Me he estado preguntando si el futuro de la IA en las criptomonedas estará más determinado por la eficiencia que por la inteligencia.
Es fácil asumir que los modelos más potentes crean automáticamente ecosistemas más fuertes. Pero cada capa adicional de cómputo tiene un costo. A medida que la IA se integra en la actividad diaria de blockchain, los protocolos que prosperen podrían ser los que sepan cuándo una mayor inteligencia aporta valor y cuándo, simplemente, añade complejidad innecesaria.
Esa es una de las razones por las que Newton Protocol llamó mi atención. En lugar de pensar solo en lo que la IA puede lograr, he empezado a pensar en cómo un ecosistema de IA puede usar sus recursos de manera más inteligente. El desafío a largo plazo no es maximizar el cómputo. Es asignar el cómputo donde genere el mayor impacto.
Lo sorprendente es que la eficiencia a menudo es invisible. Los usuarios notan funciones potentes, pero rara vez detectan el trabajo innecesario que nunca tuvo que ocurrir. Sin embargo, eliminar el esfuerzo desperdiciado es lo que permite que los sistemas escalen sin volver la experiencia más complicada.
Nos hemos acostumbrado a medir el progreso tecnológico por cuánto más puede hacer un sistema. Quizá la siguiente etapa del progreso se mida por cuánto trabajo innecesario elimina en silencio.
Si la infraestructura nativa de IA sigue evolucionando, tal vez la mayor ventaja competitiva no provenga de construir sistemas más grandes.
Podría venir de construir sistemas más inteligentes que sepan exactamente cuándo no usar más inteligencia.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
Es fácil asumir que los modelos más potentes crean automáticamente ecosistemas más fuertes. Pero cada capa adicional de cómputo tiene un costo. A medida que la IA se integra en la actividad diaria de blockchain, los protocolos que prosperen podrían ser los que sepan cuándo una mayor inteligencia aporta valor y cuándo, simplemente, añade complejidad innecesaria.
Esa es una de las razones por las que Newton Protocol llamó mi atención. En lugar de pensar solo en lo que la IA puede lograr, he empezado a pensar en cómo un ecosistema de IA puede usar sus recursos de manera más inteligente. El desafío a largo plazo no es maximizar el cómputo. Es asignar el cómputo donde genere el mayor impacto.
Lo sorprendente es que la eficiencia a menudo es invisible. Los usuarios notan funciones potentes, pero rara vez detectan el trabajo innecesario que nunca tuvo que ocurrir. Sin embargo, eliminar el esfuerzo desperdiciado es lo que permite que los sistemas escalen sin volver la experiencia más complicada.
Nos hemos acostumbrado a medir el progreso tecnológico por cuánto más puede hacer un sistema. Quizá la siguiente etapa del progreso se mida por cuánto trabajo innecesario elimina en silencio.
Si la infraestructura nativa de IA sigue evolucionando, tal vez la mayor ventaja competitiva no provenga de construir sistemas más grandes.
Podría venir de construir sistemas más inteligentes que sepan exactamente cuándo no usar más inteligencia.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
