Entrevista con el cofundador de Gensyn, Harry Grieve: el mainnet está por lanzarse, ¿cómo aprovechar los recursos ociosos para romper el “techo de escala” en la potencia de cómputo para IA?

Invitado: Harry Grieve, cofundador de Gensyn
Edición: momo, ChainCatcher

Cuando el apetito insaciable de los modelos de IA por la potencia de cómputo se encuentra con los cuellos de botella naturales de la oferta centralizada, una revolución en la computación está ocurriendo silenciosamente. Los dos cofundadores de Gensyn, Harry Grieve y Ben Fielding, han percibido que la clave para romper este bloqueo es activar el potencial dormido de cómputo en miles de millones de dispositivos periféricos en todo el mundo, y el camino es la descentralización.

Gensyn se dedica a construir una red de aprendizaje automático distribuida que conecta dispositivos de cómputo inactivos en todo el mundo a través de un protocolo blockchain, y garantiza la confiabilidad de los resultados de entrenamiento mediante su innovadora tecnología de cómputo verificable. Su testnet ya ha atraído a 150,000 usuarios y funciona de manera estable. Con la finalización exitosa de la fase de testnet, la mainnet de Gensyn también se lanzará próximamente.

Gensyn recibió una ronda de financiación Serie A de 43 millones de dólares liderada por a16z, con una financiación total acumulada de más de 50 millones de dólares. En esta entrevista exclusiva, Harry Grieve explica sistemáticamente cómo Gensyn, partiendo del núcleo de "romper los límites de escala", construye el plano tecnológico y el pensamiento comercial para la próxima generación de infraestructura de IA.

El objetivo de la descentralización es romper las limitaciones de escala de la potencia de cómputo

1. ChainCatcher: Por favor, preséntese primero. ¿Cuáles son las tres experiencias más clave antes de fundar Gensyn? ¿Cómo lo llevaron a entrar en el campo de la "computación de IA descentralizada"?

Harry Grieve: Soy de la generación que tuvo contacto temprano con Internet. En ese entonces, la red era más abierta y descentralizada, llena de redes de intercambio de archivos y diferentes bases de datos de información. Esto moldeó mi comprensión de la información y las redes, y me llevó a inclinarme desde temprano hacia los conceptos de código abierto y descentralización.

Durante la universidad y después, me encontré con el pensamiento del liberalismo clásico, lo que me hizo valorar aún más los derechos y libertades individuales, y comencé a cuestionar el centralismo y la censura. Esto se relaciona directamente con los modelos de IA actuales: cuando los modelos toman decisiones por nosotros, ¿quién decide sus "derechos" y formas de actuar? Esto me llevó a reflexionar sobre la relación entre la IA, la soberanía y la ética.

Después de graduarme, trabajé en una empresa de aprendizaje automático en Londres, donde experimenté de primera mano las enormes dificultades para acceder a recursos de cómputo a gran escala y datos de alta calidad. Me di cuenta de que, para seguir desarrollando modelos más potentes, era necesario resolver los problemas de acceso y escala de los recursos subyacentes (cómputo y datos). Esta fue la razón por la que decidí entrar de lleno en la computación de IA descentralizada y fundar Gensyn.

2. ChainCatcher: ¿Cuál fue la oportunidad que dio origen a Gensyn? ¿Cómo usted y Ben Fielding decidieron "apostar todo" por esta dirección en solo 8 semanas en Entrepreneur First?

Harry Grieve: Nos conocimos en un evento social antes de comenzar el programa de aceleración Entrepreneur First en el Reino Unido. Pudimos decidir rápidamente "apostar todo" por esta dirección gracias a dos consensos clave:

Primero, creemos firmemente que el aprendizaje automático es el futuro. En 2020 (antes de la aparición de ChatGPT), ambos estábamos convencidos de que el aprendizaje automático sería la próxima ola tecnológica. Aunque en ese momento no era un consenso general, vimos avances tecnológicos en generación de imágenes, interacción y otros campos, y confiábamos en su potencial.

