Autor: Danny Sursock, director de Archetype Fund Traducción: Golden Finance xiaozou;
1. Conversión de plataforma
El mundo está moldeado por períodos de cambios dramáticos en tecnología o infraestructura, y cuando lo hacen, desencadenando innovación funcional generacional, se moldea un mundo nuevo. Pensemos en el telégrafo y los ferrocarriles, los cables de fibra óptica e Internet, o los teléfonos móviles y las redes 3G.
Creemos que la intersección de dos campos innovadores, la inteligencia artificial (IA) y la cadena de bloques, es un momento igualmente transformador.
Los tres pilares teóricos de este artículo son los siguientes:
① El auge de la IA aumentará la demanda de tecnología blockchain
② La IA acelerará la madurez y la adopción de aplicaciones descentralizadas
③ La innovación de código abierto en infraestructura descentralizada dará forma al futuro de la IA
2. Blockchain puede proporcionar un mejor espacio de diseño
Hay muchas áreas en las que la IA tiene un gran impacto, pero se pueden resumir a grandes rasgos en tres categorías principales:
① Sistemas, productos o aplicaciones inteligentes orientados al usuario
② Mejorar la eficiencia operativa y/o de capital de la empresa.
③ Elimina el costo marginal de la creación de contenido (y la generación de ideas)
En particular, la IA generativa presenta desafíos y oportunidades únicos, donde creemos que la tecnología blockchain puede representar una ventaja.
Para entender por qué, es importante considerar los insumos centrales que impulsan la evolución de los sistemas inteligentes. El aprendizaje automático (ML) está impulsado fundamentalmente por datos (muchos, pero cada vez de mayor calidad), mecanismos de retroalimentación y potencia informática.
Los principales actores en el espacio AI/ML, como OpenAI (respaldado por Microsoft) y Anthropic (respaldado por Google y Amazon) ya están reuniendo recursos y construyendo barreras en torno a sus modelos y datos. Pero a pesar de las ventajas iniciales en informática, datos y distribución, este enfoque corre el riesgo de socavar los ciclos de desarrollo colaborativo que dieron origen a la industria en primer lugar, acabando con el impulso.
Las cadenas de bloques como Ethereum ofrecen una solución viable y se han convertido en sistemas informáticos y de datos neutrales y confiables, impulsando la innovación de código abierto. Blockchain ya sustenta una variedad de primitivos nativos digitales que están bien posicionados para desempeñar un papel clave en un mundo cada vez más moldeado por la IA generativa.
Creemos que blockchain tiene una gran oportunidad de convertirse en una fuerza importante en la investigación y el desarrollo de código abierto en el campo de la inteligencia artificial.
3. Condiciones actuales del mercado
Este año, se han realizado importantes inversiones en infraestructura central, capas de modelos e incluso aplicaciones orientadas al usuario, como chatbots, atención al cliente y asistentes de codificación. Sin embargo, a largo plazo no es obvio dónde se acumula el valor (ni hacia quién fluye) en los ámbitos tradicionales.
En el paradigma actual, la IA tiene el potencial de convertirse en una fuerza centralizadora y seguir ampliando su posición como actor dominante en el mercado web2. Especialmente en las capas de infraestructura y modelo, el nombre del juego es escalar: escalar en hardware y recursos de capital, acceso a datos, canales de distribución y asociaciones únicas.
Desde proveedores de servicios en la nube como AWS hasta fabricantes de hardware como Nvidia y gigantes establecidos como Microsoft, muchos actores están avanzando hacia un modelo completo, ya sea a través de fusiones y adquisiciones o de cooperación en materia de patentes.
Los principales actores compiten por la escala y las ganancias, pero el mercado de modelos API empresariales ultra caros y de alta precisión puede estar limitado por la economía, la convergencia del rendimiento del código abierto o incluso las tendencias en la demanda de cargas de trabajo de baja latencia.
Al mismo tiempo, una gran parte del mercado de gama media ha visto una tendencia de mercantilización similar a los productos “envoltorios de API OpenAI” que son funcionales pero difíciles de diferenciar.
4. Impulso de la construcción de código abierto
Los conjuntos de datos de código abierto para la capacitación previa, la capacitación y el ajuste, así como el acceso gratuito a modelos y herramientas básicos, alientan a las empresas grandes y pequeñas a dar rienda suelta a su creatividad directamente aprovechando los sistemas y herramientas de código abierto.
