Jake Brukhman van CoinFund zegt dat de naleving van exportcontroles door Anthropic bewijst dat AI snel centraliseert. Dit is wat hij eraan wil doen.
CoinFund-oprichter Jake Brukhman slaat alarm over de centralisatie van AI. Hij wees op de naleving van de Amerikaanse
exportcontroles voor AI door Anthropic als bewijs dat overheden hun greep op AI-modellen versterken.
Brukhman, die sinds 2020 de kruising van AI en gedecentraliseerde netwerken volgt, zegt dat het risico reëel is. Hij stelt dat gedecentraliseerde AI-netwerken het enige haalbare tegenwicht zijn. Voor hem is dit geen hypothetisch debat.
Lees ook:
https://www.livebitcoinnews.com/bitcoin-etfs-bleed-10-5b-as-binance-usdt-data-signals-weak-demand/
Gedecentraliseerde AI als tegenwicht voor overheidscontrole
Brukhman plaatste zijn zorgen op X en stelde dat AI-modellen altijd al een centraliserende kracht zijn geweest en een primair doelwit voor overheidscontrole. Hij beschreef de naleving van exportcontroles door Anthropic als het moment dat die visie in marktfeit veranderde.
Zijn standpunt is dat soevereine, openbare en publieke AI die draait op gedecentraliseerde netwerken het noodzakelijke alternatief is. Zonder dat, waarschuwt hij, zou AI onder censuur en eenzijdige staatscontrole kunnen vallen.
Hij merkte ook op dat zijn investeringsthese de afgelopen jaren niet verschoof naar AI zoals veel crypto-investeerders deden.
In plaats daarvan bouwde hij wat hij diepgaande expertise noemt op het kruispunt van AI en gedecentraliseerde netwerken. Die context bepaalt hoe hij de ontwikkeling van Anthropic interpreteert.
Unlike many investors in crypto, I did not pivot to AI in the last few years. However, since 2020, I built some of the deepest understanding in this industry on the intersection of AI and decentralized networks (crypto, web3).
From the start, it was very clear that AI models are…
— Jake Brukhman (@jbrukh) June 13, 2026
Het rekenkrachtprobleem dat gedecentraliseerde frontiertraining belemmert
Brukhman identificeert de rekenkrachtkloof als de kernuitdaging voor gedecentraliseerde AI. Hij stelt dat er wereldwijd voldoende commodity GPU-bronnen zijn om te concurreren met grote bedrijven op het gebied van frontiertraining.
Het obstakel is niet beschikbaarheid maar algoritmen. Trainen op gedistribueerde hardware vereist nieuwe technische benaderingen die gecentraliseerde infrastructuur niet nodig heeft.
Hij noemde verschillende teams die direct aan dat probleem werken. Gensyn, Prime Intellect, Pluralis, Nous Research, Macrocosmos en Covenant AI behoren tot de projecten die hij noemde.
Brukhman zei dat deze teams onderzoek deden naar gedistribueerd trainen op een moment dat de bredere industrie het onmogelijk achtte. Hij beschrijft de resultaten nu als niet alleen haalbaar, maar potentieel goedkoper en qua efficiëntie dicht bij traditionele gecentraliseerde benaderingen.
Getokeniseerde AI-modellen en de ontbrekende businesscase
Brukhman stelde ook de vraag naar economische duurzaamheid voor open-source AI. Hij zei dat open-source modellen, hoewel waardevol, momenteel een werkbaar bedrijfsmodel missen.
Dat beperkt volgens hem hun levensvatbaarheid op de lange termijn. Van de gedecentraliseerde AI-projecten wees hij Pluralis aan als de enige met tot nu toe een geloofwaardig antwoord.
Pluralis onderzoekt een model waarbij de gewichten van een AI-model worden verdeeld over meerdere deelnemers. Die structuur creëert een getokeniseerd eigendomskader en een onderliggend bedrijfsmodel.
Brukhman presenteerde dit als een betekenisvol onderscheid in het gedecentraliseerde AI-landschap, hoewel hij niet zover ging om voorspellen uitkomsten.
Geef een reactie