Децентрализованный ИИ в семи вопросах и ответах

Привет! В конце прошлого года мы запустили DeAI Nation — некоммерческую организацию, которая ставит перед собой задачу продвигать децентрализованный ИИ и помогать людям, компаниям и государствам налаживать связи с этой бурно растущей экосистемой. О паре DeAI проектов вы уже наверняка слышали: Cocoon Павла Дурова, Gonka братьев Либерманов, или хотя бы Bittensor.

Мы решили начать с написания отчета State of DeAI 2026, в котором подробно описали и проблему централизации ИИ, и то, какое решение предлагают децентрализованные компании. Отчет вы можете прочитать по ссылке (пока только версия на английском, русская будет чуть позже, и я проапдейчу пост), а ниже я хочу ответить на несколько вопросов, которые мне пришли в голову, когда я сам только-только услышал про децентрализованный ИИ (DeAI).

Важная оговорка: это намеренно упрощенное видение DeAI. Все проекты разные и строятся на разных принципах, поэтому не везде все именно так, как тут написано. Но мне в начале пути не хватало именно такой базы.

Децентрализованный? Там что, модели на блокчейне работают?

И да, и нет. На самом блокчейне модели никто всерьез не запускает, потому что это было бы крайне медленно и неэффективно. Проекты в этой области используют блокчейн как слой координации — чтобы желающие могли подключаться к сети, предоставлять свои ресурсы (например, мощности компьютера) и автоматически получать вознаграждения.

Чтобы никто не жульничал, в сеть также часто добавляют валидаторов, которые пытаются удостовериться, что никто не жульничал, и участники сети получают доходы в виде токенов соразмерно их вкладу.

Токенов? Как в ChatGPT?

Нет. В DeAI сталкиваются два определения токенов.

От блокчейн-части — крипто-токены, которые используются для оплаты выполненных задач, распределения наград и голосования по развитию сети.

От ИИ — токены, обработанные и сгенерированные моделью. Это две разных сущности: платить за услуги ИИ-токенами пока не придумали.

Это очередной криптанский схематоз?

Все может быть, и среди DeAI компаний тоже наверняка попадутся нечистоплотные. Да и у чистоплотных всегда есть риск провалиться, как и у любого стартапа.

Но я несколько раз слышал от людей из отрасли, с которыми общался при подготовке отчета, мысль, что это «первое полезное применение крипты».

Криптокоины тут чаще всего используются не как какой-нибудь «мем-коин заработай x1000 за три дня», а как средство координации и вознаграждения за проделанную полезную работу (если убрать слово «полезную», получится биткоин). Если убрать крипту, пропадет элемент децентрализации: это будет значить, что кто-то авторитетный будет решать, кому сколько средств перечислить за проделанную работу.

Зачем это вообще городить? Есть же ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Kimi, DeepSeek…

Одна из главных идей DeAI — переломить тренд на концентрацию вычислительных мощностей в руках нескольких корпораций, и предложить распределенный и самобалансирующийся рынок.

Гиганты с почти безграничными бюджетами на строительство датацентров будут диктовать и уже диктуют свои условия обществу, бизнесу и целым регионам мира, от цен до цензурных ограничений. DeAI пытается создать более открытый рынок, где нет единой точки отказа: какие модели предоставлять, какие ограничения накладывать, и как формировать цену на услуги чаще всего определяет коллективное голосование участников, а не какой-то конкретный CEO и его приближенные.

Так и как это устроено? Я могу подключить туда свой игровой ПК?

Самый развитый и понятный слой DeAI — инференс. Это когда вы запускаете какую-то модель, скармливаете в нее промпт пользователя, и получаете ответ. Движение в сторону обучения и файн-тюнинга моделей тоже идет, но не так бодро.

В случае с инференсом, вы подключаетесь к сети, запускаете оговоренные модели, и обрабатываете промпты пользователей. Почти никто не пытается «нарезать» модели на куски и распределять их по устройствам — каждый сервер или нода запускает полную версию модели и работает самостоятельно.

Поэтому ваш компьютер или сервер должны быть такими, чтобы на них пошла востребованная модель. Если на вашем ПК можно запустить только какую-нибудь модель на 8B параметров, у которой нет практического применения, то и в децентрализованной сети вам делать, скорее всего, будет нечего. Чаще всего ноды основаны на видеокартах уровня Nvidia H100-H200, в идеале еще и кластерами по несколько штук.

Хотя бывают и сервисы для децентрализованного компьюта, где товаром выступает не инференс, а непосредственно вычислительные мощности компьютера – и уже клиент решает, что именно с ними делать. Тогда может пригодиться и компьютер послабее, просто и вознаграждение будет совсем скромным.

А если я запущу модель попроще под видов мощной? 😉

Это один из главных вызовов DeAI мира — никто никому не доверяет (и правильно делает). Чисто гипотетически, в децентрализованном инференсе вы действительно можете принять промпт пользователя, прогнать его через гораздо более слабую модель, и отдать ответ под видом ответа мощной модели. Затраты меньше, заработок больше, вы покупаете вторую ламбу.

На практике архитекторы децентрализованных сетей тратят усилия на то, чтобы такое поведение пресечь. В общем случае, есть три способа.

Первый — перепроверять каждый запрос. То есть отдавать один и тот же промпт с одними и теми же параметрами нескольким нодам, затем сравнивать их результаты и отсеивать те, что выбиваются. Второй — быть более оптимистичными, и перепроверять только некоторые запросы, а нарушителей жестко карать. Тогда меньше ресурсов тратится на проверочные вычисления, но у злоумышленника появляется больше шансов обмануть систему. Третий — использовать TEE, то есть использовать защищенные области самых продвинутых видеокарт и процессоров, которые гарантируют, что именно нужный код и с указанными параметрами был выполнен.

С каких проектов советуешь начать знакомство?

Если вы разработчик, то проще всего будет опробовать распределенный инференс от Chutes через OpenRouter. Если нужен не инференс, а доступ к видеокарте на несколько часов или дней, то Akash.

А если вы обычный пользователь, которому интересно потыкать в чат-ботов, то Venice предлагает безопасный доступ к открытым моделям (без сохранения истории) и анонимный — к популярным закрытым. Еще можно пообщаться с натренированной в распределенной сети INTELLECT-3 от Prime Intellect, но не ждите от модели многого.

Надеюсь, вам стало понятнее и интереснее, как устроен децентрализованный ИИ. Пишите еще вопросы в комментарии, я постараюсь на них ответить, если смогу.

И напомню еще раз про репорт. Если вам интересны чисто технические штуки, советую Chapter 6, в нем все изложено по-умному (потому что писал не я).