Seguindo na contramão...
O primeiro agente de IA a gerenciar autonomamente uma carteira de criptomoedas de US$ 1 milhão provavelmente já está em fase de testes. A convergência entre IA e computação descentralizada está avançando mais rápido do que a maioria imagina.
→ Agentes de IA precisam de sistemas de pagamento nativos para máquinas. Transações com stablecoins custam menos de US$ 0,01 nas L2s modernas, tornando micropagamentos entre agentes viáveis pela primeira vez.
→ As redes de computação descentralizada já reúnem mais de 2 milhões de GPUs em todo o mundo, segundo métricas recentes de DePIN. Isso cria uma alternativa sem necessidade de permissão à nuvem dos provedores de hiperescala para cargas de trabalho de inferência.
→ O gargalo é a computação verificável. As provas de conhecimento zero para inferência de ML ainda são 100 vezes lentas demais para uso em produção, mas pesquisas de grandes laboratórios sugerem que essa lacuna será eliminada em 18 a 24 meses.
• Os incentivos em tokens estão ampliando a oferta de computação antes que a demanda chegue. Essa é uma estratégia racional de formação de capital, não especulação.
A camada de infraestrutura para economias de IA autônomas está sendo construída em redes abertas. Essa escolha estrutural é importante para o desenvolvimento dos mercados de computação na próxima década.
O que você acha?
#LearnCrypto #CryptoBasics #BullRun #Web3 #Altcoins
📱 Siga @PoorCryptoMan
O primeiro agente de IA a gerenciar autonomamente uma carteira de criptomoedas de US$ 1 milhão provavelmente já está em fase de testes. A convergência entre IA e computação descentralizada está avançando mais rápido do que a maioria imagina.
→ Agentes de IA precisam de sistemas de pagamento nativos para máquinas. Transações com stablecoins custam menos de US$ 0,01 nas L2s modernas, tornando micropagamentos entre agentes viáveis pela primeira vez.
→ As redes de computação descentralizada já reúnem mais de 2 milhões de GPUs em todo o mundo, segundo métricas recentes de DePIN. Isso cria uma alternativa sem necessidade de permissão à nuvem dos provedores de hiperescala para cargas de trabalho de inferência.
→ O gargalo é a computação verificável. As provas de conhecimento zero para inferência de ML ainda são 100 vezes lentas demais para uso em produção, mas pesquisas de grandes laboratórios sugerem que essa lacuna será eliminada em 18 a 24 meses.
• Os incentivos em tokens estão ampliando a oferta de computação antes que a demanda chegue. Essa é uma estratégia racional de formação de capital, não especulação.
A camada de infraestrutura para economias de IA autônomas está sendo construída em redes abertas. Essa escolha estrutural é importante para o desenvolvimento dos mercados de computação na próxima década.
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