Почему майнинговые пулы работают в распределенных сетях, а обучение ИИ - нет?

В этой статье простым языком объясняются ключевые моменты, лежащие в основе различия между майнингом Биткоинов и обучением ИИ. По мере того, как DePIN набирает обороты в 2026 году, многие операторы и инвесторы задают один и тот же вопрос: если майнинговые пулы могут объединять майнеров по всему миру, почему DePIN не может сделать то же самое для обучения ИИ?

Люди считают, что раз криптомайнинговые пулы могут объединять тысячи майнеров по всему миру для совместной добычи монет, то DePIN должен быть способен на то же самое. Они полагают, что DePIN может объединять простаивающие графические процессоры, разбросанные по разным дата-центрам, для совместного обучения больших языковых моделей (large language models).

Эта идея звучит логично на бумаге, но в реальных инженерных задачах она сталкивается с серьезными проблемами, вызванными задержкой сети, пропускной способностью и механизмами синхронизации.

Майнинг BTC и обучение больших моделей ИИ – это две совершенно разные вычислительные задачи, предъявляющие очень разные требования к качеству сети. В этой статье простым языком объясняются ключевые проблемы, лежащие в основе этого различия.

Мы покажем, почему майнинговые пулы идеально подходят для распределенных систем, почему обучение больших моделей ИИ с трудом работает в таком режиме и почему обучение моделей так чувствительно к задержке сети.

Почему майнинг пулы могут использовать распределенную архитектуру, когда обучение ИИ испытывает трудности

Чтобы наглядно увидеть разницу, недостаточно просто смотреть на внешнюю оболочку серверов. Необходимо изучить, как машины взаимодействуют друг с другом в процессе работы.

Майнинговые пулы объединяют независимые машины

Майнеры биткоинов (ASIC) выполняют очень простую работу. Они угадывают случайные числа внутри чипа, чтобы найти результат хеширования, соответствующий сложности сети. В ходе этого процесса каждый Асик действует как полностью независимая единица.

Асику не нужно знать, что вычисляет соседняя машина или машина, находящаяся на другом конце океана. Ему не нужно останавливаться и ждать, пока другие машины вернут промежуточные данные. Вычисления происходят непосредственно внутри чипа, и нет сложной передачи данных. Асик связывается с пулом только раз в несколько секунд, когда загружает вычисленные доли в виде крошечного пакета данных.

Поэтому к сетям майнинговых пулов предъявляются очень низкие требования к скорости и задержке. Даже если ваша майнинговая ферма находится в отдаленной долине с задержкой сети в сотни миллисекунд, ваши Асики все равно будут стабильно получать доход, пока соединение остается активным.

Обучение ИИ объединяет графические процессоры, которые должны работать вместе

Обучение больших моделей ИИ использует прямо противоположную логику. Когда вы подключаете десятки тысяч графических процессоров для обучения большой модели, они не выполняют отдельные небольшие задачи. Вместо этого они работают вместе, чтобы создать единый масштабный проект.

Современные коммерческие большие модели используют триллионы параметров, которые не помещаются в память одного графического процессора. Инженеры должны разбить модель на бесчисленное множество мелких частей и распределить их между различными графическими процессорами. Каждый графический процессор обрабатывает только один шаг или одну часть математической матрицы. Результат с графического процессора A должен мгновенно передаваться на графический процессор B. Обновления с графического процессора B должны синхронизироваться, проверяться и обновляться со всеми остальными графическими процессорами в сети, прежде чем все смогут перейти к следующему шагу одновременно.

Это означает, что обучение ИИ – это не просто суммирование вычислительных мощностей всех участников. Для минимизации времени ожидания синхронизации после каждого шага требуется большое количество графических процессоров, которые должны оставаться подключенными по высокоскоростной сети.

Независимые вычисления против ресурсоемких синхронных вычислений

Для объяснения этого можно использовать простой пример из реальной жизни:

Майнинг Биткоинов похож на группу людей, покупающих лотерейные билеты дома. Каждый выбирает свои номера, не мешая друг другу. Тот, кто выигрывает, просто звонит в головной офис, чтобы сообщить об этом. Даже если эти люди живут далеко и имеют медленный транспорт, это не вредит общей эффективности покупки лотерейных билетов.

