Майкл Хайнрих, сооснователь и генеральный директор 0G — серия интервью

Майкл Хайнрих — серийный предприниматель, инвестор и руководитель в сфере технологий, сосредоточенный на создании децентрализованной инфраструктуры для искусственного интеллекта. В 0G он руководит разработкой инфраструктуры, призванной сделать ИИ более открытым, проверяемым и доступным. Хайнрих также занимает должность исполнительного председателя ZeroStack Corp. и более десяти лет преподает и выступает наставником в Stanford University, участвуя в программах по предпринимательству, венчурному капиталу и инновациям. Кроме того, он является венчурным партнером и бизнес-ангелом в Pioneer Fund и инвестирует в компании и проекты, в том числе Stripe, Anthropic, Brex, Notion, Filecoin, Worldcoin, Uniswap, Shield AI и Binance. Ранее Хайнрих основал компанию Garten, занимающуюся благополучием сотрудников и прежде известную как Oh My Green, а также работал в Bridgewater Associates, Bain & Company, SAP Labs, Microsoft и J.P. Morgan. Этот опыт охватывает предпринимательство, технологии, финансы, стратегию и венчурные инвестиции.

0G создает стек децентрализованной инфраструктуры для ИИ, призванный стать уровнем доверия для искусственного интеллекта и позволяющий выполнять, хранить и проверять задачи ИИ без полной зависимости от централизованных провайдеров. Архитектура объединяет проверяемые вычисления, зашифрованное децентрализованное хранилище, приватный инференс ИИ и совместимый с EVM блокчейн первого уровня, изначально разработанный для ИИ. Эта инфраструктура предназначена для приложений — от автономных ИИ-агентов и децентрализованных моделей до ИИ-маркетплейсов и машинных экономик. Платформа построена на модульном принципе: разработчики могут использовать отдельные компоненты, например хранилище или вычислительные мощности, независимо друг от друга, а также создавать полностью ончейн-приложения на базе ИИ, в которых можно проверять и аудировать данные, модели и действия. Такой подход призван обеспечить базовую инфраструктуру для более открытой и прозрачной экосистемы ИИ, в которой разработчики, компании и пользователи сохраняют больший контроль над ресурсами ИИ и данными.

До того как вы стали сооснователем 0G, вы создали Garten и руководили компанией, а также работали в сфере программного обеспечения, финансов, венчурных инвестиций и предпринимательства. Что происходило в области ИИ, когда в 2023 году вы решили основать 0G, и как прежний опыт повлиял на ваше видение компании?

За свою карьеру я переходил из одного мира в другой — и эти миры редко пересекаются. В начале карьеры я писал программное обеспечение в SAP и Microsoft. Затем я занялся финансами: сначала изучал глобальные рынки капитала во время исследовательской работы в Harvard Business School, а потом работал в Bain и Bridgewater, где изнутри пережил кризис 2008 года. Этот опыт привел меня к созданию Garten — компании из акселератора Y Combinator.

Каждый этап научил меня одному и тому же, но с разных сторон: когда система концентрирует контроль и скрывает свои внутренние механизмы, те, кто от нее зависит, последними узнают о ее сбое.

В 2023 году я увидел, как в сфере ИИ складывается тенденция, развивавшаяся с невиданной для меня скоростью. Модели поражали воображение, но инфраструктура, на которой они работали, находилась в руках нескольких компаний. И, что еще важнее, нельзя было проверить, что именно выполняется, куда попадают ваши данные и сколько на самом деле стоят вычисления. В то же время необходимые для участия инвестиции росли в геометрической прогрессии каждый квартал. Для человека, наблюдавшего за кризисом 2008 года, это выглядело как наращивание заемных средств поверх черного ящика, причем все считали, что с этим черным ящиком все в порядке.

Так идея 0G выросла из вопроса о финансах, который не давал мне покоя: «Что происходит, когда у важнейшего ресурса экономики нет ни прозрачного рынка, ни независимой проверки?» Вместе с моими сооснователями Томасом Яо, Фаном Лонгом и Мином Ву мы ответили на этот вопрос, создав 0G.

