Cuanto más inteligente es un agente de IA, más fácil es que la infraestructura que lo respalda se convierta en un cuello de botella.
Los modelos pueden escribir código, investigar y ejecutar operaciones en cadena, pero si el servicio se interrumpe en cualquier momento o los datos carecen de protección, por muy potente que sea el agente, será difícil llevarlo a la práctica.
Últimamente, al pensar en la IA cripto, me he fijado especialmente en lo siguiente: la próxima ronda de competencia quizá no consista solo en ver quién tiene el modelo más potente, sino en quién puede hacer que la IA funcione de forma continua, estable y segura.
Por ejemplo,
@Acurast permite desplegar API REST, bots de Telegram, tareas programadas, navegadores sin interfaz e incluso inferencia de LLM. Los desarrolladores pueden desplegar cargas de trabajo mediante CLI o SDK, y también pueden permitir que los agentes de IA paguen el coste de la capacidad de cómputo con USDC.
A mi parecer, lo que realmente merece la pena de este tipo de infraestructura no es lo larga que sea su lista de funciones, sino si puede resolver problemas reales.
Que los dispositivos distribuidos puedan ofrecer costes competitivos, servicios suficientemente estables y un entorno de ejecución fiable es lo que determina si tienen valor a largo plazo.
Los modelos determinan qué puede hacer la IA; la infraestructura, si puede seguir haciéndolo.
Los modelos pueden escribir código, investigar y ejecutar operaciones en cadena, pero si el servicio se interrumpe en cualquier momento o los datos carecen de protección, por muy potente que sea el agente, será difícil llevarlo a la práctica.
Últimamente, al pensar en la IA cripto, me he fijado especialmente en lo siguiente: la próxima ronda de competencia quizá no consista solo en ver quién tiene el modelo más potente, sino en quién puede hacer que la IA funcione de forma continua, estable y segura.
Por ejemplo,
@Acurast permite desplegar API REST, bots de Telegram, tareas programadas, navegadores sin interfaz e incluso inferencia de LLM. Los desarrolladores pueden desplegar cargas de trabajo mediante CLI o SDK, y también pueden permitir que los agentes de IA paguen el coste de la capacidad de cómputo con USDC.
A mi parecer, lo que realmente merece la pena de este tipo de infraestructura no es lo larga que sea su lista de funciones, sino si puede resolver problemas reales.
Que los dispositivos distribuidos puedan ofrecer costes competitivos, servicios suficientemente estables y un entorno de ejecución fiable es lo que determina si tienen valor a largo plazo.
Los modelos determinan qué puede hacer la IA; la infraestructura, si puede seguir haciéndolo.