AI 正在渴求 GPU 能力。
大型科技公司控制著大部分可用的計算資源。
計算成本在短短兩年內激增了超過 800%。
→ Gensyn 作為解鎖全球計算能力的“解決方案”而出現。
“嘿 Kaiz,你對 @gensynai 有什麼看法?”
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1. Gensyn 嘗試解決什麼問題?
• 計算資源被大型科技公司壟斷。
• 小型團隊無法獲得大規模的訓練資源。
• GPU 成本在短短兩年內增加了超過 800%。
→ 世界需要一個去中心化、可驗證且更具成本效益的計算基礎設施。

2. Gensyn 讓我印象深刻的地方
• 專注於「可驗證的訓練」模型。
• 專為機器學習計算而設的專用 Layer 1。
• 使 AI 訓練能在全球分佈的網絡上進行。
• 開源組件:rl-swarm、blockassist、skippipe。
• 從 a16z、CoinFund、Canonical Crypto、Protocol Labs、Eden Block 等籌集了 5060 萬美元。

3. Gensyn 如何解決這個問題?
這不僅僅是分享 GPU。
@gensynai 建立了一個可驗證的計算架構:
> 執行:運行分佈式 ML 任務。
> 協調:協調任務和獎勵。
> 通信:有效地同步數據。
> 驗證:通過“裁判委託”機制確保正確性。

4. Gensyn 的智能驗證機制
而不是重新檢查整個計算。
網絡僅在節點之間出現不一致的部分進行「重新計算」。
→ 這降低了成本,提高了效率,並保持了透明度。

5. 當 AI 訓練成為一個開放市場
@gensynai 將 AI 計算轉變為一個無需許可的市場:
> 無中介,無守門人。
> AI 開發者可以直接購買計算資源。
> 任何擁有 GPU 的人都可以為網絡做出貢獻。
> 所有交易和獎勵都在鏈上結算。
6. 到目前為止他們所取得的成就
• RL-Swarm 測試網已經上線。
• 發表了關於「可驗證的機器學習」的研究。
• Judge 系統正在積極驗證模型輸出。
• 為計算節點建立了獎勵框架。
7. 我看到 Gensyn 的更大願景
他們不僅僅是想分享 GPU。
他們的目標是重建整個 AI 基礎設施:
> 在全球範圍內降低 AI 成本。
> 使任何人都能訓練自己的模型。
> 建立一個去中心化、透明且高效的計算層。

8. 總結來說,Gensyn 是什麼?
@gensynai → 一個為 AI 提供計算的市場。
在 DePIN + AI 浪潮中邁出了一大步。
> 沒有中介,沒有守門人。
> 解鎖任何人訓練 AI 的能力。

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