Un artículo filtrado de Google describe cómo la brecha entre los mundos del código fuente cerrado y abierto se está cerrando rápidamente. Vale la pena señalar que el 96% de las bases de código actuales utilizan software de código abierto, una tendencia que es particularmente evidente en los campos de big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Al mismo tiempo, puede que haya llegado el momento de alterar el oligopolio de los servicios en la nube.
Históricamente, los tres gigantes AWS, Google Cloud y Azure han ocupado el mercado superponiendo herramientas y servicios, consolidando así profundamente sus posiciones en la competencia empresarial. Este dominio crea muchos desafíos para las empresas, desde dependencias operativas restrictivas hasta costos exorbitantes asociados con la infraestructura de la nube, especialmente dadas las primas que cobran los principales proveedores.
Las presiones de gasto sobre las empresas existentes para que reestructuren sus operaciones, junto con los intentos de experimentar e integrar cada vez más IA de código abierto, crearán una ventana para reestructurar las empresas utilizando alternativas descentralizadas.
Por lo tanto, la intersección emergente entre la IA de código abierto y la tecnología blockchain proporciona un área extraordinaria para la experimentación y la inversión.
5. Cifrado e IA: relación de valor bidireccional
Estamos increíblemente entusiasmados con la posible relación simbiótica entre la inteligencia artificial y blockchain.
El middleware criptográfico puede mejorar en gran medida la entrada de información en el lado de la oferta de la IA mediante el establecimiento de mercados informáticos y de datos eficientes (suministro, etiquetado o ajuste) y herramientas de certificación o privacidad.
A su vez, las aplicaciones y protocolos descentralizados alcanzarán nuevas alturas al asimilar los frutos de este trabajo.
No se puede negar que la criptografía ha avanzado mucho, pero los protocolos y las aplicaciones todavía se ven obstaculizados por herramientas e interfaces de usuario utilizadas por los usuarios convencionales que aún no son intuitivas. Del mismo modo, los propios contratos inteligentes pueden tener limitaciones, tanto en términos de demandas de carga de trabajo manual para los desarrolladores como en términos de liquidez de la funcionalidad general.
Los desarrolladores Web3 son un grupo muy productivo. En su apogeo, sólo 75.000 desarrolladores a tiempo completo crearon una industria valorada en billones de dólares. Los asistentes de codificación y DevOps mejorados con ML prometen potenciar los esfuerzos existentes, mientras que las herramientas sin código están potenciando rápidamente a una nueva clase de constructores.
A medida que las capacidades de aprendizaje automático se integren en contratos inteligentes y se incluyan en la cadena, los desarrolladores podrán diseñar experiencias de usuario más fluidas y expresivas y, en última instancia, nuevas aplicaciones espectaculares. Este cambio radical en la funcionalidad de la experiencia en cadena atraerá audiencias nuevas (y potencialmente más grandes), catalizando un importante volante de comentarios sobre la adopción.
La IA generativa puede ser el eslabón perdido de las criptomonedas que transformarán la UI/UX y catalizarán una nueva ola de desarrollo tecnológico. A su vez, la tecnología blockchain aprovechará, generalizará y acelerará el potencial de la inteligencia artificial.
6. Utilice blockchain para construir un mejor mercado de datos
(1) Los datos son la entrada de información básica para el aprendizaje automático.
Sí, las enormes mejoras en la infraestructura informática son útiles, pero son las bases de datos masivas como Common Crawl y The Pile las que hacen posible que los modelos subyacentes capten la atención del mundo actual.
Además, las empresas utilizarán estos datos para mejorar el modelo básico de sus ofertas de productos o construir futuros fosos competitivos. En última instancia, los datos se convertirán en el puente entre los usuarios y los modelos individuales que se ejecutan localmente y se adaptan continuamente a las necesidades individuales.
Por lo tanto, la competencia por los datos es una frontera esencial donde blockchain puede tomar ventaja, especialmente ahora que la calidad se convierte en un atributo importante que da forma al mercado de datos.
(2) La calidad es más importante que la cantidad
Las primeras investigaciones sugieren que en los próximos años, hasta el 90% del contenido en línea puede ser sintético. Si bien los datos de entrenamiento sintéticos tienen ciertas ventajas, también introducen riesgos significativos relacionados con el deterioro de la calidad del modelo y el refuerzo de sesgos.
Existe un riesgo real de que los modelos de aprendizaje automático se queden sin fuentes de datos no sintéticas en los próximos años. Los mecanismos de coordinación de criptomonedas y las primitivas de prueba están inherentemente optimizados para respaldar los mercados descentralizados, lo que permite a los usuarios compartir, poseer o monetizar los datos que utilizan para entrenar o ajustar modelos de dominios específicos.
