Чи зможе AI-технологія Gaia кинути виклик домінуванню в хмарних технологіях Apple, Google, OpenAI?

Штучний інтелект швидко став стандартною функцією у споживчих технологіях. Сьогодні такі платформи, як ChatGPT, Apple Intelligence та Google’s Gemini, обробляють усе — від пошукових запитів до особистих нагадувань. Незважаючи на обіцянки посиленої приватності, більшість обробки все ще відбувається на хмарних серверах.

Цей компроміс між зручністю та приватністю піднімає питання: чи можуть користувачі дійсно контролювати своє цифрове життя, якщо вони залежать від зовнішніх серверів? В інтерв’ю для BeInCrypto співзасновниця Gaia Сідні Лай окреслила, як компанія будує справжній «суверенітет даних», повертаючи користувачам контроль над їхнім цифровим життям.

Чим Gaia випереджає хмарних асистентів

Gaia — це децентралізована екосистема штучного інтелекту, створена для надання користувачам суверенітету над даними та власності на їхній AI. Мережа має кілька продуктів, включаючи Gaia Domain, Gaia Agents, Gaia AI Chat, нещодавно випущений AI Phone, Edge OSS — інфраструктурне рішення спеціально для виробників смартфонів, та інші. 

Але що робить Gaia унікальною серед таких лідерів ринку, як Apple чи Google, які також пропонують AI-платформи на пристрої? За словами Лай, відмінність Gaia — це відданість локальній обробці, що гарантує виконання всіх AI-операцій безпосередньо на пристрої користувача без передачі у хмару.

«Ключова різниця — це повний суверенітет даних, а не часткові можливості на пристрої. Крім того, користувачі стають учасниками децентралізованої мережі, отримуючи винагороди за внесок у колективні можливості AI-інференсу, а не просто споживаючи AI-сервіси», — сказала вона BeInCrypto. 

Вона пояснила, що Gaia вирішує «проблему власності», притаманну платформам на кшталт Siri чи Gemini, де користувачі отримують доступ до універсальних, багатокористувацьких AI-систем. 

«Існуючі платформи використовують те, що ми називаємо моделями “один розмір для всіх”. Вони можуть вивчати певні вподобання, але по суті це той самий AI-асистент, що спілкується з усіма. Gaia Edge дозволяє запускати власний персоналізований AI-екземпляр, який навчається саме у вашому контексті, робочих процесах і даних — без передачі цієї інформації за межі пристрою», — зазначила вона.

Лай відзначила, що з архітектурної точки зору Gaia Edge відрізняється від Apple та Android тим, що діє як шар можливостей, а не частина операційної системи, забезпечуючи справжній AI-інференс на пристрої. За її словами,

«Хоча Apple та Android досягають прогресу у локальній обробці, вони все ще залишаються переважно операційними системами, які просто містять AI-функції».

Крім того, інтеграція Model Context Protocol (MCP) є «конкурентною перевагою». Це забезпечує автоматизацію, керовану контекстом, від персональних AI-агентів, з урахуванням місця розташування та вподобань, чого бракує нинішнім мейнстрім-платформам.

Усі ці функції вражають, але Лай підкреслила, що особливо варто відзначити офлайн-можливості Gaia Chat. 

«Gaia Chat працює у режимі польоту, при поганому з’єднанні та обробляє чутливий особистий контекст без залежності від інтернету. Ваш AI зберігає повне знання ваших вподобань, звичок і контексту навіть офлайн. На відміну від хмарних асистентів, він може вести особисті фінансові обговорення, відповідати на питання про здоров’я та приватні думки без передачі цих даних на зовнішні сервери», — заявила керівниця.

Вона окреслила кілька сценаріїв використання, де Gaia перевершує хмарних асистентів.

• Gaia Chat зберігає повну історію розмов і особисті знання навіть без підключення, на відміну від хмарних асистентів, які втрачають контекст офлайн.
• Інтеграція MCP дозволяє миттєво автоматизувати особисті завдання безпосередньо на пристрої, без залежності від API чи хмари.
• Професіонали у чутливих сферах (охорона здоров’я, право, терапія) можуть безпечно використовувати Gaia, оскільки дані ніколи не залишають пристрій, уникаючи ризиків невідповідності.
• Локальна обробка підтримує додатки з критичною затримкою, такі як переклад мов у реальному часі, голосова взаємодія та доповнена реальність (AR), з якими хмарні системи не справляються через затримки мережі.

