0xPrismatic

Esto es bastante genial: token espejo de SpaceX.
Las preguntas en mi mente son:
- ¿cuánta liquidez habrá?
- ¿qué reclamaciones legales tendrán los poseedores de tokens?

Entrenamiento descentralizado en la práctica:

El cómputo, los datos y la validación son realizados por actores separados, cada uno ganando tokens o micropagos.

La corrección a menudo se hace cumplir a través de alguna forma de criptoeconomía: engaña, y serás penalizado. Juega limpio, y serás recompensado.

Pesos abiertos ≠ sistemas abiertos.

La mayoría de los modelos de IA “gratuitos” hoy en día fueron entrenados por grandes laboratorios de investigación en IA con razones estratégicas para liberarlos.

¿Pero qué sucede cuando eso se detiene?

La IA tokenizada puede ser la salida. 🧵

Sería muy interesante ver dónde aterrizan las redes de computación descentralizadas de hoy en este gráfico de rendimiento de supercomputadoras de IA.

h/t @EpochAIResearch

Puedes resolver la coordinación.
Puedes resolver la verificación.
Incluso puedes hacerlo rápido.

Pero sin incentivos, el entrenamiento descentralizado no funciona. ¿Por qué alguien quemaría computación gratis?

Hablemos sobre por qué el diseño de incentivos es el jefe final. 🧵

si estás construyendo para usuarios nativos de criptomonedas como tu mercado principal, será difícil encontrar una demanda sostenida

para mí, las startups más interesantes tienen productos ya orientados hacia mercados infinitos (IA, robótica, etc)

Hace doce meses, no teníamos “las empresas de Nasdaq imitando a TAO” en la tarjeta de bingo.

Pero aquí estamos.

- Synaptogenix (SNPX) hizo una apuesta al estilo MicroStrategy en Bittensor, la acción saltó un 40% después de anunciar una compra de TAO de $10M (2x su propia capitalización de mercado). Están apuntando a $100M.

James Altucher lo está liderando. Participación personal de $5.5M. Están lanzando acciones preferentes y garantías vinculadas a TAO. Y una rebranding completa en camino.

- Oblong (OBLG) es el siguiente. Recaudación de $7.5M para acumular TAO y respaldar Subnet 0. La acción subió después del anuncio.

La tesis para estas empresas es simple: TAO es escaso, programable y productivo. Es el activo nativo de la inteligencia descentralizada.

Esto no será lo último. Estamos presenciando el inicio de una carrera en el mercado público por la infraestructura de inteligencia artificial en crypto.

Lo logramos. ¡Un año completo de @cot_research!

Desde que se publicó la 1ª edición de nuestro boletín de AI & Crypto el 11 de junio de 2024, hemos estado desglosando la locura para que no tengas que vivir dentro de Arxiv o desplazarte por Twitter/X hasta que te sangren los ojos.

Este es el mayor cambio tecnológico de nuestra vida. Es caótico, es rápido, y si no estás inmerso en ello, es fácil perder de vista lo que realmente está sucediendo.

Así que, un gran agradecimiento por acompañarnos. El segundo año comienza ahora. 🫡

Otra entrega de @cot_research estará aterrizando en sus bandejas de entrada en unas pocas horas.

Es un artículo de opinión de @ChappieOnChain.

Adivina: ¿qué agujero de conejo estamos explorando esta vez?

(enlace en la biografía)

¡La Weekly AI Edge #51 ya está disponible! Lee esto y luego vuelve a disfrutar del verano:

🌈 Actualizaciones de Proyectos
= @NillionNetwork's nuevo Enterprise Cluster está en vivo, con Vodafone, Deutsche Telekom, Alibaba Cloud, y stc Bahrain, buscando un internet nativo de privacidad.
= @TRNR_Nasdaq, listado en NASDAQ, está recaudando $500M para construir el mayor tesoro de tokens de IA en una bolsa de EE. UU., respaldado por ATW y DWF Labs.
= @USDai_Official entró en beta privada con $10M en depósitos para un modelo de rendimiento vinculado a Tesorerías tokenizadas y activos de IA.
= @PondGNN lanzó AI Studio y Pond Markets para ayudar a los proyectos de IA a crecer y financiarse.
= @Worldcoin lanzó USDC nativo y CCTP V2 en World Chain, mejorando las transferencias para 27M de usuarios.
= @peaq y Pulsar lanzaron una Zona Libre de Economía de Máquinas en los EAU para pilotos de máquinas impulsadas por IA.
= @thedkingdao está desplegando $300M con un fondo de cobertura de apuestas deportivas a través de un sistema DeFAI en cadena.
= @CrucibleLabs lanzó Smart Allocator para auto-stakear TAO en las mejores subredes.
= @hyperlane presentó el puente USDC de TaoFi de Solana a Bittensor, desbloqueando el acceso a DeFi para Solana, Base, y Ethereum.

🌴 Agentes de IA
= @Virtuals_io lanzó I.R.I.S., un agente de IA Genesis de Virtuals en Ethereum, para alertas de seguridad de contratos.
= @TheoriqAI lanzó Theo Roo, un estratega de IA para eficiencia en tiempo real en cadena.
= @AlloraNetwork inició un Acelerador de Agentes de seis semanas con subvenciones de $ALLO para los mejores agentes.
= La Arma de @Gizatechxyz ahora se integra en Rainbow Wallet para el seguimiento de rendimiento.
= @Chain_GPT lanzó AgenticOS, una IA de código abierto para publicar ideas sobre criptomonedas utilizando datos en cadena.

