Michael Heinrich ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ 0G – ชุดบทสัมภาษณ์

Michael Heinrich ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ 0G เป็นผู้ประกอบการต่อเนื่อง นักลงทุน และผู้บริหารด้านเทคโนโลยีที่มุ่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์สำหรับปัญญาประดิษฐ์ ที่ 0G เขาเป็นผู้นำการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่ออกแบบมาเพื่อทำให้ AI เปิดกว้าง ตรวจสอบยืนยันได้ และเข้าถึงได้มากขึ้น นอกจากนี้ Heinrich ยังดำรงตำแหน่งประธานกรรมการบริหารของ ZeroStack Corp. และเป็นผู้สอนและพี่เลี้ยงที่ Stanford University มานานกว่าทศวรรษ โดยมีส่วนร่วมในหลักสูตรด้านผู้ประกอบการ เงินร่วมลงทุน และนวัตกรรม เขายังเป็น Venture Partner และนักลงทุนเทวดาของ Pioneer Fund โดยลงทุนในบริษัทและโครงการต่าง ๆ เช่น Stripe, Anthropic, Brex, Notion, Filecoin, Worldcoin, Uniswap, Shield AI และ Binance ก่อนหน้านี้ Heinrich ก่อตั้ง Garten บริษัทด้านสุขภาวะในที่ทำงาน ซึ่งเดิมชื่อ Oh My Green และเคยทำงานที่ Bridgewater Associates, Bain & Company, SAP Labs, Microsoft และ J.P. Morgan ทำให้เขามีประสบการณ์ครอบคลุมทั้งด้านผู้ประกอบการ เทคโนโลยี การเงิน กลยุทธ์ และการลงทุนในธุรกิจร่วมลงทุน

0G กำลังสร้างชุดโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์ ซึ่งออกแบบมาให้เป็นชั้นแห่งความไว้วางใจสำหรับปัญญาประดิษฐ์ โดยช่วยให้สามารถประมวลผล จัดเก็บ และตรวจสอบเวิร์กโหลด AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์ทั้งหมด สถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์มผสานการประมวลผลที่ตรวจสอบยืนยันได้ การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ที่เข้ารหัส การอนุมาน AI แบบส่วนตัว และบล็อกเชน Layer 1 ที่รองรับ EVM และออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชันหลากหลายประเภท ตั้งแต่เอเจนต์ AI อัตโนมัติและโมเดลแบบกระจายศูนย์ ไปจนถึงตลาดกลาง AI และระบบเศรษฐกิจของเครื่องจักร แพลตฟอร์มนี้ออกแบบโดยเน้นความเป็นโมดูลาร์ เพื่อให้นักพัฒนาสามารถใช้ส่วนประกอบแต่ละอย่าง เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลหรือการประมวลผล แยกจากกันได้ ขณะเดียวกันก็รองรับแอปพลิเคชัน AI แบบออนเชนอย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งสามารถตรวจสอบและยืนยันข้อมูล โมเดล และการดำเนินการต่าง ๆ ได้ ด้วยแนวทางนี้ 0G มุ่งจัดหาโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานสำหรับระบบนิเวศ AI ที่เปิดกว้างและโปร่งใสมากขึ้น โดยนักพัฒนา องค์กร และผู้ใช้ยังคงควบคุมทรัพยากรและข้อมูล AI ได้มากขึ้น

ก่อนร่วมก่อตั้ง 0G คุณสร้างและบริหาร Garten อีกทั้งทำงานในแวดวงซอฟต์แวร์ การเงิน การลงทุนในธุรกิจร่วมลงทุน และผู้ประกอบการ อะไรที่คุณเห็นในวงการ AI จนทำให้ตัดสินใจเริ่มต้น 0G ในปี 2023 และประสบการณ์ก่อนหน้านั้นหล่อหลอมวิสัยทัศน์ที่คุณมีต่อบริษัทอย่างไร

ตลอดเส้นทางอาชีพ ผมทำงานสลับไปมาระหว่างโลกสองใบที่แทบไม่เคยเชื่อมโยงกัน ช่วงต้นอาชีพ ผมเขียนซอฟต์แวร์ที่ SAP และ Microsoft จากนั้นผมเข้าสู่วงการการเงิน โดยเริ่มจากศึกษาตลาดทุนโลกควบคู่ไปกับการทำวิจัยที่ Harvard Business School ก่อนจะไปทำงานที่ Bain และ Bridgewater ซึ่งผมได้เผชิญวิกฤตปี 2008 จากภายใน ประสบการณ์นั้นทำให้ผมก่อตั้ง Garten ซึ่งเป็นบริษัทในเครือ Y Combinator

แต่ละช่วงของชีวิตสอนบทเรียนเดียวกันแก่ผมจากมุมมองที่แตกต่างกัน นั่นคือ เมื่อระบบใดกระจุกอำนาจควบคุมและปกปิดกลไกภายใน ผู้ที่ต้องพึ่งพาระบบนั้นมักเป็นกลุ่มสุดท้ายที่รู้ว่าระบบมีปัญหา

