Phỏng vấn đồng sáng lập Gensyn, Harry Grieve: Mainnet sắp ra mắt, làm thế nào để tận dụng tài nguyên nhàn rỗi phá vỡ “trần quy mô” sức mạnh tính toán AI?

Khách mời: Harry Grieve, Đồng sáng lập Gensyn
Biên tập: momo, ChainCatcher

Khi cơn khát sức mạnh tính toán của các mô hình AI gặp phải giới hạn tự nhiên của nguồn cung tập trung, một cuộc cách mạng về sức mạnh tính toán đang âm thầm diễn ra. Hai đồng sáng lập của Gensyn, Harry Grieve và Ben Fielding, đã nhận ra rằng chìa khóa để phá vỡ thế bế tắc nằm ở việc kích hoạt tiềm năng sức mạnh tính toán đang ngủ yên trong hàng tỷ thiết bị biên trên toàn cầu, và con đường để làm điều đó chính là phi tập trung hóa.

Gensyn cam kết xây dựng một mạng lưới học máy phân tán kết nối các thiết bị tính toán nhàn rỗi trên toàn cầu thông qua giao thức blockchain, đồng thời đảm bảo độ tin cậy của kết quả huấn luyện bằng công nghệ tính toán có thể xác minh sáng tạo của mình. Testnet của họ đã thu hút 150.000 người dùng và vận hành ổn định. Khi giai đoạn testnet hoàn thành suôn sẻ, mainnet của Gensyn cũng sẽ sớm được ra mắt.

Gensyn từng nhận được khoản đầu tư vòng A trị giá 43 triệu đô la do a16z dẫn đầu, tổng số vốn huy động vượt quá 50 triệu đô la. Trong buổi phỏng vấn này, Harry Grieve đã hệ thống hóa việc Gensyn làm thế nào để xuất phát từ chủ đề cốt lõi “phá vỡ giới hạn quy mô”, xây dựng bản thiết kế công nghệ và tư duy kinh doanh cho hạ tầng AI thế hệ tiếp theo.

Mục tiêu của phi tập trung hóa là phá vỡ giới hạn quy mô sức mạnh tính toán

1. ChainCatcher: Xin hãy giới thiệu về bản thân. Ba trải nghiệm quan trọng nhất trước khi sáng lập Gensyn là gì? Chúng đã định hình như thế nào để bạn bước vào lĩnh vực “tính toán AI phi tập trung”?

Harry Grieve: Tôi thuộc thế hệ tiếp cận Internet từ rất sớm. Khi đó, mạng lưới mở hơn, phi tập trung hơn, tràn ngập các mạng chia sẻ tệp và kho thông tin khác nhau. Điều này đã hình thành nên hiểu biết của tôi về thông tin, mạng lưới và khiến tôi sớm nghiêng về các ý tưởng mã nguồn mở và phi tập trung.

Trong thời gian học đại học và sau đó, tôi tiếp xúc với tư tưởng tự do cổ điển, điều này khiến tôi càng chú trọng đến quyền cá nhân và tự do, đồng thời bắt đầu đặt câu hỏi về quyền lực tập trung và kiểm duyệt. Điều này liên quan trực tiếp đến các mô hình AI ngày nay — khi các mô hình đưa ra quyết định cho chúng ta, ai sẽ quyết định “quyền” và cách hành xử của chúng? Điều này đã khơi dậy suy nghĩ của tôi về mối quan hệ giữa AI, chủ quyền và đạo đức.

Sau khi tốt nghiệp, tôi làm việc tại một công ty học máy ở London, trực tiếp trải nghiệm khó khăn lớn trong việc tiếp cận tài nguyên tính toán quy mô lớn và dữ liệu chất lượng cao. Tôi nhận ra rằng, nếu muốn phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn, phải giải quyết vấn đề truy cập và quy mô tài nguyên cơ bản (tính toán và dữ liệu), đó cũng là lý do tôi quyết tâm bước vào lĩnh vực tính toán AI phi tập trung và sáng lập Gensyn.

