她建了去中心化AI网络，然后亲手关掉了它

主持人Raj Karia走进这期播客时，对去中心化计算毫无概念。录完，他带走了一份清单：五件大多数人都搞错的事，AI、crypto和初创公司都有份。

采访对象是Alison Haire——Lilypad的前技术创始人，一个拿了VC、想把全球闲置GPU变成AI算力池的项目。现在公司已经关了，她还在做AI咨询，同时是aDNA的战略贡献者。Lilypad想做的事，是让任何有GPU的人贡献算力，跑AI任务并按任务拿token。项目脱胎于Protocol Labs的Bacalhau，网站至今还能访问，lilypad.tech。

她给了一个数字：即使大型数据中心，任意时刻也有20%到40%的算力闲着。Lilypad想把闲置算力按任务出租，而不是包月包年。数据中心为了SLA必须留冗余，但冗余不等于该被浪费。这个逻辑对，但她承认团队做早了。

她总结了五条教训：

1. 给AI太多规则。AI agent和人类团队一样，需要北极星，不需要规则手册。目标清晰，规则越少越好。

2. 供给先于需求。Lilypad先把节点和模型市场铺开，再去找需求。如果重来，她会先锁定一小群真实用户，再从他们身上长出来。

3. 把token当功能。token是网络里的激励工具，不是产品功能本身。把token本身当feature，网络就不知道该激励什么了。

4. 一次想全做。模型市场、计算调度、加密支付三条线同时开，摊子太大。挑一个窄入口，先做透。

5. 以为开始最难。她把burnout和关停决定都摊开讲了。Raj说，很少听到创始人这样谈论结局。

这五条表面在复盘公司，其实也可以讲agent，也可以讲任何刚起步的产品。Alison的最后一句话送给AI，也送给创始人：给一个北极星，不要给一本规则手册。

完整访谈：

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