Полный текст последнего подкаста Дженсен Хуанга: Будущее NVIDIA, воплощенный интеллект и развитие агентов, взрыв спроса на вычисления и кризис пиара в области искусственного интеллекта.

С точки зрения инфраструктуры криптоиндустрии, этот разговор Хуанга фактически описывает происходящую трансформацию парадигмы вычислений. В основе этой трансформации лежит переход от единого вычислительного блока (например, GPU) к гетерогенным, децентрализованным системам, что очень похоже на эволюцию блокчейна от единой цепи к модульной, многоуровневой архитектуре. Он неоднократно подчеркивал, что "AI-фабрика" - это высококоординированная, специализированная вычислительная сеть, чья базовая логика заключается в динамической диспетчеризации и оптимизации ресурсов для достижения максимальной глобальной эффективности, что аналогично тому, как децентрализованные сети повышают пропускную способность за счет разделения труда между валидаторами, Rollup и уровнями доступности данных.

Особенно стоит обратить внимание на его упоминание "экономики токенов". В контексте ИИ токен является наименьшей единицей вычислений, а стоимость зависит от эффективности системы, а не от цены оборудования. Это похоже на оптимизацию платы за газ в блокчейне: на стоимость для пользователя влияют пропускная способность сети и механизмы распределения ресурсов, а не просто производительность оборудования. Когда он говорит "более дорогие системы могут оказаться дешевле", он фактически описывает эффект масштаба, при котором более высокая эффективность позволяет снизить предельные извозные расходы, что полностью соответствует логике высокопроизводительных публичных блокчейнов, оптимизирующих алгоритмы консенсуса для снижения комиссий за транзакции.

Обсуждение агентов раскрывает следующую точку взрывного роста: ИИ переходит от генерации контента к выполнению задач, что удивительно похоже на путь, который прошли смарт-контракты, от простых переводов токенов к сложным приложениям DeFi и GameFi. Агентам необходимо вызывать инструменты, управлять состоянием и координировать выполнение, что по сути является "AI-смарт-контрактом", работающим автономно. Сложность этого требует, чтобы базовая инфраструктура обладала высокой степенью параллелизма, низкой задержкой и безопасностью, что во многом соответствует требованиям блокчейна к среде выполнения.

Его оценка сосуществования открытых и проприетарных моделей также соответствует практике криптоиндустрии: базовая инфраструктура может быть открытой (например, Ethereum, Bitcoin), а приложения - коммерциализированными (например, биржи, услуги хранения), что может существовать параллельно. Открытые модели, как публичные блокчейны, обеспечивают базовый уровень доверия, в то время как проприетарные модели, как консорциумные цепи или корпоративные решения, предоставляют оптимизированные услуги в определенных сценариях.

Наконец, его описание физического ИИ (Physical AI) и граничных вычислений соответствует тенденции объединения Интернета вещей и блокчейна: когда ИИ выходит в реальный мир, необходимо решать такие проблемы, как аутентификация устройств, надежная передача данных и распределенное принятие решений, в которых блокчейн и криптография преуспевают. В будущем точки слияния ИИ и блокчейна могут возникнуть именно здесь: ИИ обеспечивает интеллект, а блокчейн - доверие.

В целом, видение Хуанга выходит далеко за рамки чипов, он строит "вычислительный интернет", поддерживающий эпоху интеллекта. Сложность, многоуровневая структура и сетевые эффекты этой экосистемы являются отражением децентрализованной сети доверия, которую строит криптоиндустрия: обе они используют системные инновации для переопределения способов создания и распределения ценности в цифровую эпоху.