Por lo tanto, web3 puede ser una fuente mejor y más eficiente de datos de entrenamiento y ajuste generados artificialmente.
(3) Progreso
Los procesos de inferencia, ajuste y capacitación descentralizados habilitados por blockchain también pueden preservar y aprovechar mejor la inteligencia de código abierto.
El modelo de código abierto más pequeño se mejora mediante un proceso de ajuste eficiente y ya es comparable en precisión de salida al modelo más grande. Por lo tanto, la tendencia ha comenzado a pasar de la cantidad a la calidad en términos de abastecimiento y ajuste de datos.
La capacidad de rastrear y verificar el ciclo de vida de los datos sin procesar y derivados promueve la reproducibilidad y la transparencia, impulsando modelos e insumos de mayor calidad.
Blockchain puede construir un foso duradero y convertirse en un dominio principal con conjuntos de datos diversos, verificables y personalizados. Esto es particularmente valioso en situaciones en las que el algoritmo de sobreíndice de las soluciones tradicionales progresa en respuesta a datos insuficientes.
(4) Tsunami de contenido
La próxima ola de contenido generado por IA es otra área donde entrará en juego la ventaja de ser el primero en actuar de las criptomonedas.
Este nuevo paradigma tecnológico empoderará a los creadores de contenido digital a una escala sin precedentes, y la infraestructura plug-and-play de Web3 lo hace simple y directo. Las criptomonedas tienen una ventaja local, gracias a años de desarrollo en torno a primitivas que establecen la propiedad y la procedencia inmutable de los activos y contenidos digitales en forma de NFT.
Las NFT pueden capturar todo el ciclo de vida de creación de contenido, pero también pueden representar identidades nativas digitales, activos virtuales e incluso flujo de caja.
Como resultado, las NFT permiten nuevas experiencias de usuario, como los mercados de activos digitales (OpenSea, Blur), al mismo tiempo que repensan el contenido escrito (Mirror), las redes sociales (Farcaster, Lens), los juegos (Dapper Labs, Immutable) e incluso los fundamentos de Finanzas Modelos de negocio como instalaciones (Upshot, NFTFi).
Esta tecnología podría incluso combatir los deepfakes y la manipulación computacional de forma más fiable que la otra opción: mediante algoritmos. Un ejemplo obvio es que la herramienta de detección de OpenAI se cerró debido a una falla de precisión.
Una nota final: los avances en informática concisa y verificable también mejorarán el panorama dinámico de las NFT, ya que incorporan resultados de aprendizaje automático para generar metadatos más inteligentes y en evolución. Creemos que las herramientas e interfaces de IA basadas en la tecnología blockchain generarán un valor integral y remodelarán el panorama del contenido digital.
7. Utilice pruebas de conocimiento cero para aprovechar el conocimiento ilimitado del aprendizaje automático.
La industria blockchain busca soluciones técnicas para permitir una computación eficiente en el uso de recursos y al mismo tiempo mantener una dinámica sin confianza, lo que ha llevado a un progreso total en las pruebas de conocimiento cero (ZK).
Si bien se diseñó originalmente para abordar los cuellos de botella de recursos inherentes a sistemas como la máquina virtual Ethereum (EVM), ZK Proofs ofrece una variedad de casos de uso valiosos relacionados con la inteligencia artificial.
Un ejemplo obvio es una extensión simple de un caso de uso existente: verificación eficiente y concisa de procesos computacionalmente intensivos, como ejecutar modelos de ML fuera de la cadena, de modo que el producto final (como la inferencia de modelos) pueda usarse en forma de ZK. Pruebas a través de contratos inteligentes. Integración en cadena.
La prueba de almacenamiento combinada con el coprocesamiento puede ir un paso más allá y hacer que las aplicaciones en cadena sean más flexibles y ágiles sin introducir nuevos supuestos de confianza, mejorando así en gran medida su funcionalidad.
Por supuesto, también permite la implementación de funciones completamente nuevas.
Cuando se llaman a través de la API, las pruebas ZK se pueden utilizar para verificar que un modelo o grupo de datos específico se utiliza realmente para generar inferencias. También puede ocultar pesos o datos específicos utilizados por modelos en industrias sensibles al cliente como la atención médica o los seguros.
Las empresas pueden incluso colaborar de forma más eficaz intercambiando datos o propiedad intelectual, beneficiándose del aprendizaje compartido y manteniendo la propiedad de sus recursos.
