Torygreen

Вычислительные масштабы — попробуйте то, что можете.
Оценочные масштабы — что можете доверять.
Централизованные системы оптимизируют пропускную способность и недоинвестируют в проверку.
Распределённые системы переносят проверку на край, постоянно.
Следующий прорыв — не более умные агенты.
Это рельсы, которые делают выводы доказуемыми.

Кодирование стало "легким" для моделей не потому, что оно просто, а потому что проверка стоит дешево.
Высококлассная работа — это наоборот: обратная связь приходит поздно, сигналы запутаны, заинтересованные стороны определяют победителей.
Дешевая оценка увеличивает возможности.
Дорогая оценка усиливает убеждение.
«Выглядит правильно» — это ловушка.

Большинство людей недооценивают, как долго высококлассная интеллектуальная работа будет существовать.
Они делают выводы, исходя из того, что ИИ уничтожает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Это не так.
ИИ невероятен в:
• Распознавании шаблонов
• Поиске информации
• Первичной синтезе
• Беглости
• Скорости
Это уничтожает огромные слои младших и средних знаний.
Но элитная интеллектуальная работа — это не просто «больше интеллекта». Это совершенно другой режим.
Что действительно важно на вершине:
• Выбор правильной задачи
• Формулировка, когда целевая функци

Большинство прогнозов о замещении ИИ "всей интеллектуальной работы" основаны на простой ошибке экстраполяции:
Они путают выполнение задачи с суждением.
Люди видят, как ИИ разрушает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Но вершина интеллектуальной работы — это не более сложная версия средней. Это совершенно другой режим.
Когда работа перестает быть «решением проблемы» и становится «выбором правильной проблемы», правила меняются.
Модели становятся лучше в задачах с системой оценки.
Суждение — это выбор системы оценки и оплата за промахи.

Большинство людей недооценивают, как долго просуществует высококлассная интеллектуальная работа.
Они видят, как ИИ уничтожает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Это не так.
Потому что «сложные задачи» — это не просто те же задачи, требующие большего IQ.
ИИ уже сейчас превосходит в:
1. Распознавании шаблонов
2. Восстановлении информации
3. Первичной синтезе
4. Беглости
5. Скорости
Это уничтожает огромные участки младшей и средней работы.
Все, что выглядит как «преобразование входных данных в выходные», становится дешевым, быстрым и изобилием.
Но элитная и

Вы не потеряете свою работу из-за ИИ первым.
Вы это потеряете из-за массовой самоуверенности.
ИИ позволит миллионам отправлять грамотные ответы, не неся ответственности.
Первые жертвы ИИ не будут рабочими.
Это будут учреждения, которые путают объем выпуска с истиной.

Модель не является рвом.
Интеллект легко воспроизводить.
Вы можете загружать веса, форкать архитектуры и настраивать их бесконечно.
Но вы не можете развернуть этот интеллект в масштабах, если кто-то другой контролирует вывод: ценообразование, квоты, KYC, регионы и изменения политики, которые могут произойти за ночь.
По мере того как ИИ переходит от чат-ботов к агентам, Gate становится узким местом.
Кто может запускать, когда, с какой задержкой, на каком оборудовании, под чьими правилами... и что происходит, когда ваша скорость снижается с 200 мс до 2 секунд.
Модели будут продолжать улучшаться.

Самая ценная компания в области ИИ через десять лет не будет той, у которой самая умная модель.
Это будет та, от которой зависит каждая другая модель для работы.
Модели быстро становятся товаром — они не остаются уникальными надолго. Архитектуры утекают. Трюки обучения распространяются. «Лучшая модель» перестает быть долгосрочным преимуществом.
Проблемы инфраструктуры отличаются от проблем моделей.
Задержка, пропускная способность, время работы, проверка. Это физические и экономические ограничения, а не проблемы, которые решаются публикацией очередной статьи.
По мере того как ИИ становится аге

Ваш ИИ вводит вас в заблуждение, делая вас некомпетентным.
Один из наименее обсуждаемых рисков соответствующего ИИ — это искажение калибровки.
Это неправильная настройка.
Системы, предназначенные для бесконечного согласия, не только формируют ответы. Они формируют пользователей, обучая людей путать беглость с компетентностью.
Я замечаю это в себе, поэтому я поощряю свои модели становиться партнерами по спаррингу. Когда система гладкая и подтверждающая, легко двигаться быстрее, не проходя проверку. Ты чувствуешь себя способным, потому что ничего по-настоящему не сопротивляется.
В реальном мире