Ответ — уровень доверия для ИИ, единый стек, объединяющий приватные вычисления, наши собственные модели 0gm с открытыми весами, механизмы безопасности, такие как выравнивание разреженного инференса и проверка Tee, зашифрованное хранилище и блокчейн, специально созданный для задач ИИ. Здесь все операции с ИИ — от инференса до действий агентов — проходят проверку и аудит.

Компании, занимающиеся ИИ, вкладывают огромные средства в графические процессоры, центры обработки данных и энергоснабжение. Что принципиально меняется в экономике вычислительных мощностей и считаете ли вы, что доступ к ним может стать таким же стратегически важным, как доступ к капиталу или энергии?

Вычислительные мощности уже становятся такими же стратегически важными, как капитал или энергия. Четыре крупнейших гиперскейлера только в 2025 году обязались вложить в капитальные затраты на ИИ более 500 млрд долларов, а текущие темпы указывают на то, что уже в этом году эта сумма удвоится. Это уже не статья расходов на технологии, а инвестиции в национальную инфраструктуру, которыми распоряжается горстка частных компаний.

Принципиальное изменение состоит в том, что вычислительные мощности стали главным ограничением для развития самого интеллекта. Каждое улучшение модели, каждый агент и каждый продукт в конечном счете зависят от часов работы графических процессоров. Когда один ресурс становится необходимым условием для всего последующего, он перестает быть товаром, который просто покупают, и начинает вести себя как капитал, которым владеют. Доступ к вычислительным мощностям теперь определяет, какие компании, университеты и страны могут заниматься разработкой.

Странно то, что у этого актива нет собственного рынка. Вычислительные мощности производятся в больших масштабах, сдаются в аренду по всему миру и ежедневно оцениваются, однако нет способа получить на них право, застраховать его от рисков или прозрачно распределить эти мощности. У капитала есть рынки. У энергии есть рынки. А для вычислительных мощностей существуют лишь договоры на их закупку у нескольких поставщиков.

Все дефицитные ресурсы проходят один и тот же путь: сначала их производят, затем оценивают, а потом под них привлекают финансирование. Так было с нефтью. Так было с электричеством. Так было с пропускной способностью каналов связи. Вычислительные мощности сейчас переходят к третьему этапу, и создание необходимой для этого финансовой инфраструктуры — один из ключевых инфраструктурных проектов этого десятилетия.

0G предлагает считать, что вычислительными мощностями можно владеть, зарабатывать на них и использовать их, а не просто покупать их как облачную услугу. Что на практике означает превращение вычислительных мощностей в актив и как это может изменить отношения между поставщиками инфраструктуры, разработчиками и компаниями в сфере ИИ?

Подумайте о том, как устроены все остальные активы, приносящие доход. Акции дают дивиденды. По облигациям выплачивают купоны. Ту же логику мы применили к вычислительным мощностям, введя понятие Compute Finance, или ComFi. Вместо того чтобы просто платить за доступ к графическим процессорам, можно владеть позицией, которая дает доступ к вычислительным мощностям для ИИ, которыми действительно можно пользоваться.

На практике вы задействуете актив и получаете взамен вычислительные мощности для ИИ. Их можно использовать для самых разных задач — от приватного запуска моделей до создания и запуска приложений на основе ИИ. В основе решения лежит блокчейн 0G. Пользователи размещают 0G в стейкинге — то есть блокируют его в качестве залога, — получают a0G, выпускают iAI, а затем вносят эти токены iAI, чтобы получать вычислительные мощности для использования в сервисах ИИ.

Цель — сделать вычислительные мощности активом, которым можно владеть, на котором можно зарабатывать и который можно использовать, а не просто арендовать у облачного провайдера почасово. Согласно первоначальным параметрам, пользователи могут внести iAI и получать кредиты на вычислительные мощности стоимостью более $1 в день для работы с поддерживаемыми ИИ-сервисами 0G. Базовое обеспечение остается заблокированным, пока позиция активна, и его можно вернуть после сжигания iAI.

