Децентрализованный ИИ не будет выглядеть так, как мы думали. Химаншу Тяги (@hstyagi), основатель @SentientAGI, объясняет, почему децентрализованное обучение более реалистично, чем люди предполагают: "Люди думают, что децентрализовать обучение невозможно, что его нужно распределить по миллионам крошечных устройств. Но это не так, как это должно работать." "Я работал над федеративным обучением в своей академической жизни. Я раньше верил, что децентрализованное обучение никогда не станет реальностью. Но я упустил важный момент: вам не нужно децентрализовать всё до конца." Ключевое понимание: "Кластеры — а не устройства — являются единицей децентрализации. Группы из 500 GPU не так уж сложно получить. Многие люди могут их установить. Это как хороший проект в сфере недвижимости." И крупные игроки уже это делают: "Google и другие децентрализуют внутренне таким образом. Такой вид децентрализации возможен." Так в чем же настоящая преграда? "Сложная часть не в методе обучения, а в регуляторной и тарифной структуре вокруг распределения чипов."