Gaia AI Phone та економіка мережі 

Однією з найсміливіших інновацій Gaia є Gaia AI Phone. Запущений на початку цього місяця, телефон не лише виконує функції особистого пристрою, а й працює як повноцінний вузол у децентралізованій AI-мережі. Користувачі можуть заробляти токени GAIA, створюючи економічний стимул підтримувати систему. 

Втім, підхід Gaia виходить за межі винагороди за «сиру» обчислювальну потужність. Лай описала, що вузли винагороджуються на основі поєднання факторів: якості сервісу, доступності, спеціалізованих баз знань і унікальних конфігурацій моделей. 

На практиці це означає, що телефон зі спеціалізованим медичним AI може заробити більше, ніж потужний десктоп із загальною моделлю. Спеціалізація, а не лише потужність, позиціонується як головний рушій цінності в мережі.

«Система смарт-контрактів ескроу з використанням ‘Purpose Bound Money’ створює цікаву економічну динаміку. Коли ціна токена падає, провайдери послуг отримують більше токенів за одиницю електроенергії та обчислень, природно заохочуючи нових учасників і розбавляючи існуючу концентрацію. Навпаки, коли попит зростає і ціна токена підвищується, користувачі фактично платять преміальні тарифи, створюючи механізм балансу попиту і пропозиції», — додала вона.

Крім того, Gaia використовує доменну структуру, в якій вузли повинні відповідати певним вимогам LLM і знань перед приєднанням, а балансування навантаження рівномірно розподіляється між кваліфікованими учасниками. 

Втім, Лай визнала, що залишаються виклики. Серед них — низькі коефіцієнти конверсії та накладні витрати на постійну верифікацію.

«Більш фундаментально, криптоекономічна модель сильно залежить від механізмів стейкінгу та слешингу, які ще не були протестовані у масштабі. Система валідації AVS вимагає “переважно чесних вузлів”, але економічні стимули під час ринкових спадів можуть непередбачувано змінити ці пропорції», — зазначила вона для BeInCrypto.

Як Gaia протидіє ризикам централізації?

Децентралізовані мережі іноді ризикують відтворити централізацію через економічні чи технічні вузькі місця. Проте Лай підкреслила, що архітектура Gaia спроектована для протидії цим тенденціям з самого початку. 

Вона підкреслила, що GaiaNet використовує багаторівневу стратегію децентралізації, де окремі вузли зберігають повний контроль над своїми моделями, даними та базами знань. 

«Оператори доменів надають послуги довіри та пошуку, але не можуть контролювати роботу чи дані підлеглих вузлів. Шар DAO governance гарантує, що жодна окрема сутність не може одноосібно змінити правила мережі», — прокоментувала співзасновниця Gaia.

З економічного боку Gaia інтегрує вбудовані стимули децентралізації у свою токеноміку. Крім того, процес стейкінгу розподіляє верифікацію між багатьма власниками. Дохід також надходить безпосередньо від доменів до вузлів через смарт-контракти, обмежуючи «проміжне захоплення». 

Технічно кожен вузол працює на WasmEdge runtime зі стандартизованими, сумісними з OpenAI API. Це дозволяє безперешкодно переміщатися між доменами та знижує ризик vendor lock-in. 

«Бази знань і доопрацьовані моделі залишаються у операторів вузлів як NFT-активи, створюючи портативні цифрові майнові права», — прокоментувала Лай.

Нарешті, «Purpose-Bound Money» додатково блокує посередників від захоплення цінності без надання послуг.

Чи може Gaia працювати у вашій юрисдикції?

Окрім викликів централізації, відповідність місцевим регуляціям давно є слабким місцем для крипто та AI. Лай також підкреслила, що це все ще «еволюційна сфера» для Gaia. 

«Крос-бодерні сценарії, коли французький користувач отримує доступ до німецького вузла, створюють складні юрисдикційні питання», — зазначила вона.

Втім, Лай стверджує, що локальний інференс змінює ситуацію, дозволяючи кожному вузлу адаптуватися до власної юрисдикції.

«Кожен вузол Gaia може бути налаштований із параметрами відповідності для конкретного регіону. Наприклад, вузли, що працюють у Каліфорнії, можуть впроваджувати політики зберігання даних відповідно до CCPA, тоді як європейські вузли можуть мати суворіші вимоги до анонімізації. WasmEdge runtime забезпечує ізольовані середовища виконання, які можуть впроваджувати ці правила на рівні обладнання», — розповіла вона.

