Entrevista com o cofundador da Gensyn, Harry Grieve: Mainnet prestes a ser lançada, como aproveitar recursos ociosos para quebrar o “teto de escala” do poder computacional em IA?

Convidado: Harry Grieve, cofundador da Gensyn
Edição: momo, ChainCatcher

Quando a sede de poder computacional dos modelos de IA encontra o gargalo natural do fornecimento centralizado, uma revolução silenciosa está em curso. Os dois cofundadores da Gensyn, Harry Grieve e Ben Fielding, perceberam que a chave para romper esse impasse está em ativar o potencial adormecido de computação de bilhões de dispositivos periféricos ao redor do mundo, e o caminho para isso é a descentralização.

A Gensyn dedica-se a construir uma rede distribuída de aprendizagem de máquina que conecta dispositivos computacionais ociosos globalmente através de um protocolo blockchain, garantindo a confiabilidade dos resultados de treino com sua inovadora tecnologia de computação verificável. Sua testnet já atraiu 150 mil usuários e opera de forma estável. Com a conclusão bem-sucedida da fase de testnet, a mainnet da Gensyn será lançada em breve.

A Gensyn já arrecadou 43 milhões de dólares em uma rodada Série A liderada pela a16z, totalizando mais de 50 milhões de dólares em financiamento. Nesta entrevista exclusiva, Harry Grieve explica sistematicamente como a Gensyn parte do conceito central de "romper limites de escala" para construir o plano tecnológico e a visão de negócios da próxima geração de infraestrutura de IA.

O objetivo da descentralização é romper os limites de escala computacional

1. ChainCatcher: Por favor, apresente-se primeiro. Quais foram as três experiências mais importantes antes de fundar a Gensyn? Como elas moldaram sua entrada no setor de "computação de IA descentralizada"?

Harry Grieve: Sou da geração que teve contato precoce com a internet. Naquela época, a rede era mais aberta e descentralizada, repleta de redes de compartilhamento de arquivos e diferentes repositórios de informação. Isso moldou meu entendimento sobre informação e redes, e desde cedo me inclinou para os ideais de código aberto e descentralização.

Durante a universidade e posteriormente, tive contato com o pensamento do liberalismo clássico, o que me fez valorizar ainda mais os direitos e liberdades individuais, além de começar a questionar o centralismo e a censura. Isso se conecta diretamente com os modelos de IA atuais — quando os modelos tomam decisões por nós, quem decide seus "direitos" e formas de agir? Isso despertou minha reflexão sobre a relação entre IA, soberania e ética.

Após me formar, trabalhei em uma empresa de machine learning em Londres, onde vivenciei as enormes dificuldades de acesso a recursos computacionais em larga escala e dados de alta qualidade. Percebi que, para desenvolver modelos mais poderosos, era essencial resolver o acesso e a escala dos recursos subjacentes (computação e dados), o que me levou a entrar definitivamente no setor de computação de IA descentralizada e fundar a Gensyn.

2. ChainCatcher: Qual foi o ponto de partida para a criação da Gensyn? Como você e Ben Fielding decidiram "All-in" nesse caminho do zero ao um em apenas 8 semanas no Entrepreneur First?

Harry Grieve: Conheci o Ben em um evento social antes do início do programa de aceleração Entrepreneur First, no Reino Unido. Conseguimos decidir rapidamente por esse caminho "All-in" com base em dois consensos fundamentais:

Primeiro, acreditávamos firmemente que o machine learning era o futuro. Em 2020 (antes do surgimento do ChatGPT), ambos tínhamos plena convicção de que o machine learning seria a próxima onda tecnológica. Embora isso não fosse consenso na época, vimos avanços em geração de imagens, interação e outras áreas, e acreditávamos em seu potencial.

Segundo, ambos éramos contrários à centralização. Eu estava limitado pelos gargalos da computação e fontes de dados centralizadas, enquanto Ben, em sua pesquisa de doutorado e empreendedorismo, focava em privacidade pessoal e segurança de dados. Ambos tínhamos uma postura crítica em relação à centralização. Inicialmente, nos concentramos em tecnologias como "aprendizagem federada", mas percebemos que, para resolver o problema da confiança, era necessário um mecanismo descentralizado de registro de estado e responsabilização, o que nos levou ao blockchain. Passamos de fundadores "nativos de IA" para exploradores de "IA + cripto".

3. ChainCatcher: Na época, o treinamento de IA parecia depender principalmente de gigantes da nuvem (como AWS). Por que você acreditava firmemente que "computação descentralizada" teria uma chance? Quais eram os principais motores para escolher a computação descentralizada?

Harry Grieve: Os fatores motivadores são diversos, mas a resposta central é a escala.

Atualmente, a grande maioria dos dados disponíveis na internet já foi usada para treinar modelos. O aumento de desempenho futuro depende do acesso a dados "na borda", atualmente inacessíveis. Para aproveitar esses dados, é preciso ir até a borda, o que exige descentralização.