En segundo lugar, ambos nos oponíamos a la "centralización". Yo estaba limitado por los cuellos de botella de la computación y las fuentes de datos centralizadas, mientras que Ben, en su doctorado y emprendimientos, se centraba en la privacidad personal y la seguridad de los datos. Ambos teníamos una actitud crítica hacia la centralización. Al principio, nos enfocamos en tecnologías como el "aprendizaje federado", pero luego nos dimos cuenta de que, para resolver los problemas de confianza, se necesitaba un mecanismo descentralizado de registro de estado y rendición de cuentas, lo que finalmente nos llevó a la blockchain. Pasamos de ser fundadores "nativos de IA" a exploradores de "IA + cripto".

3. ChainCatcher: En ese momento, el entrenamiento de IA parecía depender principalmente de los gigantes de la nube (como AWS). ¿Por qué estaba tan convencido de que la "potencia de cómputo descentralizada" tenía oportunidades? ¿Cuáles consideraban que eran los principales impulsores para elegir la potencia de cómputo descentralizada?

Harry Grieve: Los factores impulsores son múltiples, pero la respuesta central es la escala.

Actualmente, la gran mayoría de los datos de Internet disponibles ya se han utilizado para entrenar modelos. Las mejoras futuras en el rendimiento dependen de acceder a aquellos datos "en el borde" que actualmente no están disponibles. Para aprovechar estos datos, hay que ir hacia el borde, lo que requiere descentralización de forma natural.

Aunque la potencia de cómputo centralizada ha recibido grandes inversiones, la demanda de IA por cómputo es "interminable". Esta sed impulsará la demanda de cómputo hacia todos los dispositivos subutilizados. Para conectar y aprovechar estos recursos dispersos a escala, sin centralizarlos todos, la descentralización es el único camino.

Así que, la escala es la única respuesta. La descentralización es para desbloquear una escala sin precedentes de recursos de cómputo y datos.

¿Cuál es la diferenciación central de Gensyn?

4. ChainCatcher: Si tuvieras que explicar en una frase a una audiencia sin formación técnica, ¿qué sistema está construyendo Gensyn?

Harry Grieve: Gensyn es un sistema que te permite acceder, a una escala sin precedentes, a todos los recursos centrales necesarios para construir sistemas de aprendizaje automático (como potencia de cómputo y datos).

5. ChainCatcher: En el campo de la potencia de cómputo descentralizada ya existen jugadores como Akash, Render, io.net, etc. ¿Cuál es el enfoque o diferenciación central de Gensyn?

Harry Grieve: Respetamos mucho a jugadores tempranos como Akash. Nuestra diferenciación central radica, por un lado, en una perspectiva diferente sobre los recursos: otros proyectos se centran principalmente en el alquiler de potencia de GPU individual y contenerizada. Gensyn tiene una visión más amplia: consideramos múltiples recursos de aprendizaje automático (cómputo, datos, modelos), y estos recursos están entrelazados y pueden reutilizarse.

Por ejemplo, la salida generada por la inferencia de un modelo en un nodo es un dato, y estos datos pueden usarse para entrenar otros modelos. En nuestra red, las fronteras entre inferencia, entrenamiento, cómputo y datos se vuelven difusas. El sistema que construimos está diseñado para adaptarse a este nuevo paradigma dinámico y caótico del aprendizaje automático.

6. ChainCatcher: ¿Podrías explicar sistemáticamente a los lectores la disposición actual de productos de Gensyn? ¿Cómo logran sistemáticamente la potencia de cómputo descentralizada?

Harry Grieve: Esta es una descripción a nivel técnico: es una red criptográfica descentralizada, donde los usuarios pueden acceder a varios recursos a través de nuestro token nativo, ya sea recursos de cómputo verificable para entrenamiento o inferencia, o mecanismos para incentivar el entrenamiento de diferentes modelos estableciendo estándares objetivos. Este sistema consta de tres módulos principales que juntos forman un círculo virtuoso poderoso:

Sistema de verificación: Esta es nuestra tecnología central. Hemos desarrollado un compilador y un marco de verificación propietarios que permiten una verificación precisa a nivel de bit entre diferentes hardware y software. Esto significa que podemos demostrar que el resultado de entrenamiento de un modelo en un dispositivo es exactamente igual al resultado verificado en otro dispositivo completamente diferente. Esta es la base para establecer la confianza en la red y prevenir el fraude.