ย้อนกลับไปในปี 2023 ผมเห็นรูปแบบบางอย่างเริ่มก่อตัวขึ้นในวงการ AI ด้วยความเร็วที่ผมไม่เคยพบในตลาดอื่นใดมาก่อน โมเดลต่าง ๆ น่าทึ่งมาก แต่โครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังกลับกระจุกอยู่ในมือบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง และที่สำคัญยิ่งกว่านั้นคือ คุณไม่สามารถตรวจสอบได้ว่ามีการประมวลผลอะไร ข้อมูลของคุณถูกส่งไปที่ใด หรือค่าใช้จ่ายในการประมวลผลจริง ๆ เป็นเท่าไร ขณะเดียวกัน เงินทุนที่ต้องใช้เพื่อเข้าร่วมก็เพิ่มพูนขึ้นทุกไตรมาส สำหรับคนที่เฝ้ามองวิกฤตปี 2008 ด้วยตัวเอง ภาพที่เห็นคล้ายกับการก่อหนี้ทับซ้อนอยู่บนกล่องดำ โดยทุกคนต่างเชื่อว่ากล่องดำนั้นไม่มีปัญหา

ดังนั้น ทิศทางของ 0G จึงเริ่มต้นจากคำถามด้านการเงินที่ค้างคาใจผมไม่เลิกว่า “จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อปัจจัยนำเข้าที่สำคัญที่สุดในระบบเศรษฐกิจไม่มีตลาดที่โปร่งใสและไม่มีการตรวจสอบยืนยันอย่างเป็นอิสระ” ผมกับผู้ร่วมก่อตั้ง Thomas Yao, Fan Long และ Ming Wu ตอบคำถามนี้ด้วยการสร้าง 0G

คำตอบคือชั้นแห่งความไว้วางใจสำหรับ AI ซึ่งเป็นชุดระบบเดียวที่ผสานการประมวลผลแบบส่วนตัว โมเดล 0gm แบบเปิดน้ำหนักของเรา กลไกกำกับความปลอดภัย เช่น การจัดแนวการอนุมานแบบเบาบางและการตรวจสอบยืนยันด้วย Tee พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เข้ารหัส และบล็อกเชนที่สร้างขึ้นเพื่อเวิร์กโหลด AI โดยเฉพาะเข้าด้วยกัน ในระบบนี้ งาน AI ตั้งแต่การอนุมานไปจนถึงการดำเนินการของเอเจนต์จะได้รับการตรวจสอบและตรวจสอบย้อนหลังได้

บริษัท AI กำลังทุ่มเงินทุนมหาศาลให้กับ GPU ศูนย์ข้อมูล และพลังงาน เศรษฐศาสตร์ของการประมวลผลกำลังเปลี่ยนแปลงไปในแง่มุมใดบ้าง และคุณเชื่อหรือไม่ว่าการเข้าถึงทรัพยากรประมวลผลอาจมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ไม่ต่างจากการเข้าถึงเงินทุนหรือพลังงาน

ทรัพยากรประมวลผลกำลังมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ไม่ต่างจากเงินทุนหรือพลังงานแล้ว ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ที่สุด 4 รายจัดสรรเงินลงทุนด้าน AI มากกว่า 500,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพียงปีเดียว และขณะนี้มีอัตราการลงทุนที่คาดว่าจะเพิ่มเป็นสองเท่าในปีนี้ นี่ไม่ใช่งบประมาณด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่เป็นการใช้จ่ายเพื่อโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ ซึ่งบริหารโดยบริษัทเอกชนเพียงไม่กี่แห่ง

การเปลี่ยนแปลงพื้นฐานคือ ทรัพยากรประมวลผลกลายเป็นข้อจำกัดสำคัญที่กำหนดขีดความสามารถด้านสติปัญญาไปแล้ว การปรับปรุงโมเดลทุกครั้ง เอเจนต์ทุกตัว และผลิตภัณฑ์ทุกชิ้น ล้วนต้องพึ่งพาชั่วโมงการประมวลผลของ GPU ในท้ายที่สุด เมื่อปัจจัยนำเข้าเพียงอย่างเดียวเป็นตัวกำหนดทุกสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อจากนั้น ปัจจัยนั้นก็จะไม่ทำหน้าที่เหมือนสินค้าโภคภัณฑ์ที่ซื้อมาใช้ แต่เริ่มมีลักษณะเหมือนเงินทุนที่ถือครองไว้ การเข้าถึงทรัพยากรประมวลผลในเวลานี้เป็นตัวกำหนดว่าบริษัท มหาวิทยาลัย และประเทศใดจะสามารถสร้างสิ่งต่าง ๆ ได้

ส่วนที่น่าประหลาดก็คือ สินทรัพย์ประเภทนี้ไม่มีตลาดเป็นของตัวเอง แม้จะผลิตคอมพิวต์ในปริมาณมาก ให้เช่าทั่วโลก และกำหนดราคาเป็นรายวัน แต่กลับไม่มีวิธีถือสิทธิเรียกร้องในสินทรัพย์นี้ ป้องกันความเสี่ยง หรือจัดสรรอย่างโปร่งใส ตลาดทุนมีตลาดของตัวเอง พลังงานก็มีตลาดของตัวเอง ส่วนคอมพิวต์มีเพียงสัญญาจัดซื้อจัดจ้างกับผู้ให้บริการเพียงไม่กี่ราย

