Amazon Web Services (AWS) और Microsoft ने AI डेटा सेंटर निवेश से पीछे हटना शुरू कर दिया है, जो केंद्रीकृत मॉडल में समस्याओं का संकेत देता है। विश्लेषक इस नवीनतम विकास को दोहराने के लिए ले रहे हैं कि डिसेंट्रलाइज्ड ब्लॉकचेन-आधारित इन्फ्रास्ट्रक्चर समाधान हो सकता है।
Impossible Cloud Network के सह-संस्थापक Kai Wawrzinek ने BeInCrypto के साथ एक विशेष इंटरव्यू में इन उभरते सवालों पर चर्चा की।
AI Data Centers को झटका
कुछ महीने पहले, AI ग्लोबल टेक इंडस्ट्री के सबसे आशाजनक क्षेत्रों में से एक लग रहा था। हालांकि, AWS और Microsoft जैसी कंपनियों द्वारा AI डेटा सेंटर निर्माण में विराम की घोषणा के साथ, तस्वीर बहुत अलग दिखती है। क्या हुआ? AI का भविष्य कैसा दिखता है? Kai Wawrzinek ने वर्तमान स्थिति का वर्णन किया:
“न्यूज़ कि AWS Microsoft के साथ नए डेटा सेंटर से बाहर निकल रहा है जब AI की मांग तेजी से बढ़ रही है, यह इस मॉडल की विशाल अक्षमता का प्रमाण है जो ग्लोबल इंटरनेट को स्केल करने के लिए प्रस्तुत करता है। Microsoft और AWS शायद यह महसूस कर रहे हैं कि केंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉडल तेजी से अनुकूल नहीं हो सकते,” Wawrzinek ने दावा किया।
AWS और Microsoft अकेली कंपनियां नहीं हैं जो इन समस्याओं का सामना कर रही हैं। हालांकि Meta ने सार्वजनिक रूप से दावा किया कि वह AI इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा सेंटर पर सैकड़ों अरबों खर्च करेगा, उसने प्रतिद्वंद्वियों से फंडिंग के लिए तीन महीने से भी कम समय में पूछा।
OpenAI भी ChatGPT के संचालन की भारी लागत से हिल गया है; Sam Altman ने मौन रूप से स्वीकार किया कि इसका शोध कभी लाभदायक नहीं हो सकता।
Wawrzinek एक स्पष्ट समाधान देखते हैं – केंद्रीकृत मॉडल को पूरी तरह से छोड़ दें और DeFAI पर ध्यान केंद्रित करें। हालांकि इन उद्योग के नेताओं ने कैपेक्स में अरबों का संचय किया और LLM विकास में अग्रणी रहे, पूरी रणनीति आत्म-पराजय हो सकती है।
उदाहरण के लिए, अमेरिकी AI डेटा सेंटर निर्माण इलेक्ट्रिकल इंजीनियर्स को अभूतपूर्व स्तर पर काम से भर रहा है। इतने सारे पेशेवरों के केंद्रों पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, यह कुशल श्रम के लिए एक बाधा उत्पन्न कर रहा है।
यह नवीकरणीय ऊर्जा परियोजनाओं और विद्युत ग्रिड को नुकसान पहुंचाता है, विडंबना यह है कि डेटा केंद्रों की कार्यक्षमता को भी प्रभावित करता है।
“AI युग को ऐसी इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है जो इसकी गति और पैमाने से मेल खा सके, और डिसेंट्रलाइज्ड सिस्टम ही इस भविष्य के लिए बने मॉडल हैं। इसके विपरीत, एक डिसेंट्रलाइज्ड, बाजार-चालित दृष्टिकोण इस समस्या का समाधान करता है: क्षमता को अधिक कुशलता से वहां और जब इसकी आवश्यकता होती है, तैनात किया जा सकता है, बिना केंद्रीकृत मेगाप्रोजेक्ट्स के लिए वर्षों तक इंतजार किए,” Wawrzinek ने जोड़ा।
क्या DeFAI चुनौतियों का सामना कर सकता है?
केंद्रीकृत डेटा सेंटर मॉडल की तुलना में, DeFAI ने AI कंप्यूट एक्सेसिबिलिटी को बढ़ाया है। ब्लॉकचेन-सक्षम आर्थिक प्रोत्साहन तैनाती की गति को तेज कर सकते हैं, स्केलेबिलिटी को बढ़ा सकते हैं, और संसाधन आवंटन को अनुकूलित कर सकते हैं, बिना बड़े अग्रिम पूंजी के।
संक्षेप में, ये डिसेंट्रलाइज्ड सिस्टम अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक फुर्तीले हैं।
ब्लॉकचेन-आधारित AI कंपनियां केंद्रीकृत डेटा केंद्रों के बिना महत्वपूर्ण कंप्यूट क्षमता का लाभ उठा सकी हैं। उदाहरण के लिए, DePIN फर्म Aethir ने अपने GPU-as-a-service मॉडल के साथ बड़ी प्रगति की है।
अन्य फर्में जैसे 0G Labs ने साबित किया है कि डिसेंट्रलाइज्ड AI विकास केवल सैद्धांतिक रूप से संभव नहीं है; यह लाभदायक और इकोसिस्टम के लिए आवश्यक है।
यदि यह सब दूर की कौड़ी या यूटोपियन लगता है, तो AI की “ब्लैक स्वान” घटना – DeepSeek को याद रखना महत्वपूर्ण है।
चीन के बाजार-प्रभावी genAI मॉडल ने पूरी दुनिया को साबित कर दिया कि AI फर्म्स अत्याधुनिक LLMs को हार्डवेयर लागत के एक अंश पर बना सकती हैं। इसलिए, AI उद्योग को डेटा सेंटर मॉडल को पूरी तरह से पुनर्विचार करने की आवश्यकता हो सकती है यदि इस एक डेवलपर ने इतनी सफलता प्राप्त की।
हालांकि संशयवादियों ने सोचा है कि डिसेंट्रलाइज्ड AI डेटा केंद्रों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है या नहीं, वास्तविकता यह है कि केंद्रीकरण के अपने अक्षमियां हो सकती हैं।
अब तक, केंद्रीकृत AI फर्म्स ने अरबों डॉलर का वेंचर कैपिटल निवेश जमा किया है, लेकिन उनकी नवाचार करने की क्षमता एक दीवार से टकरा रही है। हमें संभवतः सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए एक बेहतर मॉडल की आवश्यकता हो सकती है।
“AI इन्फ्रास्ट्रक्चर का भविष्य खुले, अनुमति रहित नेटवर्क्स में है, जहां सप्लाई और डिमांड गतिशील और ग्लोबल रूप से मिलते हैं, न कि पुराने हाइपरस्केलर मॉडल्स के माध्यम से जो संघर्ष कर रहे हैं,” Wawrzinek ने समाप्त किया।
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