Предупреждение специалиста Huawei по чипам: масштабирование ИИ-железа приближается к «лавинной» точке. Что это значит для криптоинфраструктуры

Следующим узким местом в крипте могут оказаться вовсе не место в блоке, ликвидность или регулирование. Им может стать кремний.

Недавнее предупреждение Ляо Хэна, главного специалиста Huawei по полупроводникам и одной из ключевых фигур, стоящих за разработкой ИИ-чипов Ascend, вызвало обсуждение далеко за пределами индустрии ИИ. Его главный тезис прост, но крайне важен: доминирующий сегодня путь масштабирования ИИ-вычислений — наращивание числа процессоров и объёма памяти с высокой пропускной способностью — не может продолжаться бесконечно. В какой-то момент физические ограничения превращаются в экономические, а экономические ограничения — в системные.

Для индустрии блокчейна и криптовалют это не просто история про ИИ-железо. Это ранний сигнал о тех инфраструктурных давлениях, которые будут определять генерацию zero-knowledge-доказательств, децентрализованные рынки вычислений, ИИ-агентов в ончейне, работу валидаторов, доступность данных и следующее поколение криптобезопасности.

Конец эпохи «просто добавим ещё GPU»

Последние десять лет индустрия ИИ в значительной степени опиралась на грубое масштабирование: больше чипов, крупнее кластеры, быстрее межсоединения и выше пропускная способность памяти. Экосистема GPU NVIDIA стала стандартной основой для крупномасштабного обучения ИИ, инференса и всё чаще — для смежных задач вроде криптографического доказательства и моделирования. В материалах компании платформа дата-центров NVIDIA подаётся как полноформатный подход к ускоренным вычислениям на уровне железа, сетей, ПО и инструментов для разработчиков.

Предупреждение Ляо ставит под сомнение предположение, что эта стратегия масштабирования может и дальше идти без сбоев. Он не говорит, что спрос на ИИ-вычисления исчезнет. Его мысль в другом: постоянное увеличение числа чипов и объёма памяти рано или поздно упирается в ограничения — плотность энергопотребления, отвод тепла, сложность компоновки, задержки межсоединений, концентрацию цепочек поставок и стоимость.

Для крипты это важно, потому что многие новые блокчейн-нагрузки становятся не менее, а более требовательными к вычислениям.

Zero-knowledge-роллапы требуют генерации доказательств. Эксперименты с fully homomorphic encryption нуждаются в специализированном ускорении. Ончейн-приложения на базе ИИ зависят от слоёв инференса. Децентрализованные сети физической инфраструктуры требуют верификации. Рестейкинг и модели общей безопасности добавляют больше мониторинга, симуляции и автоматизации. Иными словами, крипта движется от эпохи, ориентированной на транзакции, к эпохе, ориентированной на вычисления.

Если кривая развития ИИ-железа станет дороже или менее предсказуемой, это почувствуют все, кто строит криптоинфраструктуру.

Почему ограничения ИИ-чипов важны для блокчейна

Блокчейн-системы всегда формировались под влиянием аппаратных реалий.

Биткоин-майнинг был преобразован ASIC-устройствами. Переход Ethereum на proof of stake снизил энергозатратный майнинг — этот сдвиг подробно отражён в исследовании Ethereum Foundation по энергопотреблению. Архитектура Solana с высокой пропускной способностью предполагает, что валидаторы способны поддерживать жёсткие требования к железу и сети. Сети zero-knowledge зависят от prover-узлов, которым часто нужны мощные CPU, GPU, FPGA или кастомные ускорители.

Индустрия иногда описывает крипту как «ПО, пожирающее финансы», но на практике любому блокчейну нужна физическая инфраструктура:

• Аппаратное обеспечение валидаторов и задержки сети
• Дата-центры и облачные провайдеры
• Устройства для безопасного хранения ключей
• Машины для генерации доказательств
• RPC-инфраструктура
• Индексаторы и архивные ноды
• Endpoints для ИИ-инференса у автоматизированных агентов
• Энергоснабжение и географическое распределение

Замедление традиционного масштабирования чипов может заставить блокчейн-команды пересматривать архитектуру так же, как сегодня исследователей ИИ вынуждают пересматривать дизайн моделей.