ทรัพยากรหายากทุกชนิดล้วนผ่านเส้นทางเดียวกัน คือเริ่มจากการผลิต จากนั้นจึงกำหนดราคา แล้วจึงนำไปใช้เป็นสินทรัพย์ทางการเงิน น้ำมันผ่านกระบวนการนี้มาแล้ว ไฟฟ้าก็เช่นกัน แบนด์วิดท์ก็เช่นกัน ขณะนี้คอมพิวต์กำลังก้าวเข้าสู่ขั้นที่สาม และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินเพื่อรองรับเรื่องนี้ก็เป็นหนึ่งในโครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่กำหนดทิศทางของทศวรรษนี้

0G กำลังนำเสนอแนวคิดที่ว่าคอมพิวต์สามารถเป็นสิ่งที่ผู้คนถือครอง สร้างรายได้ และนำไปใช้ได้ แทนที่จะซื้อเป็นเพียงบริการคลาวด์ ในทางปฏิบัติ การเปลี่ยนคอมพิวต์ให้เป็นสินทรัพย์หมายความว่าอย่างไร และสิ่งนี้จะเปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน นักพัฒนา และบริษัท AI ได้อย่างไร

ลองนึกถึงวิธีการทำงานของสินทรัพย์ที่ก่อให้เกิดผลตอบแทนประเภทอื่น ๆ หุ้นให้เงินปันผล ส่วนพันธบัตรจ่ายดอกเบี้ย Compute Finance ซึ่งเราเรียกสั้น ๆ ว่า ComFi นำแนวคิดเดียวกันนี้มาปรับใช้กับคอมพิวต์ แทนที่จะจ่ายเงินเพียงเพื่อเข้าถึง GPU คุณสามารถถือครองสถานะที่ทำให้เข้าถึงคอมพิวต์ AI ซึ่งนำไปใช้งานได้จริง

ในทางปฏิบัติ คุณนำสินทรัพย์ไปใช้ประโยชน์ แล้วได้รับคอมพิวต์ AI เป็นสิ่งตอบแทน คอมพิวต์ดังกล่าวรองรับได้ตั้งแต่การรันโมเดลแบบส่วนตัว ไปจนถึงการสร้างและเปิดตัวแอปพลิเคชัน AI เบื้องหลังการทำงานนี้คือบล็อกเชน 0G ผู้ใช้วาง 0G เป็นหลักประกันด้วยการสเตก หรือกล่าวคือ ล็อก 0G ไว้ จากนั้นรับ a0G สร้างเหรียญ iAI แล้วนำ iAI ไปผูกไว้เพื่อรับคอมพิวต์ที่ใช้กับบริการ AI ต่าง ๆ ได้

เป้าหมายคือทำให้คอมพิวต์เป็นสิ่งที่ผู้คนถือครอง สร้างรายได้ และนำไปใช้ได้ แทนที่จะเช่าจากผู้ให้บริการคลาวด์เป็นรายชั่วโมงเพียงอย่างเดียว ภายใต้พารามิเตอร์เริ่มต้น ผู้ใช้สามารถนำ iAI ไปผูกไว้และรับเครดิตคอมพิวต์มูลค่ามากกว่า $1 ต่อวัน เพื่อใช้กับบริการ AI ของ 0G ที่รองรับ หลักประกันที่ใช้ยังคงถูกล็อกไว้ตลอดช่วงที่สถานะดังกล่าวยังมีผล และสามารถเรียกคืนได้เมื่อเผา iAI

ประเด็นสำคัญคือ ผู้ใช้ไม่ได้รับเงินสดหรือผลตอบแทนทางการเงิน แต่ได้รับสิทธิ์เข้าถึงคอมพิวต์ที่นำไปใช้งานได้จริง

สิ่งนี้เปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน นักพัฒนา และบริษัท AI ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานมีช่องทางใหม่ในการเปิดให้ใช้กำลังประมวลผลของตน นอกเหนือจากสัญญาคลาวด์แบบดั้งเดิม ส่วนนักพัฒนาก็ได้ทรัพยากรที่คาดการณ์ได้มากขึ้น ซึ่งสามารถนำไปใช้วางแผนและจัดทำงบประมาณได้ บริษัท AI สามารถจัดหาคอมพิวต์และวางแผนการใช้งานล่วงหน้า แทนที่จะมองว่าคอมพิวต์เป็นเพียงค่าใช้จ่ายที่อยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ให้บริการเพียงไม่กี่ราย

และเนื่องจากระบบทำงานบนชั้นความน่าเชื่อถือของ 0G การใช้งานคอมพิวต์จึงตรวจสอบและตรวจประเมินได้ แทนที่จะต้องเชื่อเพียงคำว่า “เชื่อเราเถอะ”

เราวางตำแหน่ง ComFi ให้เป็นหมวดหมู่แบบเปิดสำหรับอุตสาหกรรม AI ไม่ใช่แบรนด์กรรมสิทธิ์ Ascend และ iAI เป็นการนำแนวคิดนี้ไปใช้เป็นครั้งแรก และจะมีโครงการอื่น ๆ ตามมาในเครือข่ายของ 0G

