La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías emergentes más prometedoras de este siglo, con el potencial de mejorar exponencialmente la productividad humana y propiciar avances médicos. Si bien la IA puede ser importante hoy en día, su influencia solo está creciendo, ya que PwC estima que se convertirá en una industria de $15 billones para 2030.[1]

Sin embargo, esta tecnología prometedora tiene sus desafíos. A medida que la tecnología de IA se ha vuelto cada vez más poderosa, la industria de la IA se ha vuelto extremadamente centralizada, concentrando el poder en manos de unas pocas empresas, con el potencial perjuicio para la sociedad. También ha planteado serias preocupaciones con respecto a deepfakes, sesgos incrustados y riesgos de privacidad de datos. Afortunadamente, la cripto — y sus propiedades de descentralización y transparencia — ofrece soluciones potenciales a algunos de estos problemas.

A continuación, exploramos los problemas causados por la centralización y cómo la IA descentralizada puede ayudar a resolver algunos de sus males, y discutimos dónde se encuentra hoy la intersección entre la cripto y la IA, destacando las aplicaciones cripto en este espacio que han mostrado signos tempranos de adopción.

El Problema con la IA Centralizada

Hoy en día, el desarrollo de la inteligencia artificial presenta ciertos desafíos y riesgos. Los efectos de red y los requisitos de capital intensivos en la inteligencia artificial son tan significativos que muchos desarrolladores de inteligencia artificial fuera de las grandes empresas tecnológicas, como pequeñas empresas o investigadores académicos, tienen dificultades para acceder a los recursos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial o no pueden monetizar su trabajo. Esto limita la competencia y la innovación en inteligencia artificial en general.

Como resultado, la influencia sobre esta tecnología crítica está en gran medida concentrada en manos de algunas empresas como OpenAI y Google, lo que plantea serias preguntas sobre la gobernanza de la IA. Por ejemplo, el pasado febrero, el generador de imágenes de IA de Google, Gemini, reveló prejuicios raciales e inexactitudes históricas, ilustrando cómo las empresas pueden manipular sus modelos.[2]Además, un consejo de seis personas decidió despedir al CEO de OpenAI, Sam Altman, el pasado noviembre, exponiendo el hecho de que un pequeño grupo de personas ejerce control sobre las empresas que desarrollan estos modelos.[3]

A medida que la IA crece en influencia e importancia, muchos se preocupan de que una sola empresa pueda tener el poder de toma de decisiones sobre los modelos de IA que tienen una influencia excesiva en la sociedad, potencialmente imponiendo barreras, operando detrás de puertas cerradas o manipulando los modelos en su beneficio, pero a expensas del resto de la sociedad.

Cómo la IA descentralizada puede ayudar

La IA descentralizada se refiere a los servicios de IA que aprovechan la tecnología de blockchain para distribuir la propiedad y el gobierno de la IA de una manera diseñada para aumentar la transparencia y accesibilidad. Grayscale Research cree que la IA descentralizada tiene el potencial de sacar estas decisiones importantes de los jardines cerrados y llevarlas a la propiedad pública.

La tecnología blockchain puede ayudar a aumentar el acceso de los desarrolladores a la IA, reduciendo las barreras para que los desarrolladores independientes construyan y monetizen su trabajo. Creemos que esto podría ayudar a mejorar la innovación y competencia general de la IA, así como proporcionar un equilibrio con los modelos desarrollados por los gigantes tecnológicos.

Además, la inteligencia artificial descentralizada puede ayudar a democratizar el acceso a la inversión en IA. Actualmente, hay muy pocas formas de obtener acceso al potencial financiero asociado con el desarrollo de IA, aparte de algunas acciones tecnológicas. Mientras tanto, se han asignado cantidades significativas de capital privado a startups de IA y empresas privadas (47 mil millones de dólares en 2022 y 42 mil millones de dólares en 2023).[4]Como resultado, el potencial financiero de estas empresas solo está disponible para una pequeña parte de los capitalistas de riesgo e inversores acreditados. En cambio, los activos criptográficos de IA descentralizada están disponibles para todos, permitiendo que todos sean dueños de parte de un futuro de IA.

¿Dónde se encuentra esta intersección hoy en día?