Finalmente, ZKP tiene una aplicabilidad real en el área cada vez más relevante (y desafiante) de distinguir los datos artificiales de los datos sintéticos discutidos anteriormente.
Algunos de estos casos de uso dependen de un mayor desarrollo en torno a la implementación de tecnología y la necesidad de encontrar economías de escala sostenibles, pero zkML tiene el potencial de tener un impacto único en la trayectoria de la inteligencia artificial.
8. Activos de cola larga y valor potencial
La criptomoneda ha demostrado su papel como arquitecto preeminente de los flujos de valor de mercado tradicionales, como la música y el arte. En los últimos años, también han surgido mercados de liquidez dentro de la cadena que representan activos tangibles fuera de la cadena, como vino y zapatillas de deporte.
El sucesor, naturalmente, incluirá capacidades avanzadas de aprendizaje automático, a medida que la inteligencia artificial se incorpore a la cadena y se haga accesible a los contratos inteligentes.
Los modelos de aprendizaje automático combinados con rieles de blockchain rediseñarán el proceso de suscripción detrás de activos ilíquidos que antes eran inaccesibles debido a la falta de datos o profundidad del comprador.
Un enfoque consiste en que los algoritmos de aprendizaje automático consulten una gran cantidad de variables para evaluar relaciones ocultas y minimizar la superficie de ataque para los manipuladores. Web3 ya está intentando crear mercados en torno a nuevos conceptos como conexiones a redes sociales y nombres de usuario de billeteras.
De manera similar al impacto de las AMM en el desbloqueo de liquidez en tokens de cola larga, el ML revolucionará el descubrimiento de precios al capturar grandes cantidades de datos cuantitativos y cualitativos para obtener patrones implícitos. Estos nuevos conocimientos podrían formar la base de mercados inteligentes basados en contratos.
Las capacidades analíticas de la inteligencia artificial se integrarán en la infraestructura financiera descentralizada para descubrir el valor potencial de los activos de cola larga.
9. Capa de infraestructura descentralizada
Las ventajas de las criptomonedas para atraer y monetizar datos de alta calidad resuelven un aspecto del problema. El otro lado (la infraestructura detrás de la IA) tiene perspectivas similares.
Las redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) como Filecoin o Arweave han creado sistemas de almacenamiento que a su vez incorporan tecnología blockchain.
Mientras otras empresas como Gensyn y Together están resolviendo los desafíos de la capacitación en modelos de redes distribuidas, Akash ha lanzado un impresionante mercado P2P que conecta la oferta y la demanda del exceso de recursos informáticos.
Además, Ritual está sentando las bases para una infraestructura de IA de código abierto en forma de redes de incentivos y conjuntos de modelos, conectando dispositivos informáticos distribuidos para que los usuarios puedan inferir y ajustar.
Fundamentalmente, DePIN como Ritual, Filecoin o Akash también pueden crear un mercado más grande y más eficiente. Lo hacen abriendo el lado de la oferta a un espectro más amplio, incluidos proveedores pasivos que pueden liberar valor económico potencial, o consolidando hardware de menor rendimiento en grupos que compiten con pares de mayor rendimiento.
Cada parte de la pila de tecnología implica diferentes limitaciones y preferencias de valor, y todavía queda mucho trabajo por hacer para probar operativamente estas capas a escala, especialmente en el área emergente de entrenamiento y computación de modelos descentralizados.
Sin embargo, ya existen las bases para soluciones informáticas, de almacenamiento e incluso de capacitación de modelos basadas en blockchain que finalmente puedan competir con los mercados tradicionales.
10. Conclusión
La unión de las criptomonedas y la IA se está convirtiendo rápidamente en uno de los frentes de diseño más inspiradores. Ha impactado todo, desde la creación de contenido y la expresión cultural hasta los flujos de trabajo corporativos y la infraestructura financiera.
Juntos, creemos que estas tecnologías remodelarán el mundo en las próximas décadas. Los mejores equipos combinarán de forma nativa infraestructura sin permisos, criptoeconomía e inteligencia artificial para mejorar el rendimiento del producto/servicio, permitir nuevos comportamientos o lograr estructuras de costos competitivas.
El cifrado introduce una escala, profundidad y granularidad de datos estandarizados sin precedentes en las redes colaborativas y, a menudo, no existe una forma obvia de obtener utilidad de estos datos.
Al mismo tiempo, la IA transforma el conjunto de información en vectores de contexto o relaciones relevantes.
Cuando estos dos campos se unen, se puede formar una relación única y mutuamente beneficiosa, sentando las bases para los constructores de un futuro descentralizado.