0G Compute ทำงานในฐานะตลาดซื้อขายแบบกระจายศูนย์ ซึ่งผู้ให้บริการ GPU สามารถแข่งขันกันเพื่อรองรับงาน AI ได้ โมเดลนี้มีข้อได้เปรียบทางเศรษฐกิจอะไรบ้าง เมื่อเทียบกับการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่เพียงไม่กี่ราย โดยเฉพาะในช่วงที่ความต้องการ GPU สูง

เราเห็นข้อได้เปรียบสามประการที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อ GPU ขาดแคลน ได้แก่ การค้นหาราคา ความยืดหยุ่น และการไม่ถูกผูกมัดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง

1. การค้นหาราคา: บน 0G Compute ผู้ให้บริการกำหนดราคาเองและแข่งขันกันเพื่อรับงาน ผลลัพธ์คือค่าใช้จ่ายอาจลดลงอย่างมาก โดยค่าใช้จ่ายในการอนุมานด้วยโมเดลเปิดที่เทียบเคียงกันได้ต่ำลงถึง 95 เปอร์เซ็นต์ ขณะที่ชั้นจัดเก็บข้อมูลของเรามีต้นทุนต่ำกว่า AWS S3 มากกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ ส่วนหนึ่งเป็นผลจากการแข่งขัน และอีกส่วนมาจากการนำกำลังประมวลผล GPU ที่ไม่ได้ใช้งานมาใช้ให้เกิดประโยชน์ รวมถึงการรันโมเดลเปิดแทนโมเดลแนวหน้าที่ปิดซอร์สบนโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทาง

2. ความยืดหยุ่น: ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่วางแผนกำลังประมวลผลล่วงหน้าหลายปี และจัดสรรผ่านความสัมพันธ์ระยะยาว ขณะที่ตลาดซื้อขายสามารถดึงอุปทานจากทุกที่เข้ามาได้ ทั้งจากผู้ให้บริการอิสระ คลัสเตอร์ของสถาบันการศึกษา และองค์กรที่มีฮาร์ดแวร์เหลือใช้ เมื่อความต้องการพุ่งสูง ราคาที่เพิ่มขึ้นก็อาจจูงใจให้นำกำลังประมวลผลจากแหล่งอื่นเข้ามาเพิ่มได้ แต่หากเป็นระบบคิวตายตัว ก็มีแต่จะยาวขึ้น

3. ไม่ถูกผูกมัดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง: ผู้ให้บริการทุกรายในเครือข่ายของเราใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ผ่านเราเตอร์เดียวกัน ซึ่งจะสลับไปใช้ผู้ให้บริการรายอื่นโดยอัตโนมัติหากผู้ให้บริการรายหนึ่งหยุดทำงาน ปัจจุบันมีผู้ให้บริการ 13 รายที่ให้บริการโมเดลหลายร้อยรายการผ่านจุดเชื่อมต่อเดียว มีการประมวลผลโทเค็นแล้วมากกว่า 373 พันล้านโทเค็น และมีคำขออนุมาน 27 ล้านครั้ง นักพัฒนาสามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการได้เพียงแก้ไขเฮดเดอร์ ไม่ต้องทำโครงการย้ายระบบ

ยังมีประเด็นด้านตัวเลขที่หลายคนมองข้าม โมเดลของเราเองอย่าง 0GM-1.0 เป็นโมเดลที่มีผู้ใช้มากเป็นอันดับสองบนเครือข่ายในช่วง 30 วันที่ผ่านมา โดยมีเพียง DeepSeek เท่านั้นที่อยู่เหนือกว่า เมื่อโมเดลเปิดของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์สามารถแข่งขันด้านการใช้งานกับโมเดลเปิดชั้นนำของโลกได้ ก็แสดงให้เห็นว่าตลาดซื้อขายนี้สามารถทำงานในระดับใหญ่ได้

ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ทำสิ่งที่ตนเชี่ยวชาญได้ดีเยี่ยม แต่เมื่อ GPU เป็นปัจจัยนำเข้าที่ขาดแคลนที่สุดในวงการ AI การมีแหล่งคอมพิวต์เพิ่มขึ้นย่อมสร้างรูปแบบอุปทานที่แตกต่างไปมาก แทนที่จะทำได้เพียงรอกำลังประมวลผลจากผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่เพิ่มขึ้น

ความท้าทายอย่างหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์คือ การทำให้มั่นใจว่าการประมวลผลที่มีราคาถูกลงและกระจายตัวกว้างขึ้นจะไม่แลกมากับความน่าเชื่อถือ 0G พิจารณาอย่างไรว่า ผู้ให้บริการประมวลผลทำงานด้าน AI ได้ถูกต้องจริงหรือไม่

เป็นคำถามที่ดีมาก และเป็นคำถามที่ช่วยแยกตลาดการประมวลผลที่แท้จริงออกจากระบบที่ผู้ใช้ต้องเชื่อใจผู้ให้บริการอย่าง AWS, Google Cloud หรือ Microsoft Azure เท่านั้น เราออกแบบ 0G เพื่อให้คุณไม่ต้องเชื่อคำกล่าวอ้างของผู้ให้บริการโดยไม่ตรวจสอบ

