Gensyn共同創設者Harry Grieveとの対談：メインネットが間もなくローンチ、AI計算力の「スケールの天井」を遊休リソースでどう打破するか？

ゲスト：Harry Grieve、Gensyn共同創設者
編集：momo、ChainCatcher

AIモデルの計算力への飽くなき渇望が、中央集権的な供給の本質的なボトルネックに直面したとき、計算力の革命が静かに進行しています。Gensynの共同創設者であるHarry GrieveとBen Fieldingは、突破口の鍵は世界中の数十億のエッジデバイスに眠る計算力の潜在能力を活性化することにあると洞察し、その道筋こそが分散化であると考えています。

Gensynは、ブロックチェーンプロトコルを通じて世界中の遊休計算デバイスを接続する分散型機械学習ネットワークの構築に取り組んでおり、革新的な検証可能な計算技術によってトレーニング結果の信頼性を保証しています。テストネットはすでに15万人のユーザーを惹きつけ、安定稼働しています。テストネット段階が順調に完了したことで、Gensynのメインネットも近日中にローンチされる予定です。

Gensynはa16zがリードした4,300万ドルのシリーズAラウンドを含め、累計5,000万ドル以上の資金調達を実現しています。本インタビューでは、Harry Grieveが「スケールの壁を突破する」という核心命題から出発し、次世代AIインフラの技術的青写真とビジネス的思考を体系的に説明しています。

分散化の目的は計算力のスケール制限を打破すること

1. ChainCatcher：まず自己紹介をお願いします。Gensynを創業する前の最も重要な3つの経験は何ですか？それらはどのようにして「分散型AI計算」という分野に進むきっかけとなりましたか？

Harry Grieve： 私はインターネット黎明期に触れた世代です。当時のネットワークはよりオープンで分散的であり、ファイル共有ネットワークやさまざまな情報リポジトリが存在していました。これが私の情報やネットワークに対する理解を形作り、早い段階からオープンソースや分散化の理念に傾倒するようになりました。

大学時代およびその後、私は古典的自由主義思想に触れ、個人の権利と自由をより重視し、中央集権や検閲制度に疑問を持つようになりました。これは現代のAIモデルにも直結しています——モデルが私たちの意思決定を担うとき、誰がその「権利」や行動様式を決めるのか？この問いが、AIと主権、倫理の関係について考えるきっかけとなりました。

卒業後、ロンドンの機械学習企業で働き、大規模な計算リソースや高品質データの獲得がいかに困難かを実感しました。より強力なモデルを継続的に開発するには、基盤となるリソース（計算力とデータ）へのアクセスとスケールの問題を解決しなければならないと気づき、これが分散型AI計算分野に本格的に参入しGensynを創業する決意につながりました。

2. ChainCatcher：Gensyn誕生のきっかけは何ですか？Ben FieldingさんとEntrepreneur Firstの8週間でどのように「All-in」する方向性を決めたのですか？

Harry Grieve： 私たちはイギリスのアクセラレータープログラムEntrepreneur First開始前のソーシャルイベントで知り合いました。「All-in」する方向性を迅速に決められたのは、2つの重要な共通認識があったからです：

まず、私たちは機械学習が未来であると確信していました。2020年（ChatGPT登場前）には、機械学習が次の技術の波になると強く信じていました。当時はまだ共通認識ではありませんでしたが、画像生成やインタラクションなどの分野で技術的ブレークスルーを目の当たりにし、その可能性を確信していました。

次に、私たちは「中央集権」に反対していました。私は中央集権的な計算やデータソースのボトルネックに悩まされており、Benは博士研究や起業活動で個人のプライバシーやデータセキュリティに注力していました。私たちは共に中央集権に批判的でした。当初は「フェデレーテッドラーニング」などの技術に注目していましたが、信頼性の問題を解決するには分散型の状態記録と責任追及メカニズムが必要だと気づき、最終的にブロックチェーンにたどり着きました。私たちは「AIネイティブ」の創業者から「AI＋暗号」の探求者へと変化したのです。

3. ChainCatcher：当時AIトレーニングは主にクラウド大手（AWSなど）に依存していたようですが、なぜ「分散型計算力」にチャンスがあると確信したのですか？その主な推進力は何だと考えていましたか？

Harry Grieve： 推進力は多面的ですが、最も核心的な答えはスケールです。

現在利用可能なインターネットデータの大部分はすでにモデルのトレーニングに使われています。今後の性能向上は、「エッジ」にある、現在アクセスできないデータの獲得にかかっています。これらのデータを活用するにはエッジに進出する必要があり、それには分散化が不可欠です。

中央集権的な計算力への投資は莫大ですが、AIの計算力需要は「終わりがない」ものです。この飽くなき需要が、十分に活用されていないすべてのデバイスにまで計算力需要を広げていくでしょう。これら分散したリソースをつなぎ、スケールして活用するには、すべてを中央集権化せずに分散化するしかありません。