Apesar do enorme investimento em computação centralizada, a demanda da IA por poder computacional é "infinita". Essa sede impulsionará a demanda para todos os dispositivos subutilizados. Para conectar e utilizar esses recursos dispersos em escala, sem centralizá-los, a descentralização é o único caminho.

Portanto, a escala é a única resposta. A descentralização serve para desbloquear uma escala sem precedentes de recursos computacionais e de dados.

Qual é o diferencial central da Gensyn?

4. ChainCatcher: Como você explicaria em uma frase para um público não técnico o que a Gensyn está "construindo"?

Harry Grieve: A Gensyn é um sistema que permite acessar, em uma escala sem precedentes, todos os recursos essenciais (como poder computacional e dados) necessários para construir sistemas de machine learning.

5. ChainCatcher: Já existem players como Akash, Render, io.net no setor de computação descentralizada. Qual é o foco ou diferencial central da Gensyn?

Harry Grieve: Temos grande respeito por pioneiros como a Akash. Nosso diferencial central está, por um lado, na perspectiva dos recursos: outros projetos oferecem principalmente aluguel de GPU containerizada e única. Já a Gensyn tem uma visão mais ampla, considerando múltiplos recursos de machine learning (computação, dados, modelos), que são interligados e reutilizáveis.

Por exemplo, a saída de inferência de um nó é um dado, que pode ser usado para treinar outros modelos. Em nossa rede, as fronteiras entre inferência, treinamento, computação e dados tornam-se difusas. O sistema que construímos é projetado para se adaptar a esse novo paradigma dinâmico e caótico do machine learning.

6. ChainCatcher: Pode explicar sistematicamente para os leitores o atual posicionamento de produto da Gensyn? Como vocês implementam sistematicamente a computação descentralizada?

Harry Grieve: Esta é uma descrição técnica: trata-se de uma rede criptográfica descentralizada, onde os usuários podem acessar vários recursos através do nosso token nativo — seja computação verificável para treinamento ou inferência, ou mecanismos de incentivo para diferentes modelos de treinamento baseados em padrões objetivos. O sistema possui três componentes principais, que juntos formam um ciclo poderoso:

Sistema de verificação: Esta é nossa tecnologia central. Desenvolvemos um compilador proprietário e uma estrutura de verificação capazes de realizar verificações precisas em nível de bit entre diferentes hardwares e softwares. Isso significa que podemos provar que o resultado do treinamento de um modelo em um dispositivo é idêntico ao resultado verificado em outro dispositivo completamente diferente. Isso é a base da confiança na rede e da prevenção de fraudes.

Tecnologia de expansão (Swarm): Trata-se de uma estrutura de treinamento peer-to-peer (por exemplo, para aprendizagem por reforço com feedback humano). Ela permite conectar inúmeros dispositivos globalmente para expansão horizontal, aproveitando a computação e os dados em dispositivos periféricos para treinar modelos mais poderosos.

Tecnologia de assistente (Assist Agent): Temos assistentes autônomos de IA que podem ser integrados em aplicações. Eles podem aprender de forma não orientada e ajudar os usuários a realizar tarefas. Durante o treinamento desses assistentes, nossa tecnologia de expansão permite o treinamento entre dispositivos, permitindo sua autoevolução e tornando-os mais poderosos.

Resumindo, quando um usuário integra um assistente inteligente em uma aplicação, ele gera continuamente dados de interação durante a execução de tarefas; esses dados são então inseridos em nossa estrutura de expansão, otimizando o modelo por meio de treinamento distribuído colaborativo entre dispositivos; durante esse processo, a tecnologia central de verificação garante a precisão e confiabilidade do treinamento, resultando em uma nova geração de modelos com desempenho significativamente aprimorado. Esse fluxo cria um ecossistema de machine learning não linear e de reforço contínuo, permitindo que o sistema mantenha confiabilidade e capacidade de evolução mesmo em expansão em larga escala.

7. ChainCatcher: Do financiamento Série A em 2023 ao teste público da testnet em 2025, qual foi o maior marco tecnológico alcançado pela Gensyn? Houve algum momento em que a equipe "gritou de emoção"? Qual inovação tecnológica da Gensyn você acha que está mais subestimada?

Harry Grieve: Para ser sincero, gritamos mais de "medo" do que de "empolgação" — empreender é difícil.

Acredito que a inovação tecnológica mais subestimada é o nosso sistema de verificação. Construí-lo é extremamente complexo, exigindo resolver todos os fatores que podem causar não determinismo, desde o compilador, frameworks de machine learning até o hardware (incluindo até mesmo inversões de bits em GPUs causadas por raios cósmicos). O valor dessa tecnologia é muito maior do que o reconhecimento externo. É ela que garante a segurança e escalabilidade da nossa rede, permitindo que qualquer dispositivo entre na rede e seja verificado sem comprometer a segurança.

Testnet com mais de 150 mil usuários, mainnet prestes a ser lançada

8. ChainCatcher: Em comparação com gigantes centralizados de computação em nuvem ou outras redes descentralizadas, vocês têm alguma vantagem em desempenho, eficiência ou custo?

