Harry Grieve
**해리 그리브(Harry Grieve)**는 인공지능, 데이터 연구, 금융 및 소프트웨어 개발 분야를 아우르는 배경을 가진 기술 기업가이자 연구원입니다. 그는 Gensyn의 공동 창립자이자 CTO이며, 이전에는 Cytora에서 데이터 연구 이사로 근무했고 영국과 미국에서 연구 및 투자 관련 직책을 역임했습니다. [6]
학력
그리브는 2015년 애버딘 대학교에서 계량경제학 및 계량경제학에 중점을 둔 경제학 및 금융학 석사 학위를 취득하며 졸업했습니다. 이후 2017년 브라운 대학교에서 공공 정책, 계량경제학 및 계량경제학 석사(MPA) 학위를 받았습니다. [1]
경력
그리브는 2011년 4월 BNP 파리바에서 리테일 뱅킹 인턴십으로 경력을 시작했으며, 2012년 4월에는 베이징 소재 투자 회사인 Beijing Joseph Investment Co.에서 시장 분석가 인턴으로 근무했습니다. 이후 2013년 8월 Simmons & Company International에서 기업 금융 인턴으로, 2014년 5월부터 7월까지 Aberdeen Asset Management에서 유럽 주식 인턴으로 근무했습니다. 2012년 9월부터 2015년 9월까지는 애버딘 대학교 트레이딩 및 투자 클럽의 회장을 역임했습니다. 또한 2014년 9월 익명 메시징 애플리케이션인 Storq를 공동 창립했으며, 2015년 5월부터 7월까지 Aberdeen Asset Management에서 디지털 마케팅 인턴으로 일했습니다. 2015년 8월부터 2016년 5월까지는 프리랜서 튜터링 및 소프트웨어 개발 업무를 수행했으며, 2015년 9월부터 2016년 5월까지 Kames Capital에서 분석가로 근무했습니다.
그리브는 2016년 9월 브라운 대학교에 대학원 연구 조교로 합류하여 사회적 벤처를 향한 자원 배분 방향 설정을 도왔으며, 이후 2017년 1월부터 5월까지 로드아일랜드 혁신 정책 연구소(Rhode Island Innovative Policy Lab)에서 대학원 연구원으로 근무하며 식품 지원 프로그램과 관련된 통계 모델을 개발했습니다. 그는 2017년 8월 Cytora에 데이터 연구 이사로 합류하여 데이터 연구 팀을 이끌고 2020년 2월까지 상업용 보험 데이터를 위한 머신러닝 애플리케이션 연구를 진행했습니다. 2020년 2월, 그는 Entrepreneur First에 코호트 멤버로 합류하여 Gensyn을 공동 창립했으며, 2020년 3월 공동 창립자 겸 CTO가 되었습니다. 그는 이후 현재까지 해당 직책을 맡고 있으며, 2021년 2월부터 다양한 기업의 엔젤 투자자로도 활동하기 시작했습니다. [2]
인터뷰
기계 지능 (Machine Intelligence)
2025년 3월 DePINed 팟캐스트 에피소드에서 그리브는 공동 창립자 벤 필딩(Ben Fielding)과 함께 Gensyn의 분산형 머신러닝 인프라 접근 방식에 대해 논의했습니다. 그리브는 일관된 실행, 통신 및 검증 메커니즘을 제공하면서 서로 다른 장치 간에 머신러닝 하드웨어를 연결하려는 Gensyn의 목표를 설명했습니다. 이 논의에서는 이러한 인프라가 대규모 언어 모델 개발의 장벽을 어떻게 낮추고 AI 생태계의 일부를 사용자 및 인프라 제공업체 쪽으로 이동시킬 수 있는지 검토했습니다. 그리브는 또한 토큰 보조금에 주로 의존하기보다는 수요에 따라 공급이 반응하도록 시장 기반 거래를 사용하여 리소스 제공자와 사용자를 조정하는 Gensyn의 경제 모델에 대해 논의했습니다. 대화는 서로 다른 특성과 편향을 가진 다양한 AI 모델 생태계의 가능성, 인터넷 구조와 유사한 분산형 및 모듈형 시스템, 그리고 증가하는 기계 간 통신을 다루었습니다. 그리브와 호스트들은 또한 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 중앙 집중식 기관에 대한 의존도를 줄이기 위한 메커니즘으로서 오픈 소스 개발, 투명성 및 기계 기반 합의(consensus)에 대해 논의했으며, 파트너십과 인턴십을 통해 연구자 및 개발자와 협력하려는 Gensyn의 노력에 대해서도 언급했습니다. [5]
패널 토론
AI 학습 (AI Training)
2024년 11월 Open AGI 서밋에서 그리브는 Prime Intellect의 Manveer Basra, Ritual의 Saneel Sreeni, Pluralis의 Alexander Long과 함께 패널로 참여했으며, Primitive의 도비 완(Dovey Wan)이 사회를 맡아 분산형 AI 학습과 암호화폐(cryptocurrency) 및 인공지능 간의 관계에 대해 논의했습니다. 패널은 머신러닝 커뮤니티 일부의 회의론에도 불구하고 분산형 AI가 어떻게 AI 개발에 대한 접근성을 확장할 수 있는지, 시니어 AI 연구원 채용의 어려움, 그리고 초기 경력 인재를 유치하기 위한 오픈 소스 프로젝트 및 대안적 자금 조달 모델의 잠재력을 검토했습니다. 그리브와 다른 패널들은 여러 데이터 센터에 걸쳐 대규모 모델을 학습시키려는 노력을 포함한 분산 학습의 발전과, 중앙 집중식 인프라 외부에서 분산 학습을 실용화하는 데 필요한 기술적 발전에 대해 논의했습니다. 그들은 또한 모델 병렬성, 기초 AI 연구, 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 잠재적인 미래 데이터 소스와 함께, 유휴 컴퓨팅 리소스에 액세스하고 중앙 집중식 하드웨어 제공업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 분산형 네트워크의 사용을 탐구했습니다. 더 나아가 이 논의에서는 분산형 인프라가 대규모 AI 모델의 협력 및 분할 소유권을 어떻게 지원할 수 있는지, 잠재적으로 서로 다른 위치의 참여자들이 대규모 AI 개발에 기여하고 액세스할 수 있도록 하는 방안을 고려했습니다. [4]