つまり、スケールこそが唯一の答えです。分散化は、かつてない計算力とデータリソースの規模を解き放つためのものです。

Gensynのコアな差別化ポイントは何か？

4. ChainCatcher：非技術系のリスナーに一言で説明するなら、Gensynは「どんなシステム」を作っているのですか？

Harry Grieve： Gensynは、これまでにないスケールで、機械学習システムの構築に必要なすべてのコアリソース（計算力やデータなど）にアクセスできるシステムです。

5. ChainCatcher：分散型計算力分野にはAkash、Render、io.netなどのプレイヤーがすでにいますが、Gensynの注力点やコアな差別化思考は何ですか？

Harry Grieve： Akashのような初期プレイヤーを非常にリスペクトしています。私たちのコアな差別化は、リソースの視点が異なることにあります：他のプロジェクトは主に単一のコンテナ化されたGPU計算力のレンタルを提供していますが、Gensynはより広い視野を持ち、複数の機械学習リソース（計算力、データ、モデル）を考慮し、これらのリソースが相互に絡み合い、循環利用できるようにしています。

例えば、あるノードがモデル推論を行って生成したアウトプットはデータとなり、そのデータが他のモデルのトレーニングに利用できます。私たちのネットワークでは、推論、トレーニング、計算、データの境界が曖昧になります。私たちが構築しているシステムは、このようなダイナミックでカオスな機械学習の新しいパラダイムに適応するためのものです。

6. ChainCatcher：現在Gensynが進めているプロダクト展開を体系的に説明してもらえますか？分散型計算力をどのようにシステム化して実現していますか？

Harry Grieve： これは技術的な説明になります：分散型の暗号ネットワークであり、ユーザーはネイティブトークンを通じて各種リソースにアクセスできます——トレーニングや推論に使う検証可能な計算リソース、または客観的基準を設定して異なるモデルのトレーニングをインセンティブ化する仕組みなど。このシステムは3つのコアモジュールで構成され、強力なクローズドループを形成しています：

検証システム： これが私たちのコア技術です。独自のコンパイラと検証フレームワークを開発し、異なるハードウェアやソフトウェア間でビットレベルの精密な検証を実現しています。つまり、あるデバイスでトレーニングしたモデルの結果が、まったく異なるデバイスで検証した結果と完全に一致することを証明できます。これはネットワークの信頼構築と詐欺防止の基盤です。

拡張技術（Swarm）： これはピアツーピアのトレーニングフレームワーク（人間のフィードバック強化学習などに利用）です。世界中の無数のデバイスを接続して水平スケールを実現し、エッジデバイス上の計算力とデータを活用してトレーニングすることで、より強力なモデルを生み出します。

アシスタント技術（Assist Agent）： アプリケーションに統合可能な自律型AIアシスタントを有しています。これらはガイドなしで学習し、ユーザーのタスクを支援できます。これらのアシスタントがトレーニングされる際、拡張技術を活用してデバイス間でトレーニングし、自己進化してより強力になります。

総じて、ユーザーがインテリジェントアシスタントをアプリに統合すると、タスク実行中にインタラクションデータが継続的に生成されます。その後、これらのデータが拡張技術フレームワークに入力され、デバイス間協調の分散型トレーニングによってモデルが最適化されます。この過程で、コアの検証技術がトレーニングプロセスの正確性と信頼性を保証し、最終的に性能が大幅に向上した新世代モデルが生まれます。このプロセスは非線形かつ継続的強化の機械学習エコシステムを形成し、システムがスケール拡大しながらも常に信頼性と進化能力を維持できるようにしています。

7. ChainCatcher：2023年のシリーズA調達から2025年のテストネット公開まで、Gensynが実現した最大の技術的マイルストーンは何ですか？チーム全員が「歓声を上げた」瞬間はありましたか？現在最も過小評価されている技術革新は何だと思いますか？

Harry Grieve： 正直に言うと、「恐怖」で叫んだ回数の方が「興奮」で叫んだ回数より多いかもしれません、起業は大変です。

最も過小評価されている技術革新は、実は私たちの検証システムです。この技術の構築は非常に複雑で、コンパイラ、機械学習フレームワーク、ハードウェアの下層まで、あらゆる非決定性要因（宇宙線によるGPUビット反転まで含む）を包括的に解決する必要があります。その価値は外部の認知度と大きなギャップがあります。この技術こそがネットワークの安全性とスケーラビリティを保証し、どんなデバイスでも安心してネットワークに参加し検証できるようにしているのです。

