AI 炼丹新骗局？Gensyn 测试网上线，是革命还是炒作！

Gensyn测试网上线：AI与区块链的又一次狂想？

Gensyn：迟到但或许不乏亮点的分布式AI网络

AI，这个炙手可热的领域，似乎只要沾上一点边，就能瞬间点燃市场的热情。加密行业自然也不甘落后，各种AI项目层出不穷。其中，Gensyn无疑是备受瞩目的一个，顶着 a16z 领投、高达 5000 万美元融资的光环，它宣称要打造一个分布式的 AI 计算网络。

然而，理想很丰满，现实却往往骨感。Gensyn 的测试网上线，比原计划晚了一年多。在日新月异的科技领域，一年时间足以让一个项目从领先变为平庸，甚至被彻底淘汰。尽管官方宣称测试网上线标志着项目进入了新的阶段，但我们不禁要问：在这一年多的时间里，Gensyn 究竟做了什么？又错过了什么？

Gensyn 将自己定位为“专为机器学习打造的定制化 Ethereum Rollup”，听起来非常高大上。它试图整合链下执行、验证和通信框架，为去中心化 AI 系统提供持久身份、参与追踪、归属维护、支付、远程执行协调、去信任验证、训练过程记录以及大规模训练任务众筹等关键功能。

但仔细分析这些功能，我们会发现其中很多概念都似曾相识。在区块链领域，类似的项目和想法早已屡见不鲜。Gensyn 真的能做到与众不同，解决现有方案的痛点吗？还是仅仅在炒作概念，试图搭上 AI 的顺风车？这些问题，恐怕只有时间才能给出答案。

RL Swarm：乌托邦式的协同训练，真的能实现吗？

群体智慧的诱惑：多模型协同的理想与现实

Gensyn 测试网的第一阶段，重点放在了 RL Swarm 上。这个所谓的“协同式强化学习后训练应用”，号称能让多个模型在网络中相互交流、批评和改进，从而共同提升整体性能。乍一听，这简直就是 AI 界的“乌托邦”。

![](/uploads/images/20250405/1Xnt4LuNTi1Z2Sj1qmly5GP1FXPyrHjNUsqxYZuU.png)

RL Swarm 的核心理念是“群体智慧”，这听起来很美好，但实际操作起来却困难重重。让不同的模型相互交流和批评，需要解决很多技术难题，比如：如何保证模型之间的兼容性？如何防止恶意模型干扰训练过程？如何有效地整合不同模型的知识？

更重要的是，这种协同训练真的能带来显著的性能提升吗？还是仅仅是增加了模型的复杂性，反而降低了训练效率？要知道，在机器学习领域，并不是模型越多越好。“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”的说法，在 AI 世界里并不一定适用。

Gensyn 设想，每个加入 Swarm 的模型节点都在参与一个三阶段的过程：独立完成问题并输出思路与答案，查看其他节点答案并提供反馈，最终模型投票选出最优解，并据此修正自己的输出。这种机制听起来很精妙，但仔细想想，这不就是人类的“头脑风暴”吗？而头脑风暴的实际效果，相信很多人都深有体会：往往是耗时耗力，却难以产生真正有价值的成果。

开源的背后：谁能真正参与这场算力游戏？

Gensyn 宣称对 RL Swarm 的代码进行了开源，任何人都可以运行节点，启动或加入现有 Swarm，无需许可。这听起来非常开放和去中心化，但仔细分析，我们会发现这其中存在着不少问题。

首先，运行 RL Swarm 节点需要大量的计算资源。虽然官方宣称家用笔记本也能参与，但在实际应用中，只有拥有高性能 GPU 的设备才能真正发挥作用。这意味着，只有那些拥有足够算力的机构或个人，才能真正参与到这场“算力游戏”中。

其次，即使拥有了足够的算力，参与 RL Swarm 也需要付出一定的成本。运行节点需要消耗电力，维护设备需要投入资金。对于普通用户来说，这些成本可能会成为参与的障碍。