Вместо предположения о бесконечных вычислениях протоколам, возможно, придётся оптимизироваться под эффективность, специализацию и локальность.

Взгляд на ИИ-инфраструктуру как на «18-этажную пагоду»

Ляо, по сообщениям, описал цепочку создания ценности в ИИ как «18-этажную пагоду», противопоставляя это хорошо известному слоёному образу AI-стека у Дженсена Хуанга. Эта метафора не менее полезна и для крипты.

Современное блокчейн-приложение — это не просто смарт-контракт. Оно стоит на множестве взаимозависимых уровней:

1. Проектирование и производство чипов
2. Память и компоновка
3. Дата-центры и энергоснабжение
4. Операционные системы и драйверы
5. Криптографические библиотеки
6. Виртуальные машины
7. Механизмы консенсуса
8. Клиенты исполнения
9. Слои доступности данных
10. Оракулы
11. Индексаторы
12. Кошельки
13. Интерфейсы
14. Системы мониторинга безопасности
15. Системы управления
16. Инструменты комплаенса
17. ИИ-автоматизация
18. Доверие пользователя и хранение активов

Вывод здесь в том, что конкурентоспособность не определяется одним уровнем. Она рождается из координации всего стека.

Это особенно важно для инфраструктуры zero-knowledge. Более быстрый механизм генерации доказательств — это не только лучший алгоритм; он также зависит от паттернов доступа к памяти, параллелизации, дизайна компилятора, архитектуры схем и аппаратного ускорения. То же верно и для децентрализованных ИИ-сетей, где одних токен-инцентивов недостаточно, чтобы компенсировать неэффективную маршрутизацию вычислений или нестабильный инференс.

Криптопротоколы, которые рассматривают инфраструктуру как задачу полного стека, вероятно, окажутся в более сильной позиции, чем те, кто полагается на то, что универсальные облачные вычисления всегда будут дешёвыми и в избытке.

Закон масштабирования Tau и переход от миниатюризации к движению данных

Одна из самых интересных идей, связанных со стратегией Huawei в области чипов, — это Tau Scaling Law. Суть концепции, как её описывает Ляо, в том, что когда традиционные преимущества уменьшения транзисторов начинают ослабевать, проектировщикам систем следует гораздо активнее сосредоточиться на улучшении передачи данных между компонентами.

Для блокчейна это чрезвычайно актуально.

Многие криптозадачи ограничены не только «сырой» вычислительной мощностью. Их ограничивают перемещение данных, накладные расходы на коммуникацию и стоимость координации. Например:

• Генерация ZK-доказательств часто включает большие промежуточные структуры данных.
• Производительность валидаторов может зависеть от доступа к состоянию и распространения данных по сети.
• Секвенсоры роллапов должны координировать порядок, исполнение и финализацию.
• ИИ-агентам, взаимодействующим с блокчейн-системами, нужен быстрый инференс и надёжные потоки подписания.
• Децентрализованные сети хранения и вычислений должны эффективно перемещать данные через недоверенную среду.

Иными словами, узкое место часто состоит не в вопросе «можем ли мы это вычислить?», а в вопросе «можем ли мы достаточно эффективно перемещать, проверять и координировать необходимые данные?»

Именно поэтому мышление на уровне чипов всё чаще пересекается с мышлением на уровне протоколов. Дорожная карта масштабирования блокчейна, игнорирующая аппаратные реалии, может выглядеть элегантно в теории, но не выдержать практики.

Урок DeepSeek: эффективность как стратегическое преимущество

Ляо также похвалил основателя DeepSeek Ляна Вэньфэна, заявив, что прорыв компании заключался не просто в меньшем расходе ресурсов, а в проектировании архитектур моделей, которые лучше используют ограниченные вычисления.

