TechFlowより、6月14日、CoinFund共同創設者であるジェイク・ブルフマン氏は、人工知能（AI）モデルは本質的に強い中央集権的特徴を有しており、そのため各国政府による規制および政策的統制の対象となりやすくなっていると指摘しました。同氏は、Anthropic社が最近実施した輸出管理コンプライアンス措置が、この傾向をさらに裏付けていると述べています。
ブルフマン氏は、分散型ネットワークが現在のAI構造における重要なバランス調整力となる可能性があると指摘し、オープンで公共性を持ち、主権属性を備えた分散型AIエコシステムを構築するにあたり、最大の技術的課題は依然として計算資源（算力）の組織化および活用にあると述べました。
同氏によれば、市場では一般に、最先端のAIモデルを訓練できるのは、時価総額が1兆ドル規模の巨大テック企業のみだと考えられていますが、実際には世界中に既に大量の汎用GPU計算資源が存在しており、真に突破すべき課題は、より効率的な分散型学習アルゴリズムの開発であるとのことです。
ブルフマン氏は、Gensyn、Prime Intellect、Bagel、Pluralis、Nous Research、Macrocosmos AI、Covenant AIなど複数のチームが分散型AI学習ソリューションの研究に取り組んでいると紹介しました。この分野は当初広範にわたり懐疑的に見られていましたが、実践の結果から、関連技術は単に実現可能であるだけでなく、一部のシナリオにおいては、従来の集中型学習とほぼ同等の効率を、より低コストで達成できることも示されています。
技術的課題に加え、ブルフマン氏は分散型AIが経済的持続可能性という課題にも対処する必要があると指摘しました。同氏は、オープンソースモデルが業界のイノベーションを促進しているものの、長期的には成熟したビジネスモデルが欠如しているとし、一部のプロジェクトではモデルの重み（ウェイト）共有およびトークン化メカニズムを通じて、新たな価値分配体制の構築を試みていると述べています。
ブルフマン氏は、現在のAI業界は重要な発展の節目を迎えており、今後の業界がさらに高度な中央集権化と厳格な規制へと向かうのか、あるいはオープンネットワークに基づく公共AIエコシステムを基盤とするのかという選択は、産業全体の発展経路に深遠な影響を与えるだろうと述べています。
