Sebuah eksperimen AI terdesentralisasi yang sebelumnya terbatas di kalangan kripto baru saja mendapatkan pengakuan dari CEO Nvidia Jensen Huang, menandakan bahwa pelatihan model terdistribusi mungkin semakin mendekati arus utama.

Momentum AI Open Source Meningkat dengan Dukungan CEO Nvidia

Chamath Palihapitiya menyoroti Bittensor’s Covenant-72B dalam episode All-In Podcast, menggambarkannya sebagai contoh nyata dari kecerdasan buatan (AI) terdesentralisasi yang melampaui teori. Bittensor beroperasi sebagai jaringan terdesentralisasi berbasis blockchain yang membangun pasar peer-to-peer di mana model pembelajaran mesin dan komputasi AI dipertukarkan dan diberi insentif.

Palihapitiya menjelaskan usaha ini secara sederhana: sebuah model bahasa skala besar (LLM) yang dilatih tanpa infrastruktur terpusat, didukung oleh jaringan kontributor independen. “Mereka berhasil melatih model LLaMA dengan 4 miliar parameter, sepenuhnya terdistribusi, dengan banyak orang yang menyumbang compute berlebih,” katanya, menyebutnya sebagai “prestasi teknis yang cukup gila.”

Perbandingan ini disampaikan dengan analogi yang familiar. “Ada orang acak, dan setiap orang mendapatkan bagian kecil,” tambah Palihapitiya, merujuk pada proyek komputasi terdistribusi awal yang memanfaatkan hardware idle di seluruh dunia.

Huang tidak menolak ide tersebut. Sebaliknya, dia mengadopsi kerangka yang lebih luas tentang pasar AI, menyarankan bahwa pendekatan terdesentralisasi dan kepemilikan tidak saling eksklusif. “Kedua hal ini bukan A atau B; ini A dan B,” kata Huang. “Tidak ada keraguan tentang itu.”

Visi dua jalur ini mencerminkan adanya perpecahan—dan tumpang tindih—yang semakin berkembang dalam AI. Di satu sisi ada sistem tertutup dan sangat halus seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini. Di sisi lain ada model terbuka dan terdesentralisasi yang memungkinkan pengembang dan organisasi menyesuaikan sistem sesuai kebutuhan.

Huang menegaskan bahwa dia melihat kedua jalur sebagai hal yang penting. “Model adalah teknologi, bukan produk,” katanya, menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna akan terus bergantung pada sistem yang halus dan umum daripada membangun sendiri dari awal.

Pada saat yang sama, dia menunjuk industri di mana kustomisasi bukan pilihan. “Ada semua industri di mana keahlian domain mereka… harus ditangkap dengan cara yang bisa mereka kendalikan,” jelas Huang, menambahkan bahwa “itu hanya bisa berasal dari model terbuka.”

Pernyataan itu sangat cocok dengan keunggulan Bittensor. Covenant-72B, yang dikembangkan melalui Subnet 3 (Templar), merupakan salah satu pelatihan terdesentralisasi terbesar hingga saat ini, mengoordinasikan lebih dari 70 kontributor melalui koneksi internet standar tanpa otoritas pusat.

Secara teknis, model ini mendorong batasan. Dibangun dengan 72 miliar parameter dan dilatih pada sekitar 1,1 triliun token, model ini memanfaatkan inovasi seperti protokol komunikasi terkompresi dan paralelisme data terdistribusi untuk membuat pelatihan menjadi layak di luar pusat data tradisional.

Metode kinerja menunjukkan bahwa ini bukan sekadar eksperimen. Hasil benchmark menempatkannya bersaing dengan model terpusat yang sudah mapan, sebuah detail yang membantu menjelaskan mengapa proyek ini menarik perhatian di luar audiens crypto asli.

Pasar pun memperhatikan. Setelah pengumuman tersebut, token proyek TAO naik 24% sejak video Palihapitiya dan Huang beredar di media sosial.

Namun, komentar Huang menunjukkan bahwa cerita sebenarnya bukan tentang gangguan, melainkan tentang keberadaan bersama kedua pendekatan tersebut. Sistem AI kepemilikan kemungkinan besar akan tetap dominan untuk pengguna umum, sementara model terbuka dan terdesentralisasi akan menempati peran dalam aplikasi yang bersifat khusus, biaya sensitif, atau berorientasi kedaulatan.

Bagi startup, CEO Nvidia menguraikan strategi pragmatis: mulai terbuka, lalu tambahkan keunggulan kepemilikan. “Setiap startup yang kami danai sekarang pertama kali open source, lalu beralih ke model kepemilikan,” katanya.

Dengan kata lain, masa depan AI mungkin tidak dimiliki oleh satu arsitektur atau filosofi tunggal. Masa depan mungkin milik mereka yang mampu menavigasi keduanya—dan tahu kapan harus menggunakan masing-masing.

FAQ 🔎

• Apa itu Bittensor’s Covenant-72B?

Sebuah model bahasa dengan 72 miliar parameter yang dilatih melalui jaringan kontributor terdesentralisasi tanpa infrastruktur terpusat.

• Apa yang dikatakan Jensen Huang tentang AI terdesentralisasi?

Dia mengatakan bahwa model AI terbuka dan kepemilikan akan berdampingan, menggambarkan hubungan sebagai “A dan B,” bukan pilihan antara keduanya.

• Mengapa perkembangan ini penting?

Ini menunjukkan bahwa model AI skala besar dapat dilatih di luar pusat data tradisional, menantang asumsi tentang kebutuhan infrastruktur.

• Bagaimana ini mempengaruhi industri AI?

Ini mendukung masa depan hibrida di mana platform terpusat dan model terdesentralisasi melayani peran berbeda di berbagai industri.