Более широкий вывод для крипты очевиден: эффективность может быть рвом.

В 2025 году DeepSeek стала глобальной точкой отсчёта для экономного развития ИИ: её исследования и модели привлекли внимание благодаря публикациям компании на arXiv и выпуску открытых моделей. Значимость была не только в том, что модель оказалась дешевле. Важнее было то, что архитектурные инновации смогли сократить отставание от конкурентов с гораздо большими аппаратными бюджетами.

В крипте действует похожая логика.

Протокол с меньшими ресурсами всё равно может конкурировать, если он снижает стоимость верификации, эффективнее сжимает состояние, улучшает производительность prover-узлов или строит стимулы так, чтобы минимизировать потери. Это уже заметно в экосистеме роллапов, где команды экспериментируют с более эффективными системами доказательств, альтернативными виртуальными машинами и модульными архитектурами доступности данных.

Следующий цикл, вероятно, вознаградит протоколы, которые умеют делать больше меньшими средствами.

Децентрализованные вычисления столкнутся с проверкой реальностью

Дискуссия о масштабировании чипов затрагивает и один из самых популярных нарративов крипторынка — децентрализованные вычисления.

Идея звучит привлекательно. Вместо зависимости от нескольких гипермасштабных облачных провайдеров сети могут координировать простаивающие GPU, специализированное железо и распределённые дата-центры через токен-инцентивы. Это могло бы поддерживать ИИ-инференс, рендеринг, научные вычисления или криптографическое доказательство.

Но дефицит оборудования нельзя решить одной лишь токеномикой.

Децентрализованной вычислительной сети приходится отвечать на жёсткие вопросы:

• Подходят ли доступные чипы для данной нагрузки?
• Можно ли проверять производительность без чрезмерных накладных расходов?
• Достаточно ли быстро передаются данные?
• Могут ли пользователи рассчитывать на аптайм и предсказуемые цены?
• Как сеть обрабатывает чувствительные к конфиденциальности задачи?
• Насколько хорошо выровнены стимулы для долгосрочных инвестиций в инфраструктуру?

Если высококлассные чипы станут ещё более дефицитными, рынки децентрализованных вычислений могут стать ценнее, но и требования к ним вырастут. Пользователям будет недостаточно просто «получить GPU». Им понадобятся верифицируемая производительность, безопасное исполнение, предсказуемые задержки и прозрачное ценообразование.

И вот здесь блокчейн способен добавить ценность: расчёты, репутация, эскроу, контроль доступа и проверяемые журналы использования. Но базовый слой железа по-прежнему имеет значение.

ZK, ИИ и грядущий спрос на специализированное железо

Zero-knowledge-технологии — одна из самых очевидных областей, где пересекаются ограничения чипов и стратегия блокчейна.

ZK-доказательства обещают масштабируемую верификацию: блокчейн может проверить компактное доказательство вместо повторного исполнения большого вычисления. Это центральный элемент многих роллап-дизайнов и долгосрочного плана масштабирования Ethereum, включая более широкий переход к исполнению, ориентированному на роллапы, о котором говорится в исследовательских материалах Ethereum, таких как дорожная карта Ethereum.

Однако генерация доказательств может быть вычислительно дорогой. Если спрос со стороны ИИ продолжит потреблять передовые GPU, ZK-инфраструктура может столкнуться с более высокими издержками или более длинными сроками внедрения.

Это может ускорить три тренда:

1. ASIC для доказательств
   Кастомные чипы могут стать привлекательными для массовой генерации доказательств.

2. Эффективность доказательств на уровне протокола
   Команды будут стремиться снижать сложность схем, оптимизировать доступ к состоянию или использовать гибридные системы доказательств.

3. Рынки prover-узлов
   Сети могут координировать специализированных операторов, конкурирующих надёжностью, скоростью и ценой.