2. ChainCatcher: Cơ duyên ra đời của Gensyn là gì? Bạn và Ben Fielding đã quyết định “All-in” hướng đi này như thế nào chỉ trong 8 tuần tại Entrepreneur First?

Harry Grieve: Chúng tôi gặp nhau tại một sự kiện xã hội trước khi chương trình tăng tốc Entrepreneur First ở Anh bắt đầu. Chúng tôi có thể nhanh chóng quyết định “All-in” hướng đi này dựa trên hai nhận thức chung quan trọng:

Thứ nhất, chúng tôi tin chắc học máy là tương lai. Năm 2020 (trước khi ChatGPT xuất hiện), chúng tôi đều tin tưởng mạnh mẽ rằng học máy sẽ là làn sóng công nghệ tiếp theo. Dù khi đó điều này chưa phải là nhận thức chung, nhưng chúng tôi đã nhìn thấy các đột phá công nghệ trong lĩnh vực tạo ảnh, tương tác... và tin vào tiềm năng của nó.

Thứ hai, chúng tôi cùng phản đối “tập trung hóa”. Tôi bị giới hạn bởi nút thắt cổ chai của tính toán và nguồn dữ liệu tập trung, còn Ben thì tập trung vào quyền riêng tư cá nhân và bảo mật dữ liệu trong nghiên cứu tiến sĩ và khởi nghiệp của mình. Chúng tôi đều có thái độ phê phán với tập trung hóa. Ban đầu, chúng tôi quan tâm đến các công nghệ như “học liên kết”, nhưng sau đó nhận ra để giải quyết vấn đề niềm tin, cần một cơ chế ghi nhận trạng thái và trách nhiệm phi tập trung, điều này cuối cùng dẫn chúng tôi đến blockchain. Chúng tôi từ những nhà sáng lập “AI gốc” đã trở thành những người khám phá “AI + crypto”.

3. ChainCatcher: Khi đó, huấn luyện AI dường như chủ yếu phụ thuộc vào các ông lớn đám mây (như AWS), tại sao bạn lại tin chắc “sức mạnh tính toán phi tập trung” nhất định có cơ hội? Động lực chính để các bạn chọn sức mạnh tính toán phi tập trung là gì?

Harry Grieve: Động lực đến từ nhiều phía, nhưng cốt lõi nhất là quy mô.

Hiện tại, phần lớn dữ liệu Internet có thể sử dụng đã được dùng để huấn luyện mô hình. Việc nâng cao hiệu suất trong tương lai phụ thuộc vào việc tiếp cận những dữ liệu “biên” hiện chưa thể truy cập. Để tận dụng được những dữ liệu này, bạn phải tiến ra biên, điều này đòi hỏi phi tập trung hóa một cách tự nhiên.

Dù sức mạnh tính toán tập trung được đầu tư rất lớn, nhưng nhu cầu về sức mạnh tính toán của AI là “không bao giờ đủ”. Cơn khát này sẽ thúc đẩy nhu cầu lan rộng đến mọi thiết bị chưa được tận dụng tối đa. Để kết nối và tận dụng quy mô các tài nguyên phân tán này mà không tập trung hóa tất cả, phi tập trung hóa là con đường duy nhất.

Vì vậy, quy mô là câu trả lời duy nhất. Phi tập trung hóa nhằm mở khóa quy mô tài nguyên tính toán và dữ liệu chưa từng có.

Điểm khác biệt cốt lõi của Gensyn là gì?

4. ChainCatcher: Nếu dùng một câu để giải thích cho khán giả không có nền tảng kỹ thuật, Gensyn thực chất đang “xây dựng hệ thống gì”?

Harry Grieve: Gensyn là một hệ thống cho phép bạn truy cập tất cả các tài nguyên cốt lõi (như sức mạnh tính toán và dữ liệu) cần thiết để xây dựng hệ thống học máy với quy mô chưa từng có.

5. ChainCatcher: Đường đua sức mạnh tính toán phi tập trung đã có Akash, Render, io.net... Gensyn tập trung vào điểm nào hoặc có sự khác biệt cốt lõi gì?