Обучение большой модели больше похоже на написание книги с участием тысяч людей одновременно. Каждый автор должен останавливаться после каждого предложения, сравнивать свои замечания с остальными и согласовывать следующий шаг, прежде чем двигаться дальше.

В такой системе написания книг, если хотя бы один человек медленно выполняет свою работу, всем остальным приходится сидеть и ждать, независимо от собственной скорости написания предложений. В этом и заключается проблема ресурсоемких вычислительных систем синхронизации. Майнинг хорошо работает в распределенных средах, в то время как обучение ИИ страдает от задержек.

Почему при обучении больших моделей опасаются задержки в сети

Теперь, когда мы знаем различия между этими задачами, мы можем рассмотреть распространенную ошибку, которую допускают новички. Почему обучение ИИ – это нечто большее, чем просто скорость вычислений графического процессора?

Вычислительные ресурсы – это лишь основа, ключевое значение имеет поток данных

При оценке вычислительного центра для ИИ многие склонны подсчитывать количество видеокарт и обращать внимание на их скорость или объем памяти. Но в крупномасштабном распределенном обучении быстрые чипы – это только первый шаг.

Реальную мощность кластера определяет скорость передачи данных между различными графическими процессорами. Обучение модели – это цикл вычислений, обмена данными и еще раз вычислений. Если вычисления занимают всего несколько миллисекунд, а обмен данными – десятки миллисекунд, даже самые дорогие и передовые чипы будут тратить много времени на ожидание синхронизации данных.

Синхронизация параметров и градиенты являются основным узким местом

В реальных условиях обучения ИИ самым большим узким местом является так называемая синхронизация AllReduce.

Проще говоря, когда тысячи видеокарт обрабатывают различные обучающие данные за один раунд, каждая из них создает предложение по обновлению для модели. Чтобы модель не давала сбоев, эти тысячи карт должны обмениваться своими предложениями по сети, объединять их и вычислять окончательный ответ. Затем каждая карта обновляет свои параметры и берет следующую порцию данных.

Если задержка в сети высока, а пропускная способность низка, графические процессоры слишком много времени проводят в режиме ожидания синхронизации данных, и их фактическая интенсивность использования значительно снизится.

Сети центров обработки данных относятся к совершенно иному классу, чем общедоступный интернет

Чтобы устранить это узкое место, связанное с ожиданием, профессиональные центры обработки данных для ИИ вкладывают значительные средства в сети. Коммутаторы, сетевые карты, оптические модули и высокоскоростные кабели становятся основными статьями расходов.

В профессиональном центре искусственного интеллекта графические процессоры не просто подключаются к интернету. Они тесно связаны между собой через сети NVLink, InfiniBand или высокопроизводительные сети RoCE.

Графические процессоры внутри сервера обмениваются данными на сверхвысоких скоростях, а стойки используют выделенные коммутаторы и оптоволоконные кабели для поддержания связи с низкой задержкой. Цель состоит в том, чтобы тысячи графических процессоров не простаивали и не ожидали выполнения, позволяя им работать вместе как единая система.

DePIN использует другую модель. Она пытается соединить графические процессоры, разбросанные по разным городам или странам, используя общедоступный интернет. Общедоступный интернет хорошо подходит для обычной передачи данных, но он не может удовлетворить требованиям низкой задержки, высокой пропускной способности и интенсивной синхронизации, необходимым для обучения больших моделей.

В общедоступном интернете обычно наблюдается задержка в десятки миллисекунд, а также непредсказуемая потеря данных и сетевые колебания.

Разница между микросекундами и десятками миллисекунд может достигать тысяч раз. Если вы подключите тесно связанную задачу, требующую синхронизации на уровне микросекунд, к общедоступной сети с задержкой на уровне миллисекунд, закон физики диктует результат: общая эффективность обучения значительно снизится. В крайних случаях это резко увеличит время и стоимость обучения, что сделает проект менее привлекательным с коммерческой точки зрения.

Почему промышленным майнинговым фермам сложно стать распределенными узлами для обучения ИИ?