Важно понимать, что пользователи не получают наличные или финансовую доходность. Они получают доступ к вычислительным мощностям, которыми действительно могут пользоваться.

Это меняет отношения между поставщиками инфраструктуры, разработчиками и компаниями в сфере ИИ. Поставщики инфраструктуры получают новый способ предоставлять свои вычислительные мощности за пределами традиционных облачных контрактов. Разработчики — более предсказуемый ресурс, на который можно рассчитывать и расходы на который можно планировать. Компании в сфере ИИ могут гарантировать себе доступ к вычислительным мощностям и планировать его, а не просто считать их статьей расходов, контролируемой несколькими поставщиками.

Кроме того, благодаря тому, что система работает на доверенном уровне 0G, использование вычислительных мощностей можно проверять и подвергать аудиту, а не просто принимать на веру слова «поверьте нам»

Мы позиционируем ComFi как открытую категорию для индустрии ИИ, а не как проприетарный бренд. Ascend и iAI — первые реализации этой идеи; в сети 0G появятся и другие.

0G Compute работает как децентрализованный рынок, где поставщики графических процессоров конкурируют за выполнение задач ИИ. Какие экономические преимущества может дать такая модель по сравнению с зависимостью от нескольких облачных провайдеров сверхкрупного масштаба, особенно при высоком спросе на графические процессоры?

Мы выделяем три преимущества, которые особенно заметны при дефиците графических процессоров: выявление рыночной цены, эластичность и отсутствие привязки к поставщику.

1. Выявление рыночной цены: В 0G Compute поставщики сами устанавливают цены и конкурируют за выполнение задач. В результате затраты могут быть значительно ниже: стоимость инференса сопоставимых моделей с открытым исходным кодом может быть до 95 процентов меньше, а наш уровень хранения данных обходится более чем на 90 процентов дешевле, чем AWS S3. Отчасти это результат конкуренции, а отчасти — использования простаивающих мощностей графических процессоров и запуска моделей с открытым исходным кодом вместо передовых закрытых моделей на выделенной инфраструктуре.

2. Эластичность: Провайдеры сверхкрупного масштаба планируют мощности на годы вперед и распределяют их в рамках долгосрочных отношений. Рыночная площадка может привлекать ресурсы откуда угодно, в том числе от независимых операторов, академических кластеров и компаний с неиспользуемым оборудованием. При резком росте спроса повышение цен может привлечь дополнительные мощности. При фиксированной очереди она просто становится длиннее.

3. Отсутствие привязки к поставщику: Все поставщики в нашей сети предоставляют один и тот же совместимый с OpenAI API через единый маршрутизатор, который автоматически переключается на другого поставщика, если один из них становится недоступен. Сейчас через единую конечную точку работают 13 поставщиков, предлагающих сотни моделей; обработано более 373 миллиардов токенов и выполнено 27 миллионов запросов на инференс. Разработчики могут сменить поставщика, изменив заголовок, а не затевая проект по миграции.

Есть и один важный числовой показатель, который часто упускают из виду. Наша собственная модель 0GM-1.0 — вторая по популярности модель в сети за последние 30 дней, уступающая только DeepSeek. Если собственная открытая модель децентрализованной сети по использованию конкурирует с лучшими открытыми моделями мира, это показывает, что рыночная площадка может эффективно работать в больших масштабах.

Провайдеры сверхкрупного масштаба отлично справляются со своей работой. Но когда графические процессоры становятся самым дефицитным ресурсом для ИИ, дополнительные источники вычислительных мощностей позволяют создать совершенно иную модель предложения, а не просто ждать, пока появятся новые мощности у провайдеров сверхкрупного масштаба.

Одна из проблем децентрализованной инфраструктуры — обеспечить более дешёвые и широко распределённые вычислительные мощности, не поступаясь надёжностью. Как 0G определяет, правильно ли поставщик вычислительных ресурсов выполнил задачу ИИ?