Harry Grieve: Chúng tôi rất tôn trọng những người chơi sớm như Akash. Sự khác biệt cốt lõi của chúng tôi một phần đến từ góc nhìn về tài nguyên: các dự án khác chủ yếu cung cấp dịch vụ cho thuê GPU đơn lẻ, đóng gói trong container. Còn Gensyn có góc nhìn rộng hơn, chúng tôi xem xét nhiều loại tài nguyên học máy (tính toán, dữ liệu, mô hình), và các tài nguyên này đan xen, có thể tái sử dụng lẫn nhau.

Ví dụ, đầu ra của một node thực hiện suy luận mô hình là dữ liệu, dữ liệu này có thể được dùng để huấn luyện các mô hình khác. Trong mạng lưới của chúng tôi, ranh giới giữa suy luận, huấn luyện, tính toán và dữ liệu trở nên mờ nhạt. Hệ thống chúng tôi xây dựng nhằm thích ứng với mô hình học máy mới đầy động và hỗn loạn này.

6. ChainCatcher: Bạn có thể giải thích hệ thống về bố cục sản phẩm hiện tại của Gensyn không? Các bạn đã hệ thống hóa việc hiện thực hóa sức mạnh tính toán phi tập trung như thế nào?

Harry Grieve: Đây là mô tả ở cấp độ kỹ thuật: Nó là một mạng lưới mã hóa phi tập trung, người dùng có thể truy cập các loại tài nguyên thông qua token gốc của chúng tôi — dù là tài nguyên tính toán có thể xác minh dùng cho huấn luyện hay suy luận, hoặc cơ chế khuyến khích huấn luyện các mô hình khác nhau dựa trên tiêu chuẩn khách quan. Hệ thống này gồm ba thành phần cốt lõi, cùng nhau tạo thành một vòng lặp mạnh mẽ:

Hệ thống xác minh: Đây là công nghệ cốt lõi của chúng tôi. Chúng tôi phát triển một trình biên dịch và khung xác minh độc quyền, có thể thực hiện xác minh chính xác từng bit trên các phần cứng và phần mềm khác nhau. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể chứng minh kết quả huấn luyện mô hình trên một thiết bị hoàn toàn trùng khớp với kết quả xác minh trên một thiết bị hoàn toàn khác. Đây là nền tảng xây dựng niềm tin mạng lưới và ngăn chặn gian lận.

Công nghệ mở rộng (Swarm): Đây là một khung huấn luyện ngang hàng (ví dụ dùng cho học tăng cường phản hồi con người). Nó cho phép bạn kết nối vô số thiết bị trên toàn cầu để mở rộng theo chiều ngang, tận dụng sức mạnh tính toán và dữ liệu trên thiết bị biên để huấn luyện, từ đó tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn.

Công nghệ trợ lý (Assist Agent): Chúng tôi có các trợ lý AI tự chủ có thể tích hợp vào ứng dụng. Chúng có thể học không định hướng và hỗ trợ người dùng hoàn thành nhiệm vụ. Khi các trợ lý này được huấn luyện, chúng có thể sử dụng công nghệ mở rộng của chúng tôi để huấn luyện trên nhiều thiết bị, từ đó tự tiến hóa và trở nên mạnh mẽ hơn.

Tóm lại, khi người dùng tích hợp trợ lý thông minh vào ứng dụng, nó sẽ liên tục tạo ra dữ liệu tương tác trong quá trình thực hiện nhiệm vụ; sau đó, dữ liệu này được đưa vào khung công nghệ mở rộng của chúng tôi, thông qua phương thức huấn luyện phân tán hợp tác giữa các thiết bị để liên tục tối ưu hóa mô hình; trong quá trình này, công nghệ xác minh cốt lõi sẽ đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của quá trình huấn luyện, cuối cùng tạo ra thế hệ mô hình mới với hiệu suất vượt trội. Quy trình này tạo thành một hệ sinh thái học máy phi tuyến tính, liên tục củng cố, giúp hệ thống vừa mở rộng quy mô vừa duy trì độ tin cậy và khả năng tiến hóa.