Harry Grieve: Em termos de escala absoluta de cluster, ainda não podemos competir com gigantes como a AWS, mas isso se deve principalmente à adoção da rede, não a limitações técnicas. Nossa vantagem está em desbloquear novos níveis de recursos (especialmente computação e dados na borda), além de servir como infraestrutura para a futura civilização de inteligência de máquinas. Acreditamos que uma IA verdadeiramente autônoma, capaz de evoluir e existir em um sistema econômico cripto, precisará de uma rede descentralizada e permissionless como seu "habitat", e é isso que estamos construindo.

9. ChainCatcher: Como está a atividade da rede atualmente? Há algum dado interessante para compartilhar?

Harry Grieve: Durante a fase de testnet, já alcançamos resultados muito positivos: temos mais de 150 mil usuários, a maioria adquirida organicamente pelo produto; cerca de 40 mil nós operando na rede; e mais de 800 mil modelos já treinados pelo sistema.

10. ChainCatcher: Qual é o "último quilômetro" para o lançamento da mainnet? Qual o cronograma definido para a mainnet? Há um cronograma claro para o TGE?

Harry Grieve: O lançamento da mainnet é a prioridade máxima no momento, e o TGE virá em seguida. Estamos a cerca de 3-4 semanas do lançamento da mainnet, após o qual iniciaremos a auditoria da mainnet.

Antes disso, o principal é garantir que todos os mecanismos estejam prontos, funcionando corretamente, com todas as funcionalidades completas e, acima de tudo, que a atividade econômica da rede seja segura.

11. ChainCatcher: Em comparação com o início da empresa, quais mudanças de demanda de mercado a Gensyn enfrenta hoje? Que impacto a chegada da era da inteligência de máquinas traz para vocês?

Harry Grieve: Em comparação com o início, o ambiente de mercado da Gensyn mudou radicalmente. Em 2020, quando começamos, ainda precisávamos explicar repetidamente aos investidores a importância do machine learning, mas com o surgimento do ChatGPT, a IA tornou-se consenso social. Essa mudança de percepção também trouxe uma concorrência de mercado muito mais acirrada, com startups de IA e computação surgindo em grande número. Ao mesmo tempo, o foco das discussões do setor mudou claramente — temas como limites éticos de modelos open source e marcos regulatórios de governança de IA, que poucos discutiam anos atrás, agora são foco das políticas públicas em vários países.

É nesse contexto que a aceleração da era da inteligência de máquinas confirma o valor da existência da Gensyn. A rede de computação descentralizada que estamos construindo visa fornecer a base para a inteligência de máquinas autônoma e evolutiva que está por vir. Quando os sistemas de IA precisarem superar os gargalos atuais de computação para alcançar aprendizado autônomo e rápida iteração, nossa infraestrutura será a pedra angular dessa nova era.

12. ChainCatcher: Em palestras públicas, você mencionou "desafios econômicos, éticos e regulatórios da IA". Qual é o risco regulatório que mais te preocupa? Como o design do protocolo da Gensyn equilibra "compliance" e "resistência à censura"?

Harry Grieve: Ao discutir a regulação da IA, minha maior preocupação é que as políticas regulatórias possam mirar erroneamente a camada de infraestrutura. Imagine se, no futuro, forem impostas restrições ao número de GPUs, ao tamanho dos conjuntos de dados ou até mesmo à proporção de energia elétrica usada para treinar IA — esse tipo de regulação bruta prejudicaria seriamente o progresso tecnológico. Do nosso ponto de vista, modelos de IA deveriam ser abertos e compartilhados como fórmulas matemáticas, sem restrições excessivas.

No design do protocolo, estamos buscando um equilíbrio. Atualmente, os pesos dos modelos e a transmissão de dados na rede ainda são em texto claro, o que oferece a transparência necessária para a regulação. Ao mesmo tempo, por estarmos construindo sobre blockchains públicas como Ethereum, herdamos naturalmente suas características de descentralização e mecanismos de verificação. Essa arquitetura mantém a visibilidade regulatória necessária e garante a resistência à censura do sistema.

Com o avanço contínuo das capacidades da IA, encontrar o equilíbrio entre abertura e controle será um desafio importante que nós e todo o setor teremos que enfrentar nos próximos anos.

13. ChainCatcher: Olhando para 2030, qual seria o principal indicador de sucesso da Gensyn?

Harry Grieve: O principal indicador de sucesso não são simplesmente dados financeiros ou número de usuários. Espero que a maior contribuição da Gensyn seja tornar-se a base econômica de uma civilização paralela de máquinas.

Em 2030, espero ver uma sociedade, civilização e economia totalmente paralelas operando on-chain, sem humanos. Essa civilização seria capaz de gerar produção econômica igual ou superior à humana, com verdadeira criatividade, impulsionando enormemente o desenvolvimento científico e resolvendo grandes problemas enfrentados pela humanidade (como prolongar a vida e reduzir desigualdades). Se a Gensyn for a base para tudo isso, esse será o nosso maior símbolo de sucesso.