Hoy en día, la intersección de cripto y AI todavía está en sus inicios en cuanto a madurez, sin embargo, el mercado ha respondido de manera alentadora. En 2024, hasta mayo, el universo de AI de activos cripto[5]ha devuelto un 20%, superando a cada uno de los Sectores de Cripto excepto el Sector de Monedas (Exhibición 1). Además, según el proveedor de datos Kaito, el tema de IA está ocupando actualmente la mayor cantidad de "narrativa mindshare" en las plataformas sociales, en contraposición a otros temas como las finanzas descentralizadas, las capas 2, las monedas meméticas y los activos del mundo real.[6]

Recientemente, varias figuras prominentes han abrazado esta incipiente intersección, centrándose en abordar las deficiencias de la IA centralizada. En marzo, Emad Mostaque, el fundador de una destacada empresa de IA llamada Stability AI, dejó la empresa para seguir la IA descentralizada, citando que "ahora es el momento de asegurar que la IA permanezca abierta y descentralizada".[7]Además, el emprendedor de cripto Erik Vorhees lanzó recientemente Venice.ai, un servicio de inteligencia artificial centrado en la privacidad con cifrado de extremo a extremo.[8]

Figura 1: AI Universe ha superado casi todos los sectores de Cripto en lo que va del año

Hoy en día, podemos desglosar la intersección de la cripto y la IA en tres subcategorías principales:[9]

1. Capa de infraestructura: Redes que proporcionan plataformas para el desarrollo de IA (por ejemplo, NEAR, TAO, FET)
2. Recursos necesarios para IA: Activos que proporcionan recursos críticos (cómputo, almacenamiento, datos) necesarios para el desarrollo de IA (por ejemplo, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Solución de problemas de IA: Activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, como el aumento de los bots y deepfakes y la verificación del modelo (por ejemplo, WLD, TRAC, NUM)

Figura 2: Mapa del mercado de AI y Cripto

Fuente: Inversiones Grayscale. Los protocolos incluidos son ejemplos ilustrativos.

Redes que proporcionan la infraestructura para el desarrollo de IA

La primera categoría implica redes que proporcionan una arquitectura abierta y sin permisos construida específicamente para el desarrollo general de servicios de IA. En lugar de centrarse en un producto o servicio de IA, estos activos se centran en crear la infraestructura subyacente y los mecanismos de incentivos para una amplia variedad de aplicaciones de IA.

Near destaca en esta categoría, ya que fue fundada por el co-creador de la arquitectura 'Transformer' que alimenta sistemas de IA como ChatGPT.[10]Sin embargo, recientemente se inclinó hacia su experiencia en IA, revelando esfuerzos para desarrollar una “IA propiedad del usuario”[11]a través de su brazo de I+D, dirigido por un antiguo consultor de investigación de OpenAI.[12]A finales de junio de 2024, Near lanzó su programa de incubadora de IA para el desarrollo de modelos fundamentales nativos de Near, plataformas de datos para aplicaciones de IA, marcos de agentes de IA y mercados de cómputo.[13]

Bittensor ofrece otro ejemplo potencialmente convincente. Bittensor es una plataforma que utiliza el token TAO para fomentar económicamente el desarrollo de la IA. Bittensor sirve como plataforma subyacente para 38 subredes (subredes),[14]cada uno con diferentes casos de uso, como chatbots, generación de imágenes, predicciones financieras, traducción de idiomas, entrenamiento de modelos, almacenamiento y cálculo. La red de Bittensor recompensa a los mineros y validadores de mejor rendimiento en cada subred con recompensas de tokens TAO y proporciona una API sin permisos para que los desarrolladores construyan aplicaciones específicas de IA consultando a los mineros de las subredes de Bittensor.

Esta categoría también incluye otros protocolos como Fetch.ai y la red Allora. Fetch.ai, una plataforma para que los desarrolladores creen asistentes de IA sofisticados (es decir, "agentes de IA") que recientemente se fusionaron con AGIX y OCEAN por un valor combinado de alrededor de $7.5 mil millones.[15]Otro es la red Allora, una plataforma centrada en aplicar la inteligencia artificial a aplicaciones financieras, incluidas estrategias de negociación automatizadas para intercambios descentralizados y mercados de predicción.[16]Allora aún no ha lanzado un token y completó una ronda de financiación estratégica en junio, lo que elevó su financiamiento total a $35mm en capital privado.[17]

Recursos Necesarios para el Desarrollo de IA

La segunda categoría incluye activos que ofrecen recursos necesarios para el desarrollo de IA en forma de computación, almacenamiento o datos.