7. ChainCatcher: Từ vòng gọi vốn A năm 2023 đến testnet công khai năm 2025, cột mốc công nghệ lớn nhất mà Gensyn đạt được là gì? Có khoảnh khắc nào khiến cả đội “hét lên vì sung sướng” không? Theo bạn, đổi mới công nghệ nào của Gensyn hiện đang bị đánh giá thấp nhất?

Harry Grieve: Thành thật mà nói, số lần chúng tôi “hét lên vì sợ hãi” có lẽ nhiều hơn vì phấn khích, khởi nghiệp rất gian nan.

Theo tôi, đổi mới công nghệ bị đánh giá thấp nhất thực ra là hệ thống xác minh của chúng tôi. Việc xây dựng công nghệ này cực kỳ phức tạp, cần giải quyết toàn diện mọi yếu tố có thể gây ra tính không xác định từ trình biên dịch, khung học máy đến tầng phần cứng (thậm chí cả lật bit GPU do tia vũ trụ gây ra). Giá trị của nó và mức độ nhận biết bên ngoài có khoảng cách rất lớn. Chính công nghệ này đảm bảo an toàn và khả năng mở rộng của mạng lưới, giúp chúng tôi yên tâm cho phép bất kỳ thiết bị nào tham gia mạng và xác minh mà không lo an ninh bị suy giảm.

Testnet có hơn 150.000 người dùng, mainnet sắp ra mắt

8. ChainCatcher: So với các ông lớn đám mây tập trung hoặc các mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung khác, hiện tại các bạn có lợi thế gì về hiệu suất và chi phí không?

Harry Grieve: Về quy mô cụm tuyệt đối, hiện tại chúng tôi chưa thể so sánh với các ông lớn như AWS, nhưng đó chủ yếu là vấn đề về mức độ chấp nhận mạng lưới, không phải giới hạn kỹ thuật. Lợi thế của chúng tôi là mở khóa quy mô tài nguyên mới (đặc biệt là tính toán và dữ liệu ở biên), cũng như trở thành hạ tầng cho nền văn minh trí tuệ máy trong tương lai. Chúng tôi tin rằng, AI thực sự tự chủ, có thể tự tiến hóa và tồn tại trong hệ thống kinh tế mã hóa, sẽ cần một mạng lưới phi tập trung, không cần cấp phép làm “nơi cư trú”, và đó chính là điều chúng tôi đang xây dựng.

9. ChainCatcher: Hiện tại mức độ hoạt động của mạng lưới các bạn ra sao? Có số liệu nào đáng chia sẻ không?

Harry Grieve: Trong giai đoạn testnet, chúng tôi đã đạt được tiến triển rất tích cực: có hơn 150.000 người dùng, phần lớn tăng trưởng tự nhiên nhờ sức hút sản phẩm; khoảng 40.000 node đang hoạt động trên mạng; hệ thống đã huấn luyện hơn 800.000 mô hình.

10. ChainCatcher: Rào cản “kilômét cuối cùng” để khởi động mainnet là gì? Bạn đặt lịch trình mainnet cho đội như thế nào? TGE có lịch trình rõ ràng chưa?

Harry Grieve: Khởi động mainnet là ưu tiên hàng đầu hiện nay, TGE sẽ diễn ra ngay sau đó. Hiện chúng tôi còn cách mainnet khoảng 3-4 tuần, sau đó sẽ bắt đầu kiểm toán mainnet.

Trước đó, chủ yếu là đảm bảo mọi cơ chế đều đã sẵn sàng, vận hành đúng, đầy đủ chức năng, và quan trọng nhất là đảm bảo hoạt động kinh tế của mạng lưới an toàn.

11. ChainCatcher: So với khi mới thành lập, nhu cầu thị trường mà Gensyn đối mặt đã thay đổi như thế nào? Bạn nghĩ thời đại trí tuệ máy đến sẽ ảnh hưởng gì đến các bạn?

