो अपने मौजूदा ऐप-इंस्टॉल बेस के भीतर समर्पित प्रणाली तैनात कर सकते हैं, या खुले स्रोत प्रणालियों पर सहयोग कर सकते हैं जो स्थापित करने में आसान हैं (क्योंकि इस तरह के आकार और पहुंच की कंपनियों में कठिन स्थापना को सुव्यवस्थित करने के लिए पैसा और प्रेरणा है)।

एक अधिक लोकतांत्रिक, उपयोगकर्ता-संचालित मेश नेटवर्क के उद्भव के बारे में, एक सच्चे एआई समकक्ष बिटटोरेंट – कई कारक इसके खिलाफ हैं।

पहले, वर्तमान वैश्विक प्रयास गोपनीयता और गुमनामी के खिलाफ, जो एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन और वीपीएन जैसी प्रणालियों को कमजोर कर सकते हैं, जो इस तरह की प्रणालियों की अपील को कमजोर कर सकते हैं।

दूसरा, एआई के ‘दुरुपयोग’ या खुले स्रोत फ्रेमवर्क के गुमनाम संचालन के खिलाफ उभर रहे या प्रस्तावित नियमन का अर्थ है कि अनुपालन की लागत – उद्यम स्तर पर तुच्छ – छोटे खिलाड़ियों को बाजार से बाहर कर देगी।

अंत में, एक प्रमुख क्षेत्र के खिलाड़ी की शक्ति को अपने लाभ के लिए मेश मॉडल को परिचालित और सुव्यवस्थित करने के लिए (ईईई, जैसा कि फेसबुक और ट्विटर ने अधिक अड हॉक इंटरनेट समुदायों के साथ तर्कसंगत रूप से किया था), इसका अर्थ है कि वर्तमान प्रमुख खिलाड़ार अपने लाभ के लिए मेश मॉडल को परिचालित और सुव्यवस्थित कर सकते हैं, एक बाजार में जहां अंतिम उपयोगकर्ता ग्रहण में लगभग पूरी तरह से असहिष्णु हैं।

पहली बार गुरुवार, 16 अप्रैल, 2026 को प्रकाशित