Tecnología de escalado (Swarm): Es un marco de entrenamiento peer-to-peer (por ejemplo, para aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana). Permite conectar innumerables dispositivos en todo el mundo para escalar horizontalmente, utilizando el cómputo y los datos en dispositivos periféricos para entrenar y así crear modelos más potentes.

Tecnología de asistente (Assist Agent): Contamos con asistentes de IA autónomos que pueden integrarse en aplicaciones. Pueden aprender de manera no dirigida y ayudar a los usuarios a completar tareas. Cuando estos asistentes se entrenan, pueden usar nuestra tecnología de escalado para entrenar entre dispositivos y así evolucionar y fortalecerse.

En resumen, cuando los usuarios integran asistentes inteligentes en sus aplicaciones, estos generan continuamente datos de interacción durante la ejecución de tareas; luego, estos datos se introducen en nuestro marco de tecnología de escalado, optimizando continuamente los modelos mediante entrenamiento distribuido colaborativo entre dispositivos; durante este proceso, la tecnología central de verificación garantiza la precisión y confiabilidad del entrenamiento, produciendo finalmente una nueva generación de modelos con un rendimiento significativamente mejorado. Este flujo crea un ecosistema de aprendizaje automático no lineal y de refuerzo continuo, permitiendo que el sistema mantenga confiabilidad y capacidad de evolución mientras escala.

7. ChainCatcher: Desde la ronda Serie A en 2023 hasta la prueba pública de la testnet en 2025, ¿cuál ha sido el mayor hito tecnológico logrado por Gensyn? ¿Hubo algún momento en que el equipo "gritó de emoción"? ¿Cuál considera que es la innovación tecnológica más subestimada de Gensyn?

Harry Grieve: Sinceramente, probablemente hemos gritado más veces por "miedo" que por "emoción", emprender es difícil.

Creo que la innovación tecnológica más subestimada es nuestro sistema de verificación. Construir esta tecnología es extremadamente complejo, requiere abordar todos los factores que pueden causar no determinismo, desde el compilador, el marco de aprendizaje automático hasta el hardware subyacente (incluso los flips de bits en la GPU causados por rayos cósmicos). Hay una gran brecha entre su valor y el reconocimiento externo. Es esta tecnología la que garantiza la seguridad y escalabilidad de nuestra red, permitiéndonos aceptar cualquier dispositivo en la red y realizar verificaciones sin preocuparnos por la dilución de la seguridad.

Más de 150,000 usuarios en la testnet, mainnet a punto de lanzarse

8. ChainCatcher: En comparación con los gigantes de la nube centralizada o con otras redes de potencia de cómputo descentralizada, ¿tienen actualmente alguna ventaja en eficiencia de rendimiento y costos?

Harry Grieve: En cuanto a escala absoluta de clústeres, actualmente no podemos compararnos con gigantes como AWS, pero esto se debe principalmente a la adopción de la red, no a limitaciones técnicas. Nuestra ventaja radica en desbloquear nuevas escalas de recursos (especialmente cómputo y datos en el borde), y en ser la infraestructura de la futura civilización de inteligencia de máquinas. Creemos que una IA verdaderamente autónoma, capaz de evolucionar por sí misma y existir en un sistema criptoeconómico, necesitará una red descentralizada y sin permisos como su "hábitat", y eso es precisamente lo que estamos construyendo.

9. ChainCatcher: ¿Cuál es el nivel de actividad de su red actualmente? ¿Hay algunos datos que valga la pena compartir?

Harry Grieve: En la fase de testnet, hemos logrado avances muy positivos: tenemos más de 150,000 usuarios, la mayoría de los cuales han llegado de forma orgánica por el atractivo del producto; alrededor de 40,000 nodos están operando en la red; el sistema ha entrenado más de 800,000 modelos.

10. ChainCatcher: ¿Cuál es el "último kilómetro" para el lanzamiento de la mainnet? ¿Cuál es el cronograma que ha fijado para el equipo? ¿Hay un cronograma claro para el TGE?

Harry Grieve: El lanzamiento de la mainnet es la máxima prioridad en este momento, y el TGE vendrá después. Actualmente estamos a unas 3-4 semanas del lanzamiento de la mainnet, después de lo cual comenzaremos la auditoría de la mainnet.