Поскольку обучение распределенного ИИ требует строгого качества сети, мы можем увидеть еще один практический факт в отрасли. Почему традиционные промышленные майнинговые фермы с дешевой и обильной электроэнергией сталкиваются с огромными физическими препятствиями при попытке перейти к распределенному ИИ?

Эта проблема вызвана несоответствием в логике инфраструктуры.

Традиционные майнинг фермы отдают приоритет ценам на электроэнергию

За последнее десятилетие развития майнинга главным правилом выбора фермы для добычи Биткоинов всегда был поиск дешевой и доступной электроэнергии. Многие крупные фермы располагаются в глубоких горах, на высоких плато или в пустынях, вдали от крупных городов. Они работают рядом с дешевыми гидроэлектростанциями, ветряными электростанциями или заброшенными газовыми месторождениями.

Такой выбор местоположения является разумным для майнинга. Майнерам не нужно перемещать огромные объемы внешних данных. Им нужно только подключиться к интернету и вовремя отправлять хэш-подачи. Даже если задержка сети высока, это не влияет на маржинальную прибыль фермы.

Инфраструктура для обучения ИИ использует прямо противоположную логику. В первую очередь ей нужны узлы с низкой задержкой, расположенные близко к магистральной сети интернета, а во вторую очередь – энергозатраты.

Майнинг ферма, расположенная в удаленном месте, где сетевые данные должны проходить через множество узлов, чтобы достичь магистральной сети интернета, с самого начала будет испытывать трудности с удовлетворением потребностей в ресурсоемких синхронных вычислениях.

Внешняя сеть образует первое физическое узкое место

На некоторых майнинговых фермах достаточно электроэнергии, но из-за ограничений, установленных на ранних этапах планирования, их здания подключены только к базовым коммерческим оптоволоконным или стандартным широкополосным сетям.

При модернизации оборудования для вторичного использования вопрос заключается не в том, может ли ферма подключиться к интернету. Вопрос в том, может ли внешняя сеть обеспечить стабильный высокоскоростной канал связи со скоростью несколько гигабит в секунду (Гбит/с) для поддержки частой синхронизации данных между глобальными узлами.

Маршрутизация через общедоступный интернет, пиковые нагрузки и потеря данных значительно увеличат время ожидания синхронизации при обучении больших моделей. Для таких ферм физические ограничения внешней сети представляют собой серьезное препятствие.

Затраты на модернизацию внутренней сети трудно покрыть

Даже если удастся проложить выделенные сетевые линии от основной магистрали интернета прямо до майнинг фермы, перестройка внутренней сети потребует значительных капиталовложений.

Традиционные помещения для ASIC майнинга требуют лишь недорогих коммутаторов и стандартных сетевых кабелей внутри стоек. Сетевая конфигурация проста и ненадежна. Для запуска кластера для обучения ИИ необходимо тщательно модернизировать системы. Необходимо заменить коммутаторы на высокопроизводительные, оплатить дорогостоящую проводку и переоборудовать полуоткрытые здания в герметичные помещения для хранения данных со строгим контролем температуры и влажности.

Это обновление – не просто подключение графических процессоров для запуска ИИ. Это перестройка системы на системном уровне, которая практически полностью разрушает исходное серверное помещение. Стоимость такой модификации часто превышает финансовые возможности малых и средних предприятий.

Действительно ли у DePIN полностью отсутствуют возможности в сфере искусственного интеллекта?

Поскольку распределенные по всему миру графические процессоры с трудом справляются с интенсивным синхронным обучением больших моделей, означает ли это, что модель DePIN не имеет ценности в эпоху ИИ?

Следует уточнить, что обучение в разных центрах обработки данных теоретически возможно. Крупные облачные провайдеры и компании, занимающиеся инфраструктурой ИИ, тестируют эту модель, используя выделенные сети, сжатие данных и оптимизированные настройки. Но эти решения основаны на высокотехнологичных сетях и системах планирования. Это не то же самое, что и разрозненные узлы DePIN, подключающиеся через общедоступный интернет.

Ключевой момент заключается в том, что не всем задачам ИИ требуется синхронизация данных так часто или строго, как, например, при обучении передовых крупномасштабных моделей.