ระดับความเป็นส่วนตัวของ 0G ทำงานภายในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้แบบปิดผนึก ฮาร์ดแวร์จะสร้างหลักฐานรับรองที่ระบุว่ากำลังใช้งานโมเดลและโค้ดใดอยู่ และลงลายมือชื่อกำกับทุกคำตอบด้วยคีย์ที่มีอยู่เฉพาะภายในสภาพแวดล้อมนั้น ไคลเอ็นต์สามารถตรวจสอบลายมือชื่อเทียบกับหลักฐานรับรอง เพื่อยืนยันว่าโมเดลที่ระบุทำงานบนผู้ให้บริการที่ระบุโดยไม่มีการดัดแปลง ทั้ง 0G และผู้ให้บริการไม่สามารถเห็นพรอมป์ต์หรือคำตอบได้ ไม่ว่าจะอยู่ในระดับใด 0G จะไม่เก็บพรอมป์ต์หรือคำตอบไว้ และไม่นำข้อมูลของคุณไปฝึกโมเดล

ในระดับที่มีการตรวจสอบ คำขอจะถูกส่งต่อไปยังโมเดลต้นทางที่ต้องการ ดังนั้นคุณจึงทราบว่าโมเดลใดเป็นผู้ตอบ แม้ผู้ให้บริการเองจะเป็นระบบรวมศูนย์ก็ตาม ระดับเหล่านี้กำหนดแยกเป็นรายคำขอและบังคับใช้โดยเครือข่าย หากคำขอต้องใช้ผู้ให้บริการที่รองรับการประมวลผลแบบเป็นส่วนตัว แต่ไม่มีผู้ให้บริการดังกล่าว ระบบจะปฏิเสธคำขอ แทนที่จะเปลี่ยนไปใช้ระดับอื่นโดยไม่แจ้งให้ทราบ ระดับที่ตรงไปตรงมาสำคัญกว่าระดับที่มีไว้เพื่อการตลาด

การชำระเงินผูกไว้กับหลักฐาน เงินจะถูกพักไว้จนกว่าจะส่งมอบผลลัพธ์ที่ลงลายมือชื่อแล้ว เครือข่ายบันทึกหลักฐาน TEE ไปแล้วมากกว่า 24.9 ล้านรายการ และกรอบการทำงานนี้ยังรองรับการตรวจสอบแบบ optimistic และแบบ zero-knowledge สำหรับงานที่วิธีเหล่านั้นเหมาะสมกว่าการรับรองจากฮาร์ดแวร์

ระบบจัดการความน่าเชื่อถืออย่างตรงไปตรงมา ด้วยการสลับไปใช้ผู้ให้บริการรายอื่นโดยอัตโนมัติ พร้อมข้อมูลสถานะการทำงานและเวลาแฝงแบบเรียลไทม์ เครือข่ายพื้นฐานได้รับการออกแบบมาเพื่อไม่ให้การตรวจสอบและการชำระธุรกรรมกลายเป็นคอขวด

เศรษฐศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐาน AI เชื่อมโยงกับความพร้อมใช้ของไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อโมเดลและปริมาณงานอนุมานขยายตัวต่อเนื่อง คุณคาดว่าพลังงานจะกลายเป็นข้อจำกัดหลักของการประมวลผล AI แทนที่จะเป็น GPU หรือไม่ และโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์จะช่วยแก้ปัญหาคอขวดนี้ได้อย่างไร

พลังงานกับการประมวลผลเกี่ยวพันกันอย่างชัดเจน และแต่ละอย่างส่งผลต่ออีกอย่างหนึ่ง อีกทั้งคอขวดที่เกิดจากข้อจำกัดด้านพลังงานก็เกิดขึ้นแล้ว ในเดือนกรกฎาคม ความต้องการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลในรัฐเวอร์จิเนียตอนเหนือมากกว่า 3 GW ถูกตัดขาดจากโครงข่ายไฟฟ้าอย่างกะทันหัน ซึ่งชี้ให้เห็นว่าภาระการใช้ไฟฟ้าที่กระจุกตัวอยู่ในศูนย์ข้อมูลอาจสร้างแรงกดดันต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานได้มากเพียงใด

การใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล AI มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2030 และ IEA คาดการณ์ว่าการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่า แตะประมาณ 945 เทราวัตต์-ชั่วโมงภายในปี 2030 โดยมี AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก คุณสามารถติดตั้ง GPU เพิ่มได้เร็วกว่าการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานที่จำเป็นต่อการเดินเครื่อง

AI แบบรวมศูนย์ทำให้ปัญหานี้ยิ่งยากขึ้น เพราะความต้องการใช้ไฟฟ้ากระจุกตัวอยู่ในศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาเพียงไม่กี่แห่ง ซึ่งแต่ละแห่งต้องใช้พลังงานมหาศาลและจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานโครงข่ายไฟฟ้าใหม่

โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ช่วยบรรเทาข้อจำกัดที่เพิ่มขึ้นนี้ได้ โดยนำปริมาณงานไปไว้ในพื้นที่ที่มีพลังงานและกำลังประมวลผลอยู่แล้ว เช่น ศูนย์ข้อมูลระดับภูมิภาค โรงงานอุตสาหกรรมที่มีกำลังการผลิตเหลือ หรือแหล่งพลังงานหมุนเวียนที่มิฉะนั้นอาจไม่ได้ถูกนำมาใช้ แทนที่จะส่งพลังงานเพิ่มไปยังศูนย์ขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง ก็สามารถย้ายปริมาณงานไปยังพื้นที่ที่มีพลังงานเหลือใช้และยังใช้ไม่เต็มศักยภาพได้

ขอย้ำให้ชัดเจนว่า วิธีนี้ไม่ได้ขจัดข้อจำกัดด้านพลังงาน แต่ช่วยให้ใช้ประโยชน์จากพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลที่มีอยู่ได้คุ้มค่ายิ่งขึ้น

0G ใช้กลไกต่าง ๆ ซึ่งรวมถึงสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้ การตรวจสอบแบบ optimistic และเทคนิค zero-knowledge เพื่อทำให้การประมวลผล AI ตรวจสอบยืนยันได้ เมื่อเอเจนต์ AI อัตโนมัติเริ่มตัดสินใจและดำเนินธุรกรรมโดยไม่มีมนุษย์คอยกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง คุณคิดว่าการตรวจสอบยืนยันด้วยวิทยาการเข้ารหัสลับจะมีความสำคัญมากที่สุดในด้านใด

การตรวจสอบยืนยันสำคัญที่สุดในจังหวะที่มนุษย์หยุดเฝ้าดูพอดี ผู้ช่วย AI มีคนคอยตรวจทานผลลัพธ์ แต่เอเจนต์อัตโนมัติไม่มี เมื่อเอเจนต์สามารถตัดสินใจ ลงลายมือชื่อในธุรกรรม ถือครองเงินทุน หรือโต้ตอบกับเอเจนต์อื่นได้ คุณจำเป็นต้องรู้ว่าเอเจนต์ใดกำลังทำงาน ใช้โมเดลใด และได้ทำสิ่งที่ควรทำหรือไม่

การตรวจสอบยืนยันด้วยวิทยาการเข้ารหัสลับมีความสำคัญตรงจุดนี้ เมื่อเอเจนต์ทำงานภายในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้ คุณจะได้รับบันทึกที่ลงลายมือชื่อไว้ ซึ่งแสดงว่าโมเดลใดเป็นผู้สร้างผลการตัดสินใจและใช้ข้อมูลนำเข้าอะไร บล็อกเชนเป็นชั้นความเชื่อมั่นที่เหมาะอย่างยิ่ง เพราะข้อมูลเปลี่ยนแปลงไม่ได้ เพิ่มข้อมูลต่อท้ายได้เท่านั้น และช่วยติดตามที่มาได้ บล็อกเชนจัดทำบันทึกร่วมของหลักฐานเหล่านั้น เพื่อให้นักพัฒนา ผู้ตรวจสอบ และคู่สัญญาตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องเชื่อคำบอกเล่าของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเพียงฝ่ายเดียว

หลักการเดียวกันนี้ใช้ได้เมื่อเอเจนต์เริ่มโต้ตอบกันในวงกว้าง คุณไม่สามารถให้มนุษย์ตรวจทานทุกการตัดสินใจหรือทุกธุรกรรมได้ การตรวจสอบยืนยัน ความสามารถในการตรวจสอบย้อนหลัง และความเชื่อมั่นจึงต้องเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานเอง เป้าหมายเรียบง่ายมาก แทนที่จะถามว่าเอเจนต์บอกว่าทำตามกฎหรือไม่ คุณสามารถพิสูจน์ได้ว่าเอเจนต์ทำตามกฎจริง

ปัจจุบัน การแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การสร้างศูนย์ข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ พลังประมวลผล AI แบบกระจายศูนย์เป็นทางเลือกแทนโมเดลนี้หรือไม่ หรือท้ายที่สุดแล้ว คุณมองว่าเครือข่ายแบบกระจายศูนย์กับผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลจะเป็นส่วนเสริมของกันและกันในตลาดพลังประมวลผลระดับโลกเดียวกัน?

ผมคิดว่าทั้งสองแบบเป็นส่วนเสริมของกันและกัน และการแบ่งสัดส่วนจะคล้ายกับโครงข่ายพลังงาน ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลเป็นแหล่งจ่ายไฟฟ้าหลัก พวกเขาทำงานได้ดีมากกับเวิร์กโหลดขนาดใหญ่ที่คาดการณ์ได้และต้องการความหน่วงต่ำสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่สุด และก็ควรทำหน้าที่นี้ต่อไป เครือข่ายแบบกระจายศูนย์สามารถเข้ามาเสริมได้ โดยรองรับความต้องการที่ผันแปร นำพลังประมวลผลแบบกระจายและที่ไม่ได้ใช้งานมาเปิดให้บริการ และช่วยให้บริษัทจำนวนมากขึ้นเข้าถึงขีดความสามารถในการประมวลผลด้วย GPU