El auge de la IA ha generado una demanda sin precedentes de recursos informáticos en forma de GPUs.[18]Los mercados descentralizados de GPU, como Render (RNDR), Akash (AKT) y Livepeer (LPT), ofrecen acceso a la oferta de GPU inactivas a los desarrolladores que necesitan potencia de cálculo para entrenamiento de modelos, inferencia de modelos o generación de gráficos 3D con IA. Hoy en día, se estima que Render ofrece alrededor de 10K GPUs con un enfoque en artistas y IA generativa, mientras que Akash ofrece una capacidad de 400 GPUs con un enfoque en desarrolladores e investigadores de IA.[19]. Mientras tanto, Livepeer anunció recientemente sus planes para una nueva subred de IA con el objetivo de agosto de 2024 para tareas como texto a imagen, texto a video e imagen a video.[20]

Además de requerir niveles significativos de cálculo, los modelos de IA también requieren cantidades masivas de datos. Como resultado, ha habido un gran aumento en la demanda de almacenamiento de datos.[21]Soluciones de almacenamiento de datos como Filecoin (FIL) y Arweave (AR) pueden servir como alternativas de red descentralizadas y seguras para almacenar datos de IA en servidores centralizados de AWS. Estas soluciones no solo proporcionan almacenamiento rentable y escalable, sino que también mejoran la seguridad e integridad de los datos al eliminar los puntos únicos de falla y reducir el riesgo de violaciones de datos.

Finalmente, los servicios de IA incumbentes como OpenAI y Gemini tienen acceso continuo a datos en tiempo real a través de Bing y Google Search, respectivamente. Esto pone a todos los demás desarrolladores de modelos de IA fuera de estas empresas tecnológicas en desventaja. Sin embargo, servicios de scraping de datos como Grass y Masa (MASA) podrían ayudar a nivelar el campo de juego, ya que permiten a las personas monetizar sus datos de aplicación ofreciéndolos para el entrenamiento de modelos de IA, al tiempo que mantienen el control y la privacidad sobre los datos personales.

Activos que Intentan Resolver Problemas Relacionados con la IA

La tercera categoría incluye activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, incluyendo el aumento de los bots, deepfakes y la procedencia del contenido.

Un problema significativo exacerbado por la IA es la proliferación de bots y desinformación. Se ha demostrado que deepfakes generados por IA ya tienen un impacto en las elecciones presidenciales en India y Europa,[22]y los expertos están "completamente aterrados" de que la próxima carrera presidencial involucre un "tsunami de desinformación" impulsado en gran medida por deepfakes.[23]Los activos que buscan ayudar a resolver los problemas relacionados con deepfakes a través del establecimiento de una procedencia de contenido verificable incluyen Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) y Story Protocol. Además, Worldcoin (WLD) intenta resolver el problema de los bots demostrando la humanidad de una persona a través de identificadores biométricos únicos.

Otro riesgo en la IA es asegurar la confianza en los propios modelos. ¿Cómo confiamos en que los resultados de la IA que recibimos no estén manipulados o alterados? Actualmente, existen varios protocolos que trabajan para ayudar a resolver este problema a través de la criptografía, las pruebas de conocimiento cero y el cifrado completamente homomórfico (FHE), incluyendo Modulus Labs y Zama.[24]

Conclusión

Si bien estos activos de IA descentralizada han logrado progresos iniciales, aún estamos en la primera entrada de esta intersección. A principios de este año, el destacado capitalista de riesgo Fred Wilson afirmó que la IA y la cripto son "dos caras de la misma moneda" y que "web3 nos ayudará a confiar en la IA".[25]A medida que la industria de la IA continúa madurando, Grayscale Research cree que estos casos de uso de cripto relacionados con la IA serán cada vez más importantes y que estas dos tecnologías en rápido desarrollo tienen el potencial de apoyarse mutuamente en su crecimiento.

Por muchas indicaciones, la IA está en el horizonte y está lista para tener un impacto profundo, tanto positivo como negativo. Al aprovechar los atributos de la tecnología de bloques, creemos que la cripto puede ayudar en última instancia a mitiGate algunos de los peligros planteados por la IA.

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