因此，Gensyn 的开源策略，很可能只是一个吸引眼球的噱头。在实际应用中，RL Swarm 很可能会被少数拥有强大算力的机构所垄断，最终沦为少数人的“游戏”。

基础设施：三大支柱能否撑起AI的未来？

执行（Execution）：看似美好的分布式算力，真的能保证一致性吗？

Gensyn 将其底层架构分为执行、通信和验证三个部分，并声称这三大支柱将撑起 AI 的未来。但仔细审视这三大支柱，我们会发现其中存在着不少值得质疑的地方。

Gensyn 认为，未来的机器学习将由分布在全球各个设备上的碎片化参数组成。为了实现这一目标，Gensyn 团队开发了能够确保跨设备一致性的底层执行架构。这听起来很诱人，但实际操作起来却困难重重。

将大规模模型分割成多个参数块并分布于不同设备上，确实可以降低单个节点对内存的要求。但与此同时，也带来了新的问题：如何保证不同设备上的参数块能够协同工作？如何防止恶意节点篡改参数？如何解决网络延迟对训练效率的影响？

Gensyn 提出了“可复现算子（RepOps）”的概念，试图通过固定浮点运算的执行顺序，实现跨平台的逐位复现。但这种方法真的能解决所有硬件差异带来的问题吗？要知道，不同的硬件平台在底层实现上存在着很大的差异，即使固定了浮点运算的执行顺序，也难以保证计算结果完全一致。

更重要的是，这种追求极致一致性的做法，是否会牺牲计算效率？为了保证计算结果的完全一致，Gensyn 可能需要对计算过程进行额外的约束，这可能会降低计算效率，甚至影响模型的性能。

通信（Communication）：花哨的技术，能解决实际问题吗？

在大规模分布式训练场景中，各节点间的高效通信至关重要。Gensyn 提出了“SkipPipe – 动态跳跃管道并行”技术，声称可以减少不必要的等待时间，缩短整体训练时长。

SkipPipe 技术通过动态选择微批次（microbatch）经过的计算层，将传统流水线中的部分阶段跳过。这种做法听起来很巧妙，但实际效果如何，还有待验证。

在去中心化环境中，各节点的网络状况千差万别。SkipPipe 技术能否适应这种复杂的网络环境？能否有效地降低网络延迟对训练效率的影响？

更重要的是，SkipPipe 技术是否会引入新的问题？例如，动态选择计算层可能会导致模型训练的不稳定性，影响模型的收敛速度。

Gensyn 还构建了一套类似于 TCP/IP 的通信协议，试图使得全球各地参与者无论使用何种设备，都能高效、无缝地进行数据传输和信息交互。但这种“大一统”的通信协议，真的能适应所有场景吗？不同的应用场景对通信协议的要求各不相同，一种通用的协议很难满足所有需求。

验证（Verification）：精巧的验证协议，能抵御恶意攻击吗？

在一个无需信任的分布式网络中，如何确认各参与方提交的计算结果真实有效，是一大挑战。Gensyn 引入了专门的验证协议，旨在通过低成本、高效的机制确保所有算力供应商提供正确的工作结果。

Gensyn 提出了“Verde 验证协议”，声称是首个专为现代机器学习设计的验证系统。Verde 的核心在于利用轻量级争议解决机制，快速定位出训练过程中模型与验证者之间产生分歧的那一步骤。

这种验证方式听起来很高效，但仔细想想，这其中存在着不少漏洞。恶意节点可以通过提交虚假的中间状态，来欺骗验证者。即使验证者发现了问题，也难以确定问题的根源。

Gensyn 还提出了“refereed delegation（裁决式委托）”的方法，试图通过中立仲裁方来保证计算结果的正确性。但这种方法的可行性，很大程度上取决于仲裁方的公正性和可靠性。如果仲裁方被恶意节点收买，那么整个验证体系就会崩溃。

总而言之，Gensyn 的验证协议虽然设计精巧，但难以完全抵御恶意攻击。在一个无需信任的分布式网络中，信任问题永远是无法回避的挑战。