เครือข่ายแบบกระจายศูนย์เป็นทางเลือกที่แท้จริงได้เพราะสร้างความไว้วางใจ การกระจุกตัวเป็นปัญหาทางเศรษฐกิจ แต่ก็เป็นปัญหาด้านการมองเห็นด้วย เมื่อมีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐาน บริษัทเหล่านั้นก็ยังกำหนดได้ด้วยว่าคุณจะมองเห็นอะไรบ้าง ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลอาจรับปากว่าจะไม่เข้าถึงข้อมูลของคุณ แต่สภาพแวดล้อมประมวลผลแบบปิดที่มีการรับรองต่อสาธารณะสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นเช่นนั้นจริง คุณสมบัตินี้ไม่ได้ดีขึ้นเพียงเพราะศูนย์ข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น แต่เกิดจากการฝังกลไกการตรวจสอบไว้ในโครงสร้างพื้นฐาน

เราเห็นโมเดลทั้งสองทำงานควบคู่กันอยู่แล้ว Google Cloud และ Alibaba Cloud เป็นหนึ่งในพันธมิตรที่ร่วมเปิดตัวเมนเน็ตของเรา องค์กรต่าง ๆ ต้องการเลือกส่งเวิร์กโหลดไปยังผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกล ผู้ให้บริการแบบกระจายศูนย์ หรือฮาร์ดแวร์ของตนเองได้ โดยพิจารณาจากราคา ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว และระดับการตรวจสอบยืนยันที่ต้องการ

เรามองว่าตลาดกำลังมุ่งไปในทิศทางนี้ ไม่ใช่การที่โมเดลหนึ่งเข้ามาแทนที่โมเดลอื่น ๆ แต่เป็นตลาดพลังประมวลผลระดับโลกที่เวิร์กโหลดสามารถย้ายไปมาระหว่างแหล่งโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆ ตามข้อกำหนดของงาน

เมื่อเอเจนต์ AI กลายเป็นผู้มีบทบาททางเศรษฐกิจที่สามารถซื้อบริการและจัดการทรัพยากรได้โดยอัตโนมัติ พลังประมวลผลจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของเศรษฐกิจระหว่างเครื่องจักรกับเครื่องจักรได้หรือไม่ ซึ่งเอเจนต์จะจัดหาทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานตามราคา ประสิทธิภาพ และความพร้อมใช้งานที่เปลี่ยนแปลงไปได้เอง?

เราเห็นตัวอย่างเล็ก ๆ ของเรื่องนี้เกิดขึ้นบนเครือข่ายของเราแล้ว คำขอส่วนใหญ่ที่ส่งผ่าน 0G Compute ไม่ได้มาจากคนที่คลิกปุ่ม แต่มาจากแอปพลิเคชันและเอเจนต์ที่เรียกใช้ API จ่ายเงินต่อคำขอจากยอดเงินที่เติมไว้ และถูกส่งต่อไปยังผู้ให้บริการที่เหมาะกับงานนั้นที่สุด กระเป๋าเงินประมาณ 43,000 ใบชำระค่าการอนุมานด้วยวิธีนี้แล้ว และมีโครงการมากกว่า 300 โครงการที่สร้างขึ้นบน 0G ส่วน Ghast AI เพียงรายเดียวส่งโทเค็นผ่าน 0G Compute ไปแล้วกว่า 100,000 ล้านโทเค็น NeoSoul ดำเนินงานเอเจนต์หลายล้านตัวบน 0G และ BNB Chain ซึ่งเป็นอีกเครือข่ายบล็อกเชนหนึ่ง การที่เอเจนต์เลือกผู้ให้บริการที่ราคาถูกกว่าสำหรับงานประมวลผลแบบชุด และเลือกสภาพแวดล้อมประมวลผลส่วนตัวสำหรับงานที่ละเอียดอ่อน เป็นการตัดสินใจในการกำหนดเส้นทางที่เกิดขึ้นแล้วในปัจจุบัน

สิ่งที่ยังขาดสำหรับการสร้างเศรษฐกิจเครื่องจักรที่แท้จริง คือสิ่งที่มนุษย์มองข้ามเพราะเห็นเป็นเรื่องปกติ ได้แก่ อัตลักษณ์ วิธีสำรองทรัพยากรไว้ล่วงหน้า และหน่วยสำหรับใช้คำนวณมูลค่า เอเจนต์ต้องมีอัตลักษณ์ที่ใช้ได้กับบริการต่าง ๆ ซึ่งเป็นสิ่งที่ Agentic ID ของ 0G ออกแบบมาเพื่อรองรับ นอกจากนี้ยังต้องมีวิธีจัดหาพลังประมวลผลไว้ล่วงหน้า แทนที่จะจ่ายเงินทุกครั้งที่ส่งคำขอ เพื่อให้วางแผนและทำงานได้โดยอัตโนมัติ

นี่เป็นเหตุผลส่วนหนึ่งที่เราสร้าง Compute Finance เมื่อสามารถรับพลังประมวลผลจากการมีส่วนร่วมในเครือข่ายและนำไปใช้กับบริการ AI ต่าง ๆ ได้ เอเจนต์ก็สามารถเติมเงินไว้ครั้งเดียว แล้วดึงพลังประมวลผลที่ต้องการมาใช้ได้โดยไม่ต้องให้มนุษย์เติมเงินในบัญชีคลาวด์ Ascend และ Infinite AI เป็นการนำแนวคิดนี้ไปใช้สองรูปแบบแรก เศรษฐกิจเครื่องจักรจะก่อตัวขึ้นบนโครงสร้างเหล่านี้ โดยผู้คนที่เรายังไม่เคยพบ

ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยเป็นสิ่งที่ต่อรองไม่ได้ การตัดสินใจทุกอย่างของเครื่องจักรเหล่านี้ต้องทิ้งร่องรอยที่ตรวจสอบยืนยันได้ และมีมาตรการป้องกันความเสี่ยงฝังอยู่ในระบบ เศรษฐกิจเครื่องจักรที่ไม่มีหลักฐานการทำรายการก็เป็นเพียงวิธีเสียเงินที่เร็วขึ้นและก่อให้เกิดภัยพิบัติด้านความปลอดภัยที่ไม่มีใครล่วงรู้

เมื่อมองไปข้างหน้าอีก 5 ปี คุณคาดว่าตลาดพลังประมวลผล AI จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร บริษัทต่าง ๆ จะยังคิดถึงเรื่องนี้เป็นหลักในแง่ของการเช่า GPU และขีดความสามารถของคลาวด์หรือไม่ หรือเรากำลังก้าวไปสู่ตลาดระดับโลกที่มีสภาพคล่องมากขึ้น ซึ่งสามารถเป็นเจ้าของ แลกเปลี่ยน สร้างรายได้จาก และจัดสรรพลังประมวลผลได้อย่างยืดหยุ่น?

ผมไม่คิดว่าการเช่าจะหายไป เช่นเดียวกับที่การเช่าซื้อไม่ได้หายไปเมื่อการจัดหาเงินทุนสำหรับอุปกรณ์พัฒนาเต็มที่ แต่การเช่าไม่ใช่ทางเลือกเดียวอีกต่อไป และผู้เล่นรายสำคัญจะเลิกมองว่าการเช่าเป็นหนทางเดียวในการใช้พลังประมวลผลในฐานะทรัพยากร

เมื่อเรื่องนี้พัฒนาต่อไป ผมคาดว่าพลังประมวลผลจะมีโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินแบบเดียวกับปัจจัยนำเข้าทางยุทธศาสตร์อื่น ๆ บริษัทต่าง ๆ จะถือครองสิทธิในพลังประมวลผล เช่นเดียวกับที่ถือสัญญาพลังงานหรือเงินตราต่างประเทศ ผู้ให้บริการจะนำขีดความสามารถออกขายในตลาดเปิด แทนที่จะเจรจาสัญญาทีละฉบับ ราคาพลังประมวลผลจะกำหนดตามเวิร์กโหลดและระดับความน่าเชื่อถือ เพราะการอนุมานแบบส่วนตัวที่ตรวจสอบยืนยันได้กับการอนุมานที่ไม่ผ่านการตรวจสอบยืนยันเป็นผลิตภัณฑ์คนละประเภท และผู้ซื้อในสัดส่วนที่เพิ่มขึ้นจะเป็นเอเจนต์ ไม่ใช่ทีมจัดซื้อ

นี่คือจุดประสงค์ของ Compute Finance (ComFi) เราเปิดตัว Ascend และประกาศเปิดตัว Infinite AI ในวันครบรอบปีแรกของเมนเน็ต เพราะตอนนี้ลำดับขั้นชัดเจนแล้ว มีการผลิตพลังประมวลผล มีการกำหนดราคา ขั้นต่อไปคือการสร้างชั้นทางการเงินที่ผู้ถือครองสิทธิในพลังประมวลผลสามารถเก็บไว้ รับมา ใช้จ่าย และซื้อขายได้ โดยทุกหน่วยจะมีบันทึกที่ตรวจสอบยืนยันได้ เราตั้งใจทำให้ ComFi เป็นหมวดหมู่แบบเปิด ไม่ใช่แบรนด์ที่มีเจ้าของรายเดียว เพราะตลาดที่มีผู้เข้าร่วมเพียงรายเดียวไม่ใช่ตลาด

สิ่งที่ทำให้เรื่องทั้งหมดนี้เป็นไปได้ไม่ใช่ GPU ที่ดีกว่า แต่เป็นชั้นความน่าเชื่อถือ ซึ่งประกอบด้วยหลักฐานว่าอะไรทำงานอยู่ หลักฐานว่าใครเป็นผู้สั่งให้ทำงาน และการชำระธุรกรรมที่ดำเนินการตามหลักฐาน เมื่อสามารถตรวจสอบการประมวลผลได้ ก็จะสามารถทดแทนกันได้มากพอที่จะนำไปใช้เป็นหลักประกันทางการเงิน และเมื่อสามารถนำไปใช้เป็นหลักประกันทางการเงินได้ ก็จะมีสภาพคล่อง ในอีกห้าปีข้างหน้า อุตสาหกรรมจะเลิกมองทรัพยากรที่สำคัญที่สุดในระบบเศรษฐกิจเป็นเพียงรายการหนึ่งในบัญชี

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม 0G ได้