Если отказаться от чрезмерно оптимистичной идеи использования слабо распределенных узлов для обучения сверхбольших моделей и вместо этого обратить внимание на чувствительные к стоимости вторичные рынки вычислительных ресурсов, которые допускают задержки, у DePIN все еще есть явные шансы на выживание в сфере ИИ.

Переключение внимания на выводы с низким приоритетом

В отличие от этапа обучения, этап вывода в модели ИИ (когда пользователь вводит запрос, а модель создает результат) по своей природе является в значительной степени независимым. На коммерческом рынке существует огромное количество задач вывода, не требующих быстрого отклика. К ним относятся пакетная обработка текста в автономном режиме, проверка контента в нереальном времени, внутренний поиск в корпоративных базах знаний и системы поддержки клиентов, которым не нужны мгновенные ответы.

Эти задачи могут выполняться в очередях и не требуют обратной связи на уровне миллисекунд. Если сеть DePIN может использовать свободные, простаивающие старые графические процессоры по всему миру, чтобы предлагать аренду вычислительных ресурсов по ценам, значительно более низким, чем в коммерческих публичных облаках, она становится очень привлекательным вариантом для клиентов с ограниченным бюджетом, которым важна стоимость единицы ресурсов.

Пакетный рендеринг и транскодирование видео

Помимо задач искусственного интеллекта, большой объем традиционных ресурсоемких вычислительных задач идеально вписывается в распределенную архитектуру DePIN. Примерами являются рендеринг кинокачества для 3D-анимации, пакетное перекодирование видео с высокой динамикой и базовые научные вычислительные задачи. Эти задачи имеют очень четкие характеристики: их можно разбить на бесчисленное множество независимых небольших частей.

Узлам не нужно взаимодействовать друг с другом во время работы, они просто отправляют каждый кадр, как только завершают его вычисление. Пока можно безопасно разделить задачу и проверить результаты, распределенная сеть GPU может использовать преимущество низкой стоимости объединения.

Поиск оптимальных задач тонкой настройки и обработки краев

При определенных условиях задачи тонкой настройки небольших моделей (обучение небольших моделей для конкретных отраслей) или задачи ИИ на периферии сети также являются потенциальными областями применения DePIN. Частота перемещения и синхронизации данных для этих задач значительно ниже, чем для крупных моделей на переднем крае вычислительной техники, что позволяет поддерживать нагрузку на сетевую инфраструктуру в контролируемом диапазоне.

Вкратце, истинная роль DePIN в ИИ заключается не в замене высококлассных, централизованных и быстрых центров обработки данных. Вместо этого он выступает в качестве гибкого и экономически эффективного инструмента для удовлетворения второстепенных вычислительных потребностей, для которых важны затраты и допустимы задержки.

Как различаются потребности сети для разных вычислительных задач?

Чтобы наглядно увидеть границы вычислительных ресурсов в разных бизнес-направлениях, мы можем сравнить, как различные задачи зависят от сети и задержки, используя эту таблицу:

Эта таблица раскрывает основное правило отрасли: возможность глобального распределения вычислительной задачи не зависит от количества имеющегося у вас оборудования. Она зависит от того, требуется ли самой вычислительной задаче высокочастотная принудительная синхронизация данных на микроуровне.

Какие вопросы следует задать, прежде чем переводить майнинг ферму на DePIN или AI?

Прежде чем переводить существующую инфраструктуру майнинг фермы на вычислительные пути DePIN или ИИ, рациональному оператору следует провести систематический аудит, задав четыре ключевых вопроса, чтобы избежать необдуманных инвестиций:

Подходит ли качество моей сети для задач искусственного интеллекта?

Это первый шаг перехода. Вам нужна профессиональная команда для оценки вашего объекта. Есть ли в вашем серверном помещении доступ к высококачественной магистральной сети Интернет? Стабильна ли общая внешняя пропускная способность в часы пик? Может ли время кругового обхода сети (RTT) оставаться в пределах целевого диапазона? Можно ли модернизировать внутреннюю проводку и конфигурацию до высокопроизводительной коммутируемой сети с низкой задержкой?

Если эти сетевые основы слабы, следует немедленно отказаться от задач, связанных с интенсивной синхронизацией.

Какой тип нагрузки подходит для моей электросистемы?

