Nous Research đã đảm bảo 50 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A với định giá mã thông báo 1 tỷ đô la, đẩy nhanh quá trình phát triển AI phi tập trung và củng cố lĩnh vực AI nguồn mở đang phát triển mạnh mẽ.

Tổng quan tài chính và các khoản đầu tư chiến lược

Nous Research, một tập thể trí tuệ nhân tạo phi tập trung, đã công bố vòng cấp vốn Series A trị giá 50 triệu đô la, dẫn đầu bởi Paradigm, định giá dự án ở mức 1 tỷ đô la giá trị token. Khoản đầu tư này nâng tổng số tiền cấp vốn của Nous Research lên hơn 70 triệu đô la, sau vòng cấp vốn hạt giống 5,2 triệu đô la vào tháng 1 năm 2024 và vòng cấp vốn hạt giống 14,8 triệu đô la vào tháng 1 năm 2025. Đồng thời, Pluralis Research, một thực thể khác tập trung vào đào tạo AI phi tập trung, gần đây đã hoàn thành vòng cấp vốn hạt giống trị giá 7,6 triệu đô la do USV và CoinFund đồng dẫn đầu.

Chiến lược AI phi tập trung và đổi mới kỹ thuật

Nous Research cam kết phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, lấy con người làm trung tâm và cơ sở hạ tầng hỗ trợ. Tổ chức này tận dụng blockchain Solana để điều phối các tài nguyên tính toán toàn cầu cho việc đào tạo phân tán, nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến và thúc đẩy tính minh bạch cũng như quyền sở hữu cộng đồng. Mô hình hàng đầu của họ, Hermes 3, được xây dựng trên kiến trúc LLaMA và Mistral.

Karan Malhotra, Đồng sáng lập của Nous Research, tuyên bố, "> Chúng tôi tin rằng tương lai của AI nằm ở giao điểm của phát triển mã nguồn mở và đặc tính tiền điện tử." Việc tích hợp công nghệ blockchain nhằm đảm bảo tính minh bạch, khuyến khích sự tham gia và giảm thiểu việc nhiễm độc dữ liệu.

Pluralis Research đang tiên phong một cách tiếp cận mới gọi là Học tập Giao thức (Protocol Learning), cho phép các mô hình nền tảng thực hiện các chạy đào tạo đa bên, hợp tác mà không cần một thực thể duy nhất kiểm soát toàn bộ trọng số mô hình. Alexander Long, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Pluralis Research, nhấn mạnh, "> Pluralis mở đường cho quyền sở hữu tập thể thực sự ở lớp mô hình, bằng cách đào tạo các mô hình nền tảng được phân chia trên các thiết bị phân tán về mặt địa lý chỉ kết nối qua internet."

Các đột phá kỹ thuật rất quan trọng đối với đào tạo AI phân tán. Chúng bao gồm các trình tối ưu hóa hiệu quả về giao tiếp như DeMo, DisTrO, OpenDiLoCo, SparseLoCo và Skip-Pipe, cùng với các phương pháp song song đa dạng. Nous Research đã báo cáo những tiến bộ, bao gồm một khung tuyên bố giảm nhu cầu truyền dữ liệu lên 3.000 lần cho quá trình tiền đào tạo và có thể lên tới 10.000 lần cho quá trình hậu đào tạo mà không làm giảm hiệu suất mô hình. Cách tiếp cận DiLoCo của DeepMind, dựa trên việc tính trung bình liên kết, giảm thiểu giao tiếp bằng cách cho phép mỗi đơn vị GPU tự đào tạo mô hình của mình một cách độc lập trước khi đồng bộ hóa các bản cập nhật trọng số.

Tác động thị trường rộng lớn hơn và cân nhắc đạo đức

Những tiến bộ trong đào tạo AI phi tập trung của các dự án như Nous Research và Pluralis Research cho thấy khả năng định hình lại sự phát triển AI. Bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào tính toán đào tạo và thúc đẩy các mô hình mã nguồn mở, những sáng kiến này thách thức sự kiểm soát tập trung mà các phòng thí nghiệm AI lớn như OpenAI, Anthropic, Meta, Google và xAI đã nắm giữ trong lịch sử. Sự thay đổi này có thể dẫn đến các mô hình kinh tế tiền điện tử mới và những thay đổi thị trường đáng kể trong cơ sở hạ tầng và ứng dụng AI.

Việc áp dụng các hệ thống phi tập trung, không cần cấp phép đưa ra những phức tạp mới liên quan đến quản trị, thành kiến và trách nhiệm giải trình đối với AI. Các khung pháp lý truyền thống thường không phù hợp với các tác nhân tự trị hoạt động trên một mạng lưới phân tán toàn cầu. Các mô hình quản trị mới đang xuất hiện, với Tổ chức Tự trị Phi tập trung (DAO) đóng vai trò là cơ chế chính cho quản trị AI trên chuỗi, sử dụng hợp đồng thông minh cho các cấu trúc minh bạch và có sự tham gia. Các kiến trúc lai, thực hiện các tính toán chuyên sâu ngoài chuỗi trong khi sử dụng blockchain làm sổ cái bất biến, có thể kiểm chứng, cũng đang được khám phá. Ví dụ, OORT đã giới thiệu DataHub Launchpad, một nền tảng để thu thập dữ liệu AI nguồn cung cộng đồng, nơi thưởng cho những người đóng góp bằng token, thúc đẩy cả sự phát triển cộng đồng và tạo dữ liệu cho các nhóm AI.