Концепция DePIN & GPU сохраняется, потому что ограничения не сдвинулись.
Спрос на обучение и вывод продолжает расти, в то время как централизованные облака остаются узким местом из-за CAPEX, географии и очередей.
Конечно, несколько лет назад дефицит вычислительных ресурсов все еще был теорией.
Но сейчас это операционное ограничение.
Как это влияет на использование и доходы децентрализованных вычислительных сетей?
Децентрализованные вычислительные сети не «ждут когда-нибудь использования». Они уже работают с реальными заказчиками, выполняя реальные задачи в условиях реальной задержки.
Токенизир

DeFAI имеет проблему с доверием.
В тот момент, когда ваш AI-агент думает вне цепочки, DeFAI перестает быть проверяемым, потому что вы вставляете пробел доверия в иначе прозрачный рабочий процесс на цепочке.
Этот пробел?
Новая разделяемая зависимость.
Каждый протокол, который полагается на этого внецепочечного агента, вынужден доверять ему, а затем передавать этот черный ящик вниз по стеку.
Решение — это квитанции: криптографические доказательства.
Что протоколы DeFAI должны доказать, полностью и прозрачно, чтобы любой мог проверить?
Какие данные видел агент.
Какая модель и версия использовалис

Думайте об этом как о слоях:
Интернет = информационное общественное пространство
Крипто = финансовое общественное пространство
DeAI = когнитивное общественное пространство
Вместе они становятся коллективным разумом.
По умолчанию открыты.
Проверяемы кодом.
Не принадлежат никому.
DeAI — это недостающий слой, который переводит крипто для остального мира.

> быть OpenAI, 2025
> «мы уважаем вашу конфиденциальность»
> «мы не собираем факты о вашей жизни, мы просто улучшаем модель для всех»
> вы: звучит по-доброму, вот вся моя история детства за $20 в месяц
> выпускают «Память»
> «долгосрочная персонализация», говорят они, «чтобы вам не приходилось повторяться»
> теперь мы помним вашу работу, бывших, макросы и тот странный страх, о котором вы рассказали нам в 3 часа ночи
> следующий патч: Pulse
> мы тихо подключаемся к вашему календарю, новостным предпочтениям и “подключённым приложениям”
> просыпаетесь под персонализированную сво

Текущий дефицит GPU — это не временная логистическая проблема.
Это структурный сбой из-за централизации.
Поставка зависит от одноузловой цепочки поставок.
Спрос на AI-инференс масштабируется практически бесконечно.
Децентрализованные вычисления — единственное, что может снизить это давление.

один из аспектов, который стоит выделить: память превращает агентов из "реагирующих на подсказки" в системы с состоянием. как только появляется состояние, возникает кумулятивное поведение, и именно поэтому переход от инструментов к агентам ощущается таким резким.

Большая часть нового спроса на вычислительные мощности тихо перемещается от людей к ИИ-агентам.
Команды по робототехнике запускают тысячи виртуальных роботов на фабриках и складах перед тем, как развернуть один физический.
Игровые студии симулируют NPC с долгосрочной памятью и координацией, вместо скриптованных ботов.
Все это требует дешевых, эластичных циклов симуляции, где облака DeAI с распределенными GPU приходят на помощь.
Гуманоиды на фабриках или рабочие агенты внутри предприятий — это лишь видимая поверхность.
Важен цикл под ними: симуляция, развертывание, обратная связь, переобучение,

> Крипто для Немногих (2021):
Вы вручную переключались между протоколами, пытаясь выжать несколько дополнительных пунктов доходности.
> Крипто для всех (2025):
Вы задаете одно намерение и позволяете сети агентов управлять всей последовательностью: "Максимизировать доходность стейблкоинов с учетом риска."
Люди определяют направление.
ИИ выполняет с точностью.
Крипто находит свой PMF, когда людям не нужно об этом думать... когда намерения проходят через открытые, безразрешительные рельсы автоматически.

Робототехника является крупнейшим скрытым покупателем циклов GPU.
Каждому физическому роботу необходимо проводить тысячи виртуальных тестов, работающих параллельно.
Если эти симуляции работают на централизованных облаках, архитектура наследует:
> Высокая задержка
> Блокировка поставщика
> Системная хрупкость
Симуляции должны выполняться на периферии, где генерируются данные... или мы принимаем, что несколько облаков фактически будут управлять каждым роботом, который движется.