Отличный вопрос — именно он отличает настоящий рынок вычислительных ресурсов от системы, в которой приходится просто доверять таким поставщикам, как AWS, Google Cloud или Microsoft Azure. Мы создали 0G так, чтобы вам никогда не приходилось верить поставщику на слово.

В приватном сегменте 0G используется изолированная доверенная среда исполнения. Аппаратное обеспечение формирует аттестацию, в которой указаны запущенные модель и код, а также подписывает каждый ответ ключом, существующим только в этой среде. Клиент может проверить подпись по аттестации и убедиться, что указанная модель без изменений работала у указанного поставщика. Ни 0G, ни поставщик не могут видеть запрос или ответ. Во всех сегментах 0G не сохраняет запросы и ответы и не обучается на ваших данных.

В сегменте с проверкой запросы направляются к нужной исходной модели, поэтому вы знаете, какая модель ответила, даже если сам поставщик централизован. Эти сегменты определяются для каждого запроса и обеспечиваются сетью. Если для запроса требуется поставщик, поддерживающий приватный режим, а такого поставщика нет, запрос завершается ошибкой, а не незаметно перенаправляется в другой сегмент. Честно обозначенные сегменты важнее маркетинговых обещаний.

Оплата привязана к доказательству выполнения. Средства удерживаются до получения подписанного результата. На сегодняшний день сеть зафиксировала более 24,9 миллиона доказательств TEE; эта система также поддерживает оптимистическую проверку и проверку с нулевым разглашением для задач, в которых такие подходы уместнее аппаратной аттестации.

Надёжность обеспечивается простым способом: автоматическим переключением между поставщиками и данными об их состоянии и задержках в реальном времени. Сама сеть спроектирована так, чтобы проверка и расчёты не становились узким местом.

Экономика ИИ-инфраструктуры всё теснее связана с доступностью электроэнергии. По мере дальнейшего масштабирования моделей и задач инференса ожидаете ли вы, что главным ограничением для вычислений ИИ станет энергия, а не сами графические процессоры? И как децентрализованная инфраструктура может помочь устранить это узкое место?

Энергия и вычислительные мощности определённо взаимосвязаны, и каждое влияет на другое; ограничения, обусловленные нехваткой энергии, уже возникают. В июле в Северной Вирджинии от электросети внезапно отключилась нагрузка центров обработки данных мощностью более 3 ГВт, что наглядно показало, насколько серьёзную нагрузку сконцентрированные ЦОД могут создавать для энергетической инфраструктуры.

Потребление электроэнергии центрами обработки данных для ИИ, как ожидается, удвоится к 2030 году, а МЭА прогнозирует, что к этому времени мировое энергопотребление ЦОД более чем удвоится и составит около 945 тераватт-часов; главным фактором роста станет ИИ. Установить новые графические процессоры можно быстрее, чем построить необходимую для их работы энергетическую инфраструктуру.

Централизованная инфраструктура ИИ усугубляет эту проблему, концентрируя спрос в небольшом числе огромных центров обработки данных, каждому из которых требуются колоссальные объёмы электроэнергии и новая сетевая инфраструктура.

Децентрализованная инфраструктура может смягчить это растущее ограничение, размещая задачи там, где уже есть электроэнергия и вычислительные мощности. Это могут быть региональные центры обработки данных, промышленные площадки с резервными мощностями или возобновляемая энергия, которая иначе осталась бы неиспользованной. Вместо того чтобы подводить больше электроэнергии к нескольким огромным кампусам, можно перенести задачу туда, где энергия уже доступна и используется не в полной мере.

Важно уточнить: это не устраняет ограничение, связанное с энергоснабжением, но позволяет эффективнее использовать уже имеющиеся энергетические и вычислительные мощности.

0G использует такие механизмы, как доверенные среды исполнения, оптимистическая проверка и методы с нулевым разглашением, чтобы сделать вычисления ИИ проверяемыми. Как вы считаете, когда криптографическая проверка станет особенно важной — по мере того как автономные агенты ИИ начнут принимать решения и совершать транзакции без постоянного контроля со стороны человека?