Antes de eso, lo principal es asegurarse de que todos los mecanismos estén en su lugar, funcionen correctamente, sean completos y, lo más importante, que la actividad económica de la red sea segura.

11. ChainCatcher: En comparación con el inicio de la empresa, ¿qué cambios ha habido en la demanda del mercado para Gensyn? ¿Qué impacto cree que tiene la llegada de la era de la inteligencia de máquinas para ustedes?

Harry Grieve: En comparación con los primeros días, el entorno de mercado que enfrenta Gensyn ha cambiado fundamentalmente. Recuerdo que en 2020, cuando recién comenzábamos, teníamos que explicar repetidamente a los inversores la importancia del aprendizaje automático, pero con la aparición de ChatGPT, la IA se ha convertido en un consenso social. Este cambio de percepción también ha traído una competencia de mercado mucho más feroz, con todo tipo de startups de IA y cómputo surgiendo como hongos después de la lluvia. Al mismo tiempo, el enfoque de la discusión en la industria también ha cambiado notablemente: temas como los límites éticos de los modelos open source y los marcos regulatorios para la gobernanza de la IA, que hace unos años apenas se discutían, ahora son temas candentes en la formulación de políticas en varios países.

Es en este contexto que la aceleración de la era de la inteligencia de máquinas valida el valor de la existencia de Gensyn. La red de cómputo descentralizada que estamos construyendo tiene como objetivo proporcionar el soporte subyacente para la inteligencia de máquinas autoevolutiva que está por venir. Cuando los sistemas de IA necesiten superar los cuellos de botella actuales de cómputo y lograr un aprendizaje verdaderamente autónomo y una iteración rápida, la infraestructura que estamos construyendo será la piedra angular clave de esta nueva era.

12. ChainCatcher: En sus discursos públicos ha mencionado los "desafíos económicos, éticos y regulatorios de la IA". ¿Cuál es el riesgo regulatorio que más le preocupa? ¿Cómo logra el diseño del protocolo de Gensyn equilibrar la "compatibilidad regulatoria" y la "resistencia a la censura"?

Harry Grieve: Al discutir la regulación de la IA, lo que más me preocupa es que las políticas regulatorias apunten erróneamente a la capa de infraestructura. Imaginemos que en el futuro se promulguen políticas que limiten la cantidad de GPU, el tamaño de los conjuntos de datos, o incluso el porcentaje de electricidad utilizada para el entrenamiento de IA; este tipo de regulación tosca obstaculizaría gravemente el progreso de todo el campo tecnológico. Desde nuestra perspectiva, los modelos de IA deberían ser como fórmulas matemáticas, open source y compartidas, sin demasiadas restricciones.

A nivel de diseño de protocolo, estamos explorando un equilibrio. Actualmente, los pesos de los modelos y la transmisión de datos en la red todavía se realizan en texto claro, lo que proporciona la transparencia necesaria para la regulación. Al mismo tiempo, al estar construidos sobre cadenas públicas subyacentes como Ethereum, heredamos naturalmente sus características de descentralización y mecanismos de verificación. Esta arquitectura mantiene la visibilidad regulatoria necesaria y garantiza la resistencia a la censura del sistema.

A medida que las capacidades de la IA sigan avanzando, encontrar el equilibrio entre apertura y control será un tema importante que nosotros y toda la industria tendremos que enfrentar en los próximos años.

13. ChainCatcher: Si miramos hacia atrás en 2030, ¿cuál sería el indicador clave del éxito de Gensyn?

Harry Grieve: El indicador clave del éxito no son simplemente los datos financieros o el número de usuarios. Espero que la mayor contribución de Gensyn sea convertirse en la base económica de una civilización de máquinas paralela.

Para 2030, espero ver una sociedad, civilización y economía completamente paralelas funcionando en la blockchain, sin humanos. Esta civilización podría generar una producción económica igual o incluso mayor que la humana, tener verdadera creatividad y avanzar enormemente en el desarrollo científico y en la solución de grandes problemas humanos (como prolongar la vida o reducir la desigualdad). Si Gensyn es la base que hace posible todo esto, ese será el mayor símbolo de nuestro éxito.