Майнинг биткоинов – это классический пример гибкой нагрузки. Вы можете в любое время присоединиться к программам управления спросом в сети, чтобы обменять отключения электроэнергии на дешевые кредиты.

Но для сервисов искусственного интеллекта и корпоративного инжиниринга требуется стабильное круглосуточное электроснабжение без каких-либо перебоев. Вам необходимо проверить, позволяет ли ваш договор на электроснабжение непрерывно работать с графическими процессорами на полной нагрузке в течение длительных периодов времени.

Достаточно ли на вашем предприятии резервных систем, таких как высококачественные резервные генераторы, для внезапных отключений электроэнергии?

Для каких типов задач подходит мое оборудование?

При покупке или повторном использовании видеокарт не стоит ограничиваться только результатами бенчмарков. Необходимо проверять характеристики по каждому параметру.

Соответствует ли объем видеопамяти минимальному порогу для вашей целевой задачи? Не создаст ли пропускная способность памяти узкое место для потока данных? Будут ли официальные драйверы и вычислительные платформы продолжать поддерживать и оптимизировать эту старую архитектуру чипа в ближайшие годы? Является ли приемлемым фактический процент отказов и стоимость запасных частей для подержанного оборудования после работы под высокими нагрузками?

Имеет ли моя модель получения дохода финансовый смысл?

Это наиболее важный пункт бухгалтерского учета. Суть перехода заключается не в возможности подключения к сети, а в том, сможет ли выручка покрыть все затраты на содержание.

Оператор должен разработать строгую финансовую модель, которая включает в себя региональные тарифы на электроэнергию, затраты на модификацию сети, амортизацию оборудования, реальную доступность заказов, расходы на техническое обслуживание и потенциальные упущенные возможности, объединенные в один расчет.

Нельзя напрямую скопировать успех майнингового пула в обучение DePIN AI

Криптомайнинговые пулы могут использовать децентрализованную модель для подключения огромного количества Асиков, поскольку задачи майнинга PoW предъявляют очень низкие требования к сетевой связи. Каждая машина работает автономно и лишь периодически сообщает о результатах.

Но обучение больших моделей ИИ – это совсем другое дело. По сути, это единая система, требующая предельной командной работы. Она жестко зависит от пропускной способности сети, задержки при настройке и общей стабильности. Поэтому, когда промышленные майнинговые фермы пытаются перейти на DePIN или вычисления для ИИ, они не могут просто скопировать нестрогую логику майнинговых пулов, объединяющих чипы, разбросанные по всему миру.

В гибридном вычислительном цикле опытные управляющие вычислительными активами знают, как следовать физическим законам и финансовым ограничениям:

• Задачи майнинга: отлично подходит для распределенной, низкокоммуникационной и высокогибкой монетизации с длительным циклом.
• Обучение больших моделей: полностью должно проводиться в высокоцентрализованных специализированных вычислительных центрах со сверхвысокой пропускной способностью и задержкой на уровне микросекунд.
• Распределенные сети DePIN: следует прагматично ориентироваться на задачи, чувствительные к стоимости, такие как вывод результатов с низким приоритетом, автономный рендеринг, пакетная обработка и легковесная тонкая настройка.

Вопрос уже не в том, может ли DePIN подключать графические процессоры по всему миру. Настоящий вопрос в том, подходит ли сама рабочая нагрузка для распределенной среды. Для майнинговых операторов успех зависит от того, соответствует ли рабочая нагрузка их условиям электропитания, сети и оборудования.

*Информация, представленная в данной статье, носит исключительно общий и справочный характер и не является и не должна рассматриваться как реклама, профессиональная консультация, предложение, приглашение или рекомендация к совершению сделок с каким-либо продуктом. Не предоставляется никаких гарантий, заверений, обещаний или обязательств, явных или подразумеваемых, относительно достоверности, точности, своевременности, полноты или правильности какой-либо информации, а также будущей доходности, эффективности или результатов использования какого-либо продукта. Bytwork прямо исключает всю ответственность (в той мере, в какой это разрешено применимым законодательством) в отношении информации, представленной в данной статье, и ни при каких обстоятельствах Bytwork не несет ответственности перед каким-либо лицом за любые убытки или ущерб, понесенные в результате использования любой информации, содержащейся в данной статье.