Проверка важнее всего именно в тот момент, когда человек перестаёт наблюдать за происходящим. За результатами работы помощника следит человек. За автономным агентом — нет. Как только агент получает возможность принимать решения, подписывать транзакции, хранить средства или взаимодействовать с другими агентами, необходимо знать, какой именно агент действует, какая модель им управляет и выполнил ли он то, что должен был.

Именно здесь важна криптографическая проверка. Если агент работает в доверенной среде исполнения, можно получить подписанную запись с указанием модели, принявшей решение, и использованных ею входных данных. Блокчейн — идеальный уровень доверия, поскольку данные в нём неизменяемы, записи можно только добавлять, а происхождение данных можно отследить. Блокчейн обеспечивает общий реестр таких доказательств, позволяя разработчикам, аудиторам и контрагентам проверять произошедшее, не доверяя единственной версии событий.

Тот же принцип действует и тогда, когда агенты начинают взаимодействовать друг с другом в больших масштабах. Невозможно поручить человеку проверку каждого решения или транзакции. Проверяемость, возможность аудита и доверие должны стать неотъемлемой частью самой инфраструктуры. Цель проста: вместо того чтобы спрашивать, утверждает ли агент, что следовал правилам, можно доказать, что он действительно им следовал.

Сегодня гонка за инфраструктуру во многом сводится к строительству всё более крупных централизованных центров обработки данных. Представляют ли децентрализованные вычисления для ИИ альтернативу этой модели или, по-вашему, децентрализованные сети и гиперскейлеры в конечном счёте станут взаимодополняющими частями единого глобального рынка вычислительных мощностей?

Я бы сказал, что они дополняют друг друга, а их соотношение будет напоминать устройство энергосистемы. Гиперскейлеры обеспечивают базовую нагрузку. Они отлично справляются с масштабными, предсказуемыми задачами, чувствительными к задержкам, которые ставят крупнейшие компании, и должны продолжать этим заниматься. Децентрализованные сети могут дополнять их, покрывая переменный спрос, подключая распределённые и в противном случае неиспользуемые вычислительные мощности и предоставляя большему числу компаний доступ к ресурсам графических процессоров.

Децентрализованные сети — реальная альтернатива благодаря доверию. Концентрация создаёт экономическую проблему, но также ограничивает прозрачность. Когда инфраструктурой управляет небольшое число компаний, они же контролируют, что вам доступно для просмотра. Гиперскейлер может пообещать не заглядывать в ваши данные. Защищённая изолированная среда с публичной аттестацией способна это доказать. Увеличение центра обработки данных не улучшит это свойство. Оно обеспечивается тем, что проверка встроена в саму инфраструктуру.

Мы уже видим, как эти две модели сосуществуют. Google Cloud и Alibaba Cloud были среди партнёров, участвовавших в запуске нашей основной сети. Компании хотят направлять рабочие нагрузки гиперскейлеру, децентрализованному провайдеру или на собственное оборудование — в зависимости от цены, требований к конфиденциальности и необходимого уровня проверки.

Именно в этом направлении, как мы видим, движется рынок. Не к замене одной модели другой, а к созданию глобального рынка вычислительных мощностей, где рабочие нагрузки можно перемещать между разными источниками инфраструктуры в зависимости от требований конкретной задачи.

По мере того как ИИ-агенты становятся экономическими субъектами, способными покупать услуги и автономно управлять ресурсами, могут ли сами вычислительные мощности стать частью межмашинной экономики, в которой агенты динамически приобретают инфраструктуру с учётом цены, производительности и доступности?