Победят, вероятно, те решения, которые рассматривают криптографию и железо как задачу совместного проектирования, а не как две отдельные дисциплины.

Криптобезопасность в мире дефицитных вычислений

Мир дорогих вычислений меняет и представления пользователя о безопасности.

По мере того как ИИ-агенты становятся всё более распространёнными в крипте, пользователи могут делегировать им такие задачи, как мониторинг портфеля, исполнение DeFi-операций, кроссчейн-маршрутизация, налоговая классификация и участие в управлении. Эти системы могут работать на централизованных серверах, в децентрализованных вычислительных сетях или на личных устройствах.

Но чем более автоматизированным становится криптоопыт, тем важнее изоляция приватных ключей.

ИИ может помогать выявлять риски, суммировать транзакции и автоматизировать рабочие процессы. Но он не должен становиться неконтролируемым подписантом.

Именно поэтому аппаратные кошельки остаются актуальными. Безопасное устройство для подписания отделяет принятие решения от хранения ключа. Даже если ИИ-агент, расширение браузера или облачный сервис будут скомпрометированы, приватный ключ должен оставаться изолированным от среды, подключённой к интернету.

Для пользователей, управляющих долгосрочными активами, работающих с DeFi или экспериментирующих с криптоинструментами на базе ИИ, ключевой принцип прост: автоматизация может помогать, но право подписи должно оставаться под контролем пользователя.

На что стоит смотреть разработчикам в 2025 году и дальше

Пересечение ИИ-чипов и блокчейн-инфраструктуры, вероятно, станет ещё важнее в ближайшие годы. Разработчикам и инвесторам стоит следить за несколькими сигналами.

1. Стоимость генерации доказательств

Если расходы на ZK-доказательства снизятся, роллапы и приложения с сохранением конфиденциальности будет проще масштабировать. Если дефицит железа будет удерживать цены высокими, внедрение может сосредоточиться у более хорошо финансируемых команд.

2. Рост сетей prover-узлов

Зрелый рынок prover-сервисов может стать для роллапов столь же важным, как валидаторы для базовых цепочек.

3. ИИ-инференс на крипторельсах

Ончейн-ИИ-агентам понадобятся безопасное исполнение, надёжный инференс и контролируемое подписание. Слой кошелька может превратиться в пользовательский policy engine.

4. Диверсификация цепочек поставок железа

Индустрия будет внимательнее относиться к проектированию чипов, компоновке, пропускной способности памяти и географической концентрации. Суверенитет вычислений станет серьёзной темой и для ИИ, и для крипты.

5. Дизайн протоколов с приоритетом эффективности

Проекты, снижающие вычислительные потери, могут получить преимущество перед теми, кто просто предполагает неограниченный доступ к железу.

Более широкий вывод: от грубой силы к совместному проектированию

Предупреждение Ляо о возможной «лавине» не стоит понимать как прогноз остановки прогресса ИИ. Скорее, это сигнал о том, что старая стратегия масштабирования становится менее надёжной.

Для крипты этот месседж особенно важен. Индустрия входит в фазу, когда блокчейны, ИИ-системы, криптографические доказательства и аппаратная инфраструктура становятся глубоко взаимосвязаны. Будущими победителями, возможно, окажутся не проекты с самыми громкими нарративами, а те, кто проектирует сразу на нескольких уровнях: протокол, криптография, вычисления, безопасность и пользовательский опыт.

Следующий рубеж — это не просто более крупные чипы или более крупные модели. Это более качественная координация.

И для отдельных пользователей эта координация должна включать надёжное самостоятельное хранение активов. По мере того как криптоприложения становятся всё более автоматизированными и зависящими от ИИ, защита приватных ключей становится ещё важнее. Аппаратные кошельки OneKey созданы так, чтобы изолировать процесс подписания от онлайн-среды, помогая пользователям сохранять контроль в мире ончейн-приложений, который становится всё более сложным.