一文讀懂a16z領投4300萬美元的AGI算力市場協議Gensyn_AND:SAN

作者：金色財經cryptonaitive

2023年6月12日，基于區塊鏈的AGI算力市場協議Gensyn宣布完成4300萬美元A輪融資，a16z 領投，Eden Block、CoinFund、Galaxy、Protocol Labs等參投。

Gensyn是個什么項目？為何能拿到頂級VC巨額投資？金色財經帶你一文讀懂。

a16z發文解釋了為何領投Gensyn 4300萬美元A輪融資。a16z表示，人工智能最近的進步令人難以置信，并且有拯救世界的力量（參閱金色財經此前報道“a16z創始人萬字長文：為什么AI會拯救世界”）。但是構建 AI 系統需要部署更大的計算能力來訓練和推理當今最大、最強大的模型。這意味著大型科技公司在從人工智能中獲取價值的競爭中比初創公司更具優勢，這要歸功于對計算能力的特權訪問和大型數據中心的規模經濟。為了在公平的競爭環境中競爭，初創公司需要能夠負擔得起地使用自己的大規模計算能力。

加密交易平臺Upbit發布關于KAVA網絡升級暫停提幣公告:據官方消息，加密交易平臺Upbit發布關于KAVA網絡升級暫時停止提幣公告。據公告顯示，由于KAVA網絡升級，將暫時停止提現支持。

KAVA網絡升級經穩定性測試后，將通過此通知恢復提幣支持。[2023/2/10 11:59:25]

區塊鏈作為一種新型計算機，其獨特之處在于，開發人員可以編寫代碼，對代碼在未來的行為方式做出堅定的承諾。區塊鏈的這種無需許可的組件可以為算力的買賣雙方創建一個市場——或任何其他類型的數字資源如數據或算法——在全球范圍內無需中間商進行交易。

Gensyn，是一個基于區塊鏈的AGI算力市場協議，將開發人員（任何能夠訓練機器學習模型的人）與解題者（Solver，任何想用自己機器訓練機器學習模型的人）聯系起來。通過利用世界各地閑置的、具有機器學習能力的長尾計算設備例如小型數據中心、個人游戲電腦、M1 和 M2 Mac甚至是智能手機，Gensyn 可以將可用計算能力提高 10-100 倍用于機器學習。 

日本科技巨頭富士通推出Web3開發服務平臺:金色財經報道，日本科技巨頭富士通（Fujitsu）宣布推出 Web3 開發服務平臺“Fujitsu Web3 Acceleration Platform”，為初創公司、合作伙伴公司和構建 Web3 應用程序和服務的大學提供開發環境、區塊鏈服務應用程序接口、以及高計算服務。

2023 年 3 月起，富士通將為旗下 CaaS 加速器計劃的選定參與者提供該平臺的訪問權限，未來還會把此權限拓展到其全球合作伙伴。[2023/2/9 11:55:37]

經過近半年的發展，市場普遍承認AGI是未來。但是AGI行業目前看起來高度壟斷，國家之間是中美的貿易和人才戰，公司之間是大型科技公司（微軟、Google、Meta）的游戲。因為AGI 的三個關鍵資源（計算能力、知識和數據）目前高度中心化。

計算能力：越來越大和復雜的模型需要使用高算力的處理器訓練。國家之間：中美之間的芯片戰，美國一直在積極阻止中國獲取高算力芯片。公司之間：產能不足，英偉達最新AI芯片全部被某些大客戶購買，其他公司根本無法買到。在技術棧上：一些公司甚至創建了自己的深度學習專用硬件，例如谷歌的TPU 集群。這些在深度學習方面的性能優于標準GPU，并且不出售，僅供出租。

美國第二季度實際GDP年化季率初值下滑0.9%:7月28日消息，美國第二季度實際GDP年化季率初值下滑0.9%，預估增長0.4%，第一季度下降1.6%。[2022/7/28 2:44:15]

知識：許多公開的突破都源于研究人員開發的新的大模型架構，但在底層知識產權和人才方面存在著一場戰斗。比如，美國吸引了超過50%的中國AI人才，而利用這些人才開發大模型的大公司正越來越多地降低這項技術的可及性；OpenAI的GPT-3.5或者4名義上可以公開使用，但它位于API后面，只有Microsoft可以訪問其源代碼。

數據：AGI深度學習模型需要大量數據——包括標記的和未標記的——并且通常隨著數據量的增加而改進。GPT-3 接受了 3000 億個單詞的訓練。標記數據尤為重要，訓練AGI需要的數據集集中在一些大公司手中。比如一個冷知識：每次你解決reCaptcha訪問網站時，你都在標記訓練數據以改進谷歌地圖。