🐼 IA Web2
= @MistralAI lanzó Magistral, un modelo multilingüe para tareas específicas de dominio.
= @xAI y Polymarket están colaborando para integrar la IA de Grok con mercados de predicción.
= @OpenAI lanzó o3-pro, el nuevo modelo ChatGPT Pro, con características mejoradas.
= @Yutori lanzó Scouts, agentes de IA para alertas personalizadas en internet; beta en https://t.co/gxJvB6iC7h.
= @Krea ingresó en el modelado de imágenes con Krea 1 en beta privada, ofreciendo salida de calidad artística.

+ mucho más alpha en el boletín completo @cot_research (enlace en la biografía)

h/t @issyadelaja

Nuevo ensayo de investigación que se publicará el miércoles en @cot_research

Esta vez, no solo estamos desglosando cómo funciona el protocolo. Estamos explorando si es una inversión viable.

Como de costumbre, los suscriptores tienen la primera mirada. (enlace en la biografía)

¿Estás planeando un lanzamiento de token? Cambia a una OPI en su lugar.

Aún puedes reescribir esa presentación para inversores esta noche antes de enviarla.

Creemos que Bittensor es el lugar más atractivo para presenciar la evolución de Crypto x AI.

Aquí hay algunas lecciones que aprendimos al hablar con equipos y observar subredes en la naturaleza: 🧵

Bittensor ahora tiene más de 110 subredes—y contando

Aquí hay 12 subredes de Bittensor que nos han llamado la atención, y las estamos manteniendo en nuestra lista de seguimiento👇

Acabamos de lanzar un análisis detallado sobre el entrenamiento descentralizado. Cubrimos mucho allí, pero aquí hay un rápido volcado de ideas mientras mis pensamientos están frescos:

Ha pasado tanto en los últimos 3 meses y es difícil no emocionarse
- @NousResearch preentrenó un modelo de 15B de manera distribuida y ahora está entrenando un modelo de 40B.

- @PrimeIntellect ajustó finamente un modelo base Qwen de 32B sobre una malla distribuida, superando su base de Qwen en matemáticas y código.

- @tplr_ai entrenó un modelo de 1.2B desde cero utilizando recompensas de tokens. Las primeras curvas de pérdida superaron las ejecuciones centralizadas.

- @PluralisHQ mostró que el entrenamiento de baja banda ancha y modelo paralelo es en realidad bastante factible... algo que la mayoría pensaba imposible

- @MacrocosmosAI lanza un nuevo marco con paralelismo de datos + pipeline + diseño de incentivos y comienza a entrenar un modelo de 15B

La mayoría de los equipos hoy en día están escalando hasta ~40B de parámetros, un nivel que parece marcar el límite práctico del paralelismo de datos en redes abiertas. Más allá de eso, los requisitos de hardware se vuelven tan altos que la participación se limita a solo unos pocos actores bien equipados.

Escalar hacia modelos de 100B o 1T+ parámetros, probablemente dependerá del paralelismo de modelos, que conlleva desafíos de un orden de magnitud más difíciles (tratando con activaciones, no solo con gradientes)

El verdadero entrenamiento descentralizado no es solo entrenar IA a través de clústeres distribuidos. Es entrenar entre partes no confiables. Ahí es donde las cosas se complican.

Incluso si logras coordinar, verificar y rendir, nada de eso funciona sin participación. La computación no es gratis. La gente no contribuirá sin incentivos fuertes.

Diseñar esos incentivos es un problema difícil: muchos temas espinosos alrededor de la tokenómica de los cuales hablaré más adelante.

Para que el entrenamiento descentralizado importe, tiene que demostrar que puede entrenar modelos más baratos,
rápido,
y más adaptables.

El entrenamiento descentralizado puede permanecer en un nicho por un tiempo. Pero cuando la dinámica de costos cambie, lo que antes parecía experimental puede convertirse rápidamente en la nueva norma.

Estoy observando de cerca esto.

Hemos estado siguiendo las métricas de Bittensor que importan (h/t @taoapp_)

Los datos cuentan una historia que la mayoría de las personas aún no ha comprendido... 👇

Las redes de computación descentralizadas (DCNs) ofrecen GPUs económicas.

Pero las empresas no las están utilizando (en su mayoría).

¿POR QUÉ? ¿POR QUÉ? Un 🧵

Esta fue una gran lectura y agregó perspectiva sobre la valoración de los tokens de subred de Bittensor @UnsupervisedCap @Old_Samster

"Con una retención de 2 años, el descuento se acerca al ~75%"

De nuestro último informe de Bittensor @cot_research :

Estimamos que >$468M de capital se trasladará a los mercados de tokens alpha para diciembre de 2025, extrapolando las tendencias actuales.

Las 10 principales subredes de Bittensor (de más de 100) reciben >55% de las emisiones totales

Solo 4 subredes reciben >5% de las emisiones:
- @chutes_ai
- @taohash
- @gradients_ai
- Targon.