Harry Grieve: So với thời điểm mới thành lập, môi trường thị trường mà Gensyn đối mặt đã thay đổi căn bản. Nhớ lại năm 2020 khi chúng tôi mới bắt đầu, còn phải giải thích nhiều lần cho nhà đầu tư về tầm quan trọng của học máy, nhưng khi ChatGPT xuất hiện, AI đã trở thành nhận thức chung của toàn xã hội. Sự thay đổi nhận thức này cũng mang lại môi trường cạnh tranh thị trường khốc liệt hơn, các công ty khởi nghiệp AI và sức mạnh tính toán mọc lên như nấm sau mưa. Đồng thời, trọng tâm thảo luận của ngành cũng thay đổi rõ rệt — ranh giới đạo đức của mô hình mã nguồn mở, khung quản trị AI... những chủ đề này vài năm trước còn ít ai quan tâm, nay đã trở thành điểm nóng chính sách của các quốc gia.

Chính trong bối cảnh đó, sự tăng tốc của thời đại trí tuệ máy càng chứng minh giá trị tồn tại của Gensyn. Mạng lưới tính toán phi tập trung mà chúng tôi xây dựng về bản chất là để cung cấp nền tảng cho trí tuệ máy tự tiến hóa sắp tới. Khi hệ thống AI cần vượt qua nút thắt cổ chai sức mạnh tính toán hiện tại, đạt được học tập tự chủ và lặp lại nhanh chóng, hạ tầng chúng tôi xây dựng sẽ trở thành nền tảng then chốt cho kỷ nguyên mới này.

12. ChainCatcher: Bạn từng đề cập trong các bài phát biểu về “thách thức kinh tế, đạo đức và quản lý của AI”. Rủi ro quản lý nào bạn lo ngại nhất? Thiết kế giao thức của Gensyn làm sao cân bằng giữa “thân thiện với tuân thủ” và “chống kiểm duyệt”?

Harry Grieve: Khi bàn về quản lý AI, điều tôi lo ngại nhất là chính sách quản lý có thể nhắm sai vào tầng hạ tầng. Hãy tưởng tượng, nếu tương lai có chính sách giới hạn số lượng GPU, quy mô bộ dữ liệu, thậm chí tỷ lệ điện năng dùng cho huấn luyện AI, kiểu quản lý thô sơ này sẽ cản trở nghiêm trọng tiến bộ công nghệ. Theo quan điểm của chúng tôi, mô hình AI về bản chất nên được chia sẻ mã nguồn mở như công thức toán học, không nên bị hạn chế quá mức.

Ở tầng thiết kế giao thức, chúng tôi đang tìm kiếm sự cân bằng. Hiện tại, trọng số mô hình và truyền dữ liệu trong mạng vẫn chủ yếu ở dạng rõ ràng, điều này cung cấp sự minh bạch cần thiết cho quản lý tuân thủ. Đồng thời, vì chúng tôi xây dựng trên các blockchain công khai như Ethereum, nên tự nhiên kế thừa đặc tính phi tập trung và cơ chế xác minh của nó. Kiến trúc này vừa giữ được khả năng giám sát cần thiết cho quản lý, vừa đảm bảo khả năng chống kiểm duyệt của hệ thống.

Khi năng lực AI tiếp tục bứt phá, việc tìm ra điểm cân bằng giữa mở và kiểm soát sẽ là bài toán lớn mà chúng tôi và cả ngành phải liên tục đối mặt trong vài năm tới.

13. ChainCatcher: Nếu nhìn lại vào năm 2030, chỉ số thành công then chốt của Gensyn là gì?

Harry Grieve: Chỉ số thành công then chốt không phải là số liệu tài chính hay số người dùng đơn giản. Tôi hy vọng đóng góp lớn nhất của Gensyn là trở thành nền tảng kinh tế cho một nền văn minh máy song song.

Đến năm 2030, tôi hy vọng sẽ thấy một xã hội, nền văn minh và nền kinh tế hoàn toàn song song vận hành trên blockchain, không có con người. Nền văn minh này có thể tạo ra sản lượng kinh tế tương đương hoặc vượt con người, sở hữu sức sáng tạo thực sự, và thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển khoa học cũng như giải quyết các vấn đề lớn của nhân loại (như kéo dài tuổi thọ, giảm bất bình đẳng). Nếu Gensyn là nền tảng giúp tất cả những điều này thành hiện thực, đó sẽ là dấu hiệu thành công tối thượng của chúng tôi.