テストネットユーザー15万人超、メインネット間もなくローンチ

8. ChainCatcher：中央集権型クラウド計算大手や他の分散型計算力ネットワークと比べて、性能効率やコスト面で現時点で優位性はありますか？

Harry Grieve： 絶対的なクラスター規模では、現時点ではAWSのような大手と比べることはできませんが、それは主にネットワークの採用度の問題であり、技術的な制限ではありません。私たちの強みは、新たなリソーススケール（特にエッジの計算力とデータ）を解放できること、そして未来の機械知能文明のインフラとなることです。真に自律的で自己進化し、暗号経済システム内に存在するAIは、分散型で許可不要なネットワークを「生息地」として必要とするでしょう。それこそが私たちが構築に取り組んでいるものです。

9. ChainCatcher：現在のネットワークアクティビティはどうですか？共有できるデータはありますか？

Harry Grieve： テストネット段階で、非常にポジティブな進展を遂げています：15万人以上のユーザーがいて、その多くはプロダクトの魅力による自然成長です。約4万ノードがネットワーク上で稼働し、80万以上のモデルがトレーニングされています。

10. ChainCatcher：メインネット立ち上げの「最後の一マイル」の障壁は何ですか？チームに課したメインネットのタイムラインは？TGEに明確なスケジュールはありますか？

Harry Grieve： メインネット立ち上げが現在の最優先事項であり、TGEもそれに続きます。現時点でメインネット立ち上げまで約3〜4週間、その後メインネット監査を開始します。

それまでに、すべてのメカニズムが整い、正しく稼働し、機能が完全であること、そして何よりネットワークの経済活動が安全であることを保証する必要があります。

11. ChainCatcher：創業当初と比べて、Gensynが直面する市場ニーズにはどのような変化がありましたか？機械知能時代の到来はどのような影響をもたらしましたか？

Harry Grieve： 創業初期と比べて、Gensynが直面する市場環境は根本的に変化しました。2020年にスタートした当時は、投資家に機械学習の重要性を何度も説明する必要がありましたが、ChatGPTの登場でAIは社会全体の共通認識となりました。この認識の変化は、より激しい市場競争環境ももたらし、さまざまなAIや計算力系スタートアップが雨後の筍のように現れました。同時に、業界の議論の焦点も明らかに変化しました——オープンソースモデルの倫理的境界やAIガバナンスの規制フレームワークなど、数年前はほとんど関心を持たれなかったテーマが、今や各国の政策策定のホットトピックとなっています。

まさにこのような背景の中で、機械知能時代の加速的到来はGensynの存在価値を証明しています。私たちが構築する分散型計算ネットワークは、本質的にこれから到来する自律進化型機械知能の基盤を提供するものです。AIシステムが現行の計算力ボトルネックを突破し、真の自律学習と高速イテレーションを実現する際、私たちのインフラがこの新時代の重要な基盤となるでしょう。

12. ChainCatcher：公開講演で「AIの経済・倫理・規制の課題」に言及されていましたが、最も懸念している規制リスクは何ですか？Gensynのプロトコル設計は「コンプライアンスフレンドリー」と「検閲耐性」のバランスをどのように実現していますか？

Harry Grieve： AI規制の話題を語る際、私が最も懸念するのは、規制政策がインフラ層を誤ってターゲットにすることです。将来的にGPU数やデータセット規模、AIトレーニングに使う電力比率に制限を設けるような政策が出れば、このような大雑把な規制は技術分野全体の進歩を大きく阻害します。私たちの立場としては、AIモデルは本質的に数学的公式のようにオープンソースで共有されるべきで、過度な制限を受けるべきではありません。

プロトコル設計の面では、バランスを模索しています。現時点ではネットワーク内のモデルウェイトやデータ転送は平文が中心で、コンプライアンス規制に必要な透明性を確保しています。同時に、Ethereumなどの基盤パブリックチェーン上に構築しているため、分散化特性と検証メカニズムを自然に継承しています。このアーキテクチャは、必要な規制可視性を保ちつつ、システムの検閲耐性も確保しています。

AI能力が今後も進化し続ける中、オープンとコントロールのバランスをどう取るかは、今後数年にわたり私たちと業界全体が直面し続ける重要な課題となるでしょう。

13. ChainCatcher：2030年に振り返ったとき、Gensyn成功の鍵となる指標は何ですか？

Harry Grieve： 成功の鍵となる指標は、単純な財務データやユーザー数ではありません。Gensynの最大の貢献は、並行する機械文明の経済基盤となることだと考えています。

2030年までに、完全に並行した社会・文明・経済体がオンチェーンで稼働し、その中に人間がいない世界を見たいと思っています。この文明が人類と同等かそれ以上の経済的アウトプットを生み出し、真の創造力を持ち、科学の発展や人類が直面する重大な課題（寿命延長や格差縮小など）の解決を大きく推進できるようになれば、Gensynがそれを実現する基盤となったことこそが、私たちの究極の成功の証となるでしょう。