Vi la demo de Laya publicada por @Acurast: una IA jugando a Doom por su cuenta en un teléfono. De verdad, me sorprende todo lo que se puede hacer con un móvil.

Dejando a un lado lo más llamativo, hoy quiero hablar de otra cosa: la computación descentralizada lleva años sin despegar. Quizá desde el principio se eligió el trabajo equivocado.

Hasta ahora, el enfoque de DePIN en computación consistía básicamente en usar máquinas dispersas para competir con los centros de datos: querían hacer entrenamiento e inferencia de modelos grandes. El problema es que el verdadero cuello de botella en estas tareas no es la potencia de cálculo de cada tarjeta, sino la comunicación entre máquinas. Miles de tarjetas necesitan interconectarse a gran velocidad y sincronizar su estado, algo que las máquinas repartidas por todo el mundo sencillamente no pueden hacer. Así que, aunque la oferta se ve muy bien sobre el papel, la demanda nunca termina de despegar y al final todo se sostiene con subsidios.

La idea de Laya es justo la opuesta:
En vez de adaptar los móviles a la IA, buscar tareas de IA para las que los móviles sean ideales por naturaleza

Es un modelo de «System 1»: no genera texto, sino que elige entre varias opciones de una sola vez. Ocupa unos 800 MB y puede funcionar con la CPU. Lo más importante es que cada solicitud es completamente independiente: no necesita sincronizarse con otros dispositivos ni recordar el estado anterior

Este tipo de tarea es ideal para una red distribuida. Los dispositivos no necesitan comunicarse entre sí; cada móvil adicional aporta más capacidad, y si uno se desconecta, basta con sustituirlo por otro. La ventaja de los centros de datos en este tipo de tareas no es tan evidente: no necesitas una H100 para determinar si un correo es de phishing

Veamos ahora la demanda
A medida que haya más agentes, lo que realmente se disparará no serán las tareas complejas como «escribir un artículo», sino las innumerables pequeñas decisiones: si hay que atender este mensaje, si esta dirección resulta sospechosa, si se debe autorizar esta operación. Cada decisión tiene poco valor, pero se toma con muchísima frecuencia. Usar un gran modelo generativo para esto es como pagar por tokens para obtener un «sí» o un «no»: las cuentas no salen

Por eso creo que lo que Laya realmente demuestra es que:
Los dispositivos periféricos pueden hacerse cargo de las decisiones más básicas y numerosas de la economía de los agentes: los grandes modelos planifican en la nube y cientos de miles de móviles se encargan de los reflejos

Hay otro aspecto más relacionado con la cadena: si las decisiones se ejecutan en el móvil de un desconocido, ¿por qué deberíamos confiar? Las tareas de Acurast en móviles se ejecutan en un TEE, y los resultados pueden demostrar que realmente se calcularon con ese modelo en ese dispositivo. En casos como los agentes en cadena, la gestión de riesgos y la moderación de contenidos, un «juicio verificable» podría valer más que un «juicio más inteligente»

Por supuesto, también hay que ser prudentes. La propia empresa reconoce que la precisión disminuye cuando hay más opciones y que el modelo puede ser engañado con textos diseñados a propósito; por ahora, solo es adecuado como primer filtro. Además, los más de 300.000 móviles y los 1.000 millones de transacciones en cadena son cifras de la oferta. Lo que de verdad importa es cuántos desarrolladores externos estarán dispuestos a pagar por este tipo de llamadas

Pero, al menos, la dirección es acertada. Llevamos años hablando del DePIN móvil y esta es la primera vez que veo un uso que tiene sentido por la naturaleza de la tarea, sin depender de subsidios

Si te interesa, amigo, puedes probarlo tú mismo:
laya.acurast.com