三箭資本律師：創始人Su Zhu和Kyle Davies目前下落不明:7月10日消息，據AssetDash發布的推文，三箭資本的律師稱，三箭資本創始人Su Zhu和Kyle Davies已經逃離新加坡，目前下落不明。[2022/7/10 2:03:30]

去中心化計算可以創造一個更便宜、更自由的基礎來研究和開發人工智能。但去中心化AGI存在著工作驗證難題，如何知道第三方已完成你請求的計算？

工作驗證難題有兩個因素：狀態依賴，高計算費用。

狀態依賴：神經網絡中的每一層都連接到它之前的層中的所有節點。這意味著它需要前一層的狀態。更糟的是，每一層的所有權重都由前一個時間步決定。因此，如果你想驗證是否有人訓練了一個模型——比如，通過在網絡中選擇一個隨機點并查看你是否得到相同的狀態——你需要一直訓練模型直到那個點，這計算量非常大。

The Sandbox發布2022年LAND持有者線路圖，將在5月份向所有LAND持有者空投500萬SAND:5月16日消息，The Sandbox發布2022年LAND持有者線路圖，官方表示將在5月份向所有 LAND持有者空投500萬SAND。The Sandbox的LAND和ASSET將于2022年6月遷移至 Polygon Layer 2，為了鼓勵遷移并減輕 gas 成本，每遷移一塊 LAND 可以在 Polygon 上申請 10 SAND 的現金返還，總共有超過 100 萬 SAND 獎勵。部署完成后，SAND 和 SAND-MATIC 的質押乘數將重新出現在 Polygon Layer 2 上，并將采取和 SAND-ETH 一樣的排行榜。2022 年 7 月，將開始為參與質押的土地持有者提供 1000 萬 SAND 的獨家獎勵。

此外，GEM 和 CATALYST 的挖礦將在 2022 年 6 月開放，允許 LAND 持有者啟動創作者經濟。[2022/5/16 3:18:36]

高計算費用： 2020 年 GPT-3 單次訓練的成本約為 1200 萬美元，比2019 年 GPT-2 訓練的估計值約 43,000 美元高出 270 倍以上。一般來說，最好的神經網絡的模型復雜度（大小）目前每三個月翻一番。如果神經網絡更便宜，和/或如果訓練代表更少的模型開發過程，那么可能來自狀態依賴的驗證開銷是可以接受的。

如果想降低深度學習訓練的價格并去中心化控制權，需要一個系統來不信任地管理狀態相關的驗證，同時在開銷和獎勵那些貢獻計算的人方面也很便宜。

Gensyn協議將世界上所有的計算聯合到一個全球機器學習超級集群中，任何人都可以隨時使用。它通過結合兩件事來實現以超大規模和低成本無需信任地訓練神經網絡：

有效解決任意規模神經網絡訓練中狀態依賴問題的驗證系統。該系統將模型訓練檢查點與終止于鏈上的概率檢查相結合。它以無需信任的方式完成所有這些工作，并且開銷與模型大小成線性比例（保持驗證成本不變）。

根據Gensyn Litepaper，Gensyn主要通過三個概念解決驗證問題：概率proof-of-learning（使用基于梯度的優化過程中的元數據來構建所執行工作的證書并通過某些階段的復制來快速驗證）、基于圖的精確定位協議（使用多粒度、基于圖的精確定位協議和交叉評估器一致執行，以允許驗證工作重新運行并比較一致性，并最終由鏈本身確認）、Truebit 式激勵游戲（使用 staking 和 slashing 來構建一個激勵游戲，確保每個財務理性的參與者誠實行事并執行他們的預期任務）

該系統主要由四個主要參與者：提交者、解題者、驗證者和吹哨者。提交者：系統最終用戶，提供將要計算的任務并為完成的工作單元付費；解題者：系統主要工作部分，執行模型訓練并生成證明以供驗證者檢查；驗證者：將非確定性訓練過程鏈接到確定性線性計算、復制解題者證明的一部分并將距離與預期閾值進行比較；吹哨者：最后一道防線，檢查驗證者的工作并挑戰以期獲得累積獎金。

利用未充分利用和未充分利用/未優化的計算設備資源。這些設備包括從目前未使用的游戲GPU到之前以太坊PoW時代的GPU礦機。而且該協議的去中心化意味著它最終將由社區多數管理，未經社區同意不能“關閉”；與web2對應物不同，這使其具有抗審查性。

大規模+低成本：Gensyn 協議提供了與數據中心擁有的GPU相似的成本，其規模可以超過AWS

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