Однако мы уже пришли к принятию децентрализованного управления в других контекстах. Это произошло в других индустриях; например, по мере развития блогов и реструктуризации медиасреды новости и публикации становятся все более децентрализованными. То же происходит в индустрии развлечений, где крупные корпорации сосуществуют с каналами YouTube и обычными людьми, загружающими свой контент в интернет. Цепочка создания ценности стала очень длинной, и у каждого пользователя теперь собственное мерило качества. В XXI веке необходима способность оценить контент и решить для себя, насколько высоко его качество и соответствует ли он другим индивидуальным критериям. Биткойн вызвал такие же революционные изменения в сфере экономики, финансов и денежной политики. Избавиться от централизованной власти в сфере государственного управления и экономики не так просто, как в культурно-информационной, но это не причина отказываться от достижения социальной зрелости в данных областях.

Блокчейн-технологии могут произвести революцию во многих областях, включая науку. Пока что основное направление научного использования – проекты распределенных пиринговых вычислений, в которых добровольцы предоставляют свободные вычислительные мощности для решения различных задач. В этом отношении следует отметить два проекта: SETI@ home и Folding@home. Первый работает в области поисков внеземного разума и анализирует радиосигналы из космоса, пытаясь обнаружить признаки инопланетных цивилизаций. Второй – проект Стэндфордского университета, который занимается моделированием свертывания белка, компьютерным проектированием лекарств и решением других задач молекулярной динамики. На базе блокчейн-технологии созданы криптовалюты для вознаграждения участников обоих проектов. Для SETI@home используется валюта Gridcoin, доступная во всех проектах, работающих в инфраструктуре BOINC (открытая инфраструктура университета Беркли для сетевых вычислений), в том числе и SETI@home. Для Folding@home используется Foldingcoin, токен Counterparty, который можно обменять на более ликвидную криптовалюту XCP (а значит, и на биткойны и фиатные деньги) через кошелек Counterparty (Counterwallet).

Использование блокчейна в научных целях позволяет решить проблему расточительства майнинговой сети, имеющей огромное энергопотребление. Вместо перемалывания произвольных чисел вычислительные ресурсы сети могли бы применяться для более полезных задач, таких как решение научных проблем. Однако алгоритм майнинга имеет очень специфичные требования, такие как генерация строк кода или хешей, легко проверяемых в одном направлении, но не в обратном, а традиционные научные вычислительные задачи такой структуры не имеют[152]. Существуют проекты использования май-нинга криптовалют с пользой для науки, например Primecoin, в рамках которого майнеры ищут длинные цепочки простых чисел (последовательности Каннингема и последовательности простых чисел-близнецов) вместо хешей SHA256 (случайный подбор значений для числа, заданного программами майнинга на основе определенных параметров)[153]. В этой области можно совершить прорыв, если изменить подход к сверхпроизводительным и сетевым вычислениям так, чтобы их можно было выполнять в формате майнинга и утилизировать бесцельно расходуемые вычислительные ресурсы[154].

Если Gridcoin и не решает полностью проблему использования растрачиваемых при майнинге ресурсов, то он хотя бы дает майнерам стимул участвовать в полезных вычислениях. Если майнеры, выполняющие майнинг блока валюты, предоставляют проекту вычислительные ресурсы, они получают гораздо более высокое вознаграждение (до 150 GRC – по сравнению со стандартными 5 GRC). Распространенная претензия к блокчейн-технологиям – бесцельная трата вычислительных ресурсов и электроэнергии. Энергия, потраченная на майнинг биткойнов с 2009 года, позволила бы освещать Эйфелеву башню 260 лет[155]. В 2013 году на майнинг биткойнов тратилось около 982 мегаватт-часов в день (достаточно для электропитания 31 тыс. домов в США или половины Большого адронного коллайдера)[156], расходы оцениваются в 15 млн долларов в день[157]. Однако такое сравнение не вносит особой ясности – много это или мало? И, если уж на то пошло, какова прямая экономическая польза Эйфелевой башни или коллайдера? Сторонники биткойна парируют тем, что модель блокчейна обходится гораздо дешевле, чем текущая финансовая система со всей ее материальной инфраструктурой и персоналом. На передачу 100 долларов через блокчейн требуется гораздо меньше расходов, чем на традиционную транзакцию. Однако вопросы о том, как избежать бесцельной траты электроэнергии при майнинге, продолжая поддерживать блокчейн, остаются актуальными, и инновации, предлагаемые в версии 3.0, могут быть полезными. Одно из решений – более энергоэффективные криптовалюты, такие как Mintcoin.

Распределенные сверхпроизводительные вычисления

Проекты SETI@home и Folding@home показывают примеры распределенных сверхпроизводительных вычислений, в которых добровольцы, официально не участвующие в исследованиях, обеспечивают проекты вычислительными ресурсами. Можно развить эту модель, используя механизмы распределения ресурсов на основе блокчейна, чтобы независимые исследователи могли обращаться к этим вычислительным мощностям для работы над собственными проектами. Модель, аналогичная Kickstarter, позволит авторам проектов запрашивать вычислительные ресурсы, находить единомышленников и инвесторов, стимулируя и вознаграждая активность соответствующей криптовалютой. Zennet – один из первых проектов, в рамках которого пользователи могут регистрировать свои проекты и получать доступ к сетевым ресурсам через блокчейн-структуру. Разрабатываются также другие проекты, позволяющие задействовать широкие массы в обработке открытых наборов данных по принципам, описанным в книге «Викиномика» («Wikinomics», 2008)[158]. Однако блокчейн предоставляет больше свободы, позволяя развертывать подобные проекты в широчайшем масштабе – фактически в максимальном из возможных – и предоставляя возможности, которых ученые раньше не имели из-за ограниченности ресурсов. В «Викиномике» и других работах обоснована роль обычных людей в ценной поддержке научных исследований: как поставщиков вычислительной мощности и канала получения данных[159]. Это можно использовать, например, в проектах моделирования погоды для получения свидетельств крупномасштабных явлений, таких как изменение климата.