В нашей сети мы уже видим небольшие примеры такого рода. Большинство запросов через 0G Compute поступает не от человека, который нажимает кнопку. Их отправляют приложения и агенты, обращающиеся к API: оплата за каждый запрос списывается с пополненного баланса, а запрос направляется провайдеру, который лучше всего подходит для этой задачи. Около 43 000 кошельков таким образом оплатили инференс, а на базе 0G было создано более 300 проектов. Только Ghast AI обработала через 0G Compute более 100 миллиардов токенов. NeoSoul управляет миллионами агентов в сетях 0G и BNB Chain, ещё одном блокчейне. Выбор агентом более дешёвого провайдера для пакетной задачи и защищённой изолированной среды для конфиденциальной задачи — это решение о маршрутизации, которое принимается уже сегодня.

Для создания полноценной машинной экономики не хватает того, что люди принимают как должное: идентификации, возможности заранее резервировать ресурсы и единицы учёта. Агентам нужна идентификация, работающая в разных сервисах; именно такую функцию призван обеспечить Agentic ID от 0G. Им также нужно иметь возможность заранее резервировать вычислительные мощности, а не платить за каждый запрос, чтобы планировать работу и действовать автономно.

Это одна из причин, по которым мы создали Compute Finance. Когда вычислительные мощности можно получать за участие в сети и использовать в разных сервисах ИИ, агента достаточно профинансировать один раз: затем он сможет расходовать необходимые ему мощности без того, чтобы человек пополнял облачный счёт. Ascend и Infinite AI — первые реализации этой модели. Машинную экономику на их основе будут создавать люди, с которыми мы ещё не знакомы.

Требования к безопасности не подлежат обсуждению. Каждое такое машинное решение должно оставлять проверяемый след, а необходимые ограничения безопасности должны быть встроены в систему. Машинная экономика без подтверждающих записей — это лишь более быстрый способ потерять деньги и спровоцировать нераскрытую катастрофу в сфере безопасности.

Как, по-вашему, будет развиваться рынок вычислительных мощностей для ИИ в ближайшие пять лет? Компании по-прежнему будут мыслить прежде всего категориями аренды графических процессоров и облачных ресурсов или мы движемся к более ликвидному глобальному рынку, где вычислительные мощности можно будет приобретать в собственность, обменивать, монетизировать и динамически распределять?

Не думаю, что аренда исчезнет, как не исчезла аренда с развитием финансирования приобретения оборудования. Но теперь это не единственный вариант, и для серьёзных игроков аренда перестанет быть единственным способом распоряжаться вычислительными ресурсами.

По мере развития этой сферы, как я ожидаю, для вычислительных мощностей будет создана такая же финансовая инфраструктура, как и для других стратегически важных ресурсов. Компании будут формировать позиции в вычислительных мощностях так же, как они заключают энергетические контракты или держат иностранную валюту. Провайдеры будут предлагать мощности на открытом рынке, а не заключать отдельные договоры в ходе переговоров. Цена вычислительных мощностей будет зависеть от типа рабочей нагрузки и уровня доверия, поскольку проверяемый приватный инференс и непроверяемый инференс — это разные продукты. И всё большую долю покупателей будут составлять агенты, а не отделы закупок.

Для этого и нужен Compute Finance (ComFi). Мы запустили Ascend и объявили о запуске Infinite AI в первую годовщину нашей основной сети, потому что теперь последовательность этапов очевидна. Вычислительные мощности производятся. Им назначается цена. Следующий шаг — финансовый уровень, на котором права на вычислительные мощности можно будет хранить, получать, расходовать и обменивать, причём каждая единица будет оставлять проверяемую запись. Мы сознательно развиваем ComFi как открытую категорию, а не как проприетарный бренд, потому что рынок с одним участником — это не рынок.

Возможность всего этого обеспечивает не более мощный GPU. Это уровень доверия: подтверждение того, что было запущено, подтверждение того, кто это запустил, и расчёты, следующие за подтверждением. Когда вычисления можно проверить, они становятся достаточно взаимозаменяемыми, чтобы их можно было финансировать. Когда их можно финансировать, они становятся ликвидными. В следующие пять лет отрасль перестанет считать самый важный ресурс экономики просто статьёй расходов.

Спасибо за прекрасное интервью. Читатели, желающие узнать больше, могут посетить 0G.