Лай зазначила, що основна перевага Gaia — це «суверенітет даних за задумом». Оскільки дані ніколи не залишають локальний вузол, користувач у Німеччині, який запускає Gaia з локальним інференсом, зберігає всі особисті дані та розмови в межах німецької юрисдикції. 

Такий підхід по суті вирішує багато вимог GDPR щодо зберігання даних і крос-бодерних передач. Крім того, керівниця послалася на наукову роботу, зазначивши, що EigenLayer AVS може перевірити, що вузли запускають правильні моделі та бази знань. 

Вона додала, що цей механізм може також поширюватися на перевірки відповідності, коли валідатори періодично аудіюють вузли, щоб підтвердити дотримання вимог юрисдикції щодо обробки, логування та політик зберігання даних.

«Хоча розмови залишаються локальними, вузли можуть генерувати криптографічно підписані журнали відповідності, які доводять дотримання регуляцій без розкриття даних користувача. Ці журнали можуть демонструвати управління згодою, цілі обробки даних і відповідність політикам зберігання для регуляторів, зберігаючи при цьому приватність», — деталізувала Лай.

Етичні запобіжники: мінімізація зловживань у permissionless-екосистемі

Надаючи користувачам повний контроль над їхнім AI і даними, Gaia також створює ризики зловживань, наприклад, запуск упереджених чи шкідливих моделей локально. Як пояснила Лай, Gaia координує ризики через:

• Говернанс на рівні домену: оператори встановлюють вимоги до прийнятних моделей у своєму домені, обмежуючи шкідливі чи упереджені моделі від отримання винагород чи популярності.
• AVS Validation: дослідження EigenLayer AVS демонструє, як мережа може перевірити, що вузли запускають заявлені моделі. Теоретично це також може ідентифікувати шкідливі моделі, хоча наразі сфера застосування обмежена.
• Економічні дезінцентиви: стейкінг і слешинг карають зловмисну діяльність, створюючи фінансовий тиск на відповідальну поведінку.

Попри це, Лай визнала, що в поточній структурі залишаються критичні прогалини.

«Документація виявляє кілька тривожних обмежень. Система явно дозволяє “політично некоректні” відповіді та моделі, які можуть “відповідати у певному стилі (наприклад, імітувати людину)”, що легко може призвести до переслідувань чи імітації. Permissionless-природа означає, що будь-хто може запускати вузли з будь-якими моделями, незалежно від етичних міркувань».

Вона підкреслила, що система верифікації лише підтверджує, чи працюють вузли з заявленими моделями, не оцінюючи їхню етичну якість. У результаті навіть вузол, що відкрито запускає упереджену модель, може пройти всі перевірки.

Gaia запустить інтерфейс розгортання AI-агентів взимку 2025 року

Попри всі технологічні прориви, Gaia не зупиняється. Лай повідомила, що мережа готується запустити інтерфейс для розгортання AI-агентів взимку 2025 року. Вона також описала філософію дизайну та підхід для BeInCrypto.

«Наш підхід зосереджений на чаті як основному інтерфейсі — не тому, що ми створюємо “ще один клон ChatGPT”, а тому, що розмовна взаємодія — це найінтуїтивніший спосіб для користувачів передавати наміри AI-системам. Складність розгортання агентів абстрагована за природною мовною взаємодією. Запуск автономної автоматизації робочих процесів здійснюється через чат-інтерфейс із MCP», — розповіла вона BeInCrypto.

Компанія також впроваджує так звану модель «поступового розкриття». Замість того, щоб перевантажувати користувачів налаштуваннями на старті, програмне забезпечення вводить більш просунуті опції лише тоді, коли користувачі звикають до системи. Процес онбордингу, тим часом, адаптується до кожного пристрою та середовища користувача, пропонуючи персоналізовані підказки замість загальних інструкцій.

Нарешті, Gaia бере на себе технічну складність за лаштунками через Edge OSS. Розподіл ресурсів, розгортання моделей і захист безпеки управляються прозоро. Таким чином, користувачі можуть зберігати контроль над поведінкою свого AI без необхідності розуміти апаратну частину.

Бачення Gaia, сформульоване Лай, переосмислює AI від корпоративної утиліти до особистої домінанти, потенційно змінюючи баланс між інноваціями та індивідуальним впливом у світі, насиченому даними. Її успіх залежатиме від поєднання технічних обіцянок з економічною та етичною стійкістю у міру масштабування впровадження.