一文读懂a16z领投4300万美元的AGI算力市场协议Gensyn

作者：金色财经cryptonaitive

2023年6月12日，基于区块链的AGI算力市场协议Gensyn宣布完成4300万美元A轮融资，a16z 领投，Eden Block、CoinFund、Galaxy、Protocol Labs等参投。

Gensyn是个什么项目？为何能拿到顶级VC巨额投资？金色财经带你一文读懂。

a16z发文解释了为何领投Gensyn 4300万美元A轮融资。a16z表示，人工智能最近的进步令人难以置信，并且有拯救世界的力量（参阅金色财经此前报道“a16z创始人万字长文：为什么AI会拯救世界”）。但是构建 AI 系统需要部署更大的计算能力来训练和推理当今最大、最强大的模型。这意味着大型科技公司在从人工智能中获取价值的竞争中比初创公司更具优势，这要归功于对计算能力的特权访问和大型数据中心的规模经济。为了在公平的竞争环境中竞争，初创公司需要能够负担得起地使用自己的大规模计算能力。

此前向币安转入3500万枚USDT的巨鲸再度转入1200万枚USDT:6月12日消息，据Lookonchain监测显示，此前在Aave抵押2.5万枚stETH借出3500万枚USDT，并将借出的USDT转入币安的巨鲸地址，再次在Aave抵押1.2万枚stETH借出1200万枚USDT并转入币安。[2023/6/12 21:31:56]

区块链作为一种新型计算机，其独特之处在于，开发人员可以编写代码，对代码在未来的行为方式做出坚定的承诺。区块链的这种无需许可的组件可以为算力的买卖双方创建一个市场——或任何其他类型的数字资源如数据或算法——在全球范围内无需中间商进行交易。

Gensyn，是一个基于区块链的AGI算力市场协议，将开发人员（任何能够训练机器学习模型的人）与解题者（Solver，任何想用自己机器训练机器学习模型的人）联系起来。通过利用世界各地闲置的、具有机器学习能力的长尾计算设备例如小型数据中心、个人游戏电脑、M1 和 M2 Mac甚至是智能手机，Gensyn 可以将可用计算能力提高 10-100 倍用于机器学习。 

韩国检察官试图冻结瑞士银行持有的与Do Kwon相关的1300万美元资金:6月8日消息，韩国检察官试图冻结瑞士银行持有的与 Terraform Labs 联合创始人 Do Kwon 相关的 1300 万美元资金，此前 Do Kwon 自 3 月下旬以来已将数千万美元从与 Terra 项目有关联的实体中转移出去，首尔南部地方法院金融犯罪调查局局长 Dan Sunghan 在接受采访时表示，价值 2900 万美元的加密货币很可能是由 Do Kwon 本人或在他指示下进行转移。[2023/6/8 21:23:57]

经过近半年的发展，市场普遍承认AGI是未来。但是AGI行业目前看起来高度垄断，国家之间是中美的贸易和人才战，公司之间是大型科技公司（微软、Google、Meta）的游戏。因为AGI 的三个关键资源（计算能力、知识和数据）目前高度中心化。

Doodles社区发起改造项目金库修正提案，包括取消10万美元商业许可上限:3月31日消息，NFT项目Doodles在官推宣布推出一项修正提案，以寻求改造其项目金库DoodleBank，将重心放在社区赋权和持有人奖励、精简资金和改善治理上。?根据提案内容，新的DoodleBank将任命创始社区委员会并建立基于社区的治理模式、取消批准项目的10万美元商业许可上限使社区成员能够更具创造性地思考创新、加强监督和沟通、用理事会和团队批准取代快照提案投票、取消法定人数要求并在战略上调整激励措施等。[2023/3/31 13:36:45]

计算能力：越来越大和复杂的模型需要使用高算力的处理器训练。国家之间：中美之间的芯片战，美国一直在积极阻止中国获取高算力芯片。公司之间：产能不足，英伟达最新AI芯片全部被某些大客户购买，其他公司根本无法买到。在技术栈上：一些公司甚至创建了自己的深度学习专用硬件，例如谷歌的TPU 集群。这些在深度学习方面的性能优于标准GPU，并且不出售，仅供出租。

基于 Starknet 的去中心化永续合约交易所 RabbitX 宣布推出公共测试网:1月30日消息，去中心化永续合约和衍生品交易所 RabbitX 宣布推出公共测试网。据悉，RabbitX （原 Strips Finance）是 Starknet 去中心化永续合约和衍生品交易所，允许用户在多个不同市场交易永续合约，即时确认且零手续费。[2023/1/30 11:37:00]

知识：许多公开的突破都源于研究人员开发的新的大模型架构，但在底层知识产权和人才方面存在着一场战斗。比如，美国吸引了超过50%的中国AI人才，而利用这些人才开发大模型的大公司正越来越多地降低这项技术的可及性；OpenAI的GPT-3.5或者4名义上可以公开使用，但它位于API后面，只有Microsoft可以访问其源代码。

数据：AGI深度学习模型需要大量数据——包括标记的和未标记的——并且通常随着数据量的增加而改进。GPT-3 接受了 3000 亿个单词的训练。标记数据尤为重要，训练AGI需要的数据集集中在一些大公司手中。比如一个冷知识：每次你解决reCaptcha访问网站时，你都在标记训练数据以改进谷歌地图。

推特正引入付费视频功能，或于一到两周内上线:11月2日消息，推特正在推进对平台内容收费的计划。一封内部邮件显示，推特正在开发一项功能，允许人们在网站上发布视频，并向用户收取观看费用，推特将从收益中抽取一部分。该公司似乎打算匆忙推出这项被称为“付费视频”的新功能，目标是在一到两周内上线。（《华盛顿邮报》）[2022/11/2 12:07:57]

去中心化计算可以创造一个更便宜、更自由的基础来研究和开发人工智能。但去中心化AGI存在着工作验证难题，如何知道第三方已完成你请求的计算？

工作验证难题有两个因素：状态依赖，高计算费用。

状态依赖：神经网络中的每一层都连接到它之前的层中的所有节点。这意味着它需要前一层的状态。更糟的是，每一层的所有权重都由前一个时间步决定。因此，如果你想验证是否有人训练了一个模型——比如，通过在网络中选择一个随机点并查看你是否得到相同的状态——你需要一直训练模型直到那个点，这计算量非常大。

高计算费用： 2020 年 GPT-3 单次训练的成本约为 1200 万美元，比2019 年 GPT-2 训练的估计值约 43,000 美元高出 270 倍以上。一般来说，最好的神经网络的模型复杂度（大小）目前每三个月翻一番。如果神经网络更便宜，和/或如果训练代表更少的模型开发过程，那么可能来自状态依赖的验证开销是可以接受的。

如果想降低深度学习训练的价格并去中心化控制权，需要一个系统来不信任地管理状态相关的验证，同时在开销和奖励那些贡献计算的人方面也很便宜。

Gensyn协议将世界上所有的计算联合到一个全球机器学习超级集群中，任何人都可以随时使用。它通过结合两件事来实现以超大规模和低成本无需信任地训练神经网络：

有效解决任意规模神经网络训练中状态依赖问题的验证系统。该系统将模型训练检查点与终止于链上的概率检查相结合。它以无需信任的方式完成所有这些工作，并且开销与模型大小成线性比例（保持验证成本不变）。

根据Gensyn Litepaper，Gensyn主要通过三个概念解决验证问题：概率proof-of-learning（使用基于梯度的优化过程中的元数据来构建所执行工作的证书并通过某些阶段的复制来快速验证）、基于图的精确定位协议（使用多粒度、基于图的精确定位协议和交叉评估器一致执行，以允许验证工作重新运行并比较一致性，并最终由链本身确认）、Truebit 式激励游戏（使用 staking 和 slashing 来构建一个激励游戏，确保每个财务理性的参与者诚实行事并执行他们的预期任务）

该系统主要由四个主要参与者：提交者、解题者、验证者和吹哨者。提交者：系统最终用户，提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费；解题者：系统主要工作部分，执行模型训练并生成证明以供验证者检查；验证者：将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制解题者证明的一部分并将距离与预期阈值进行比较；吹哨者：最后一道防线，检查验证者的工作并挑战以期获得累积奖金。

利用未充分利用和未充分利用/未优化的计算设备资源。这些设备包括从目前未使用的游戏GPU到之前以太坊PoW时代的GPU矿机。而且该协议的去中心化意味着它最终将由社区多数管理，未经社区同意不能“关闭”；与web2对应物不同，这使其具有抗审查性。

大规模+低成本：Gensyn 协议提供了与数据中心拥有的GPU相似的成本，其规模可以超过AWS

金色财经

企业专栏

阅读更多

金色早8点

Odaily星球日报

Block unicorn

DAOrayaki

曼昆区块链法律

标签：GENSGENENSSYNGENS价格GENS币Frens Coinsyn币最新消息

Filecoin热门资讯