PLATFORM SHIFT, CONOCE PLATFORM SHIFT...

El mundo está moldeado por períodos en los que coinciden trastornos extraordinarios en tecnología o infraestructura, que desencadenan una función de paso generacional en innovación. Piense en telégrafos y ferrocarriles, cables de fibra óptica e Internet, o teléfonos móviles y 3G.

Creemos que la intersección de dos fronteras innovadoras –la Inteligencia Artificial (IA) y las cadenas de bloques– representa un momento igualmente transformador.

Tres pilares importantes sustentan esta tesis:

BLOCKCHAINS PUEDEN OFRECER UN ESPACIO DE DISEÑO SUPERIOR

Las áreas de alto impacto de la IA son numerosas, pero se pueden resumir en tres categorías principales:

En particular, la IA generativa presenta desafíos y oportunidades únicos que creemos que aprovechan las fortalezas de la tecnología blockchain.

Para entender por qué, es importante considerar los insumos centrales que impulsan la evolución de los sistemas inteligentes. El aprendizaje automático (ML) se basa fundamentalmente en datos (cantidad pero cada vez más calidad), mecanismos de retroalimentación y potencia informática.

Los actores dominantes en IA/ML como OpenAI (respaldado por Microsoft) y Anthropic (con Google y Amazon) ya están consolidando recursos y construyendo muros alrededor de sus modelos y datos. Pero a pesar de las ventajas iniciales en computación, datos y distribución, este enfoque corre el riesgo de sofocar el impulso al fragmentar los ciclos de desarrollo colaborativo que dieron origen a la industria en primer lugar.

Una alternativa viable a esto son las cadenas de bloques como Ethereum, que han surgido como sistemas de datos y computación creíblemente neutrales que impulsan la innovación de código abierto. Las cadenas de bloques ya sustentan una variedad de primitivos nativos digitales que están bien posicionados para desempeñar funciones críticas en un mundo cada vez más moldeado por la IA generativa.

Creemos que existe una gran oportunidad para que las cadenas de bloques se conviertan en el dominio principal en el que se realice la investigación y el desarrollo de código abierto en compuestos de IA.

EL ESTADO DEL MERCADO ACTUAL

Ya se ha invertido una enorme cantidad en el frenesí generativo de la IA de este año en la infraestructura central, la capa de modelo e incluso en aplicaciones orientadas al usuario como chatbots, atención al cliente y asistentes de codificación. A pesar de eso, no es obvio dónde (y para quién) se acumula valor en la pila tradicional a largo plazo.

En el paradigma actual, la IA corre el riesgo de convertirse en una fuerza centralizadora que extienda el dominio de los líderes del mercado web2. En particular, en las capas de infraestructura y modelo, el nombre del juego es la escala: en hardware y recursos de capital, acceso a datos, canales de distribución y asociaciones únicas.

Muchos de estos actores –desde proveedores de servicios en la nube como AWS hasta fabricantes de hardware como Nvidia y pesos pesados de larga data como Microsoft– se están volviendo completos, ya sea verticalmente a través de fusiones y adquisiciones o mediante asociaciones de propiedad.

Los titanes en la cima compiten por la escala y la precisión en el margen, pero el mercado de modelos API empresariales ultra caros y de alta precisión bien puede verse limitado por la economía, la paridad de rendimiento emergente del código abierto o incluso una tendencia hacia una menor calidad. -Necesidades de carga de trabajo de latencia.

Mientras tanto, una gran parte del mercado medio ya está viendo una mercantilización en ofertas que se asemejan a una colección de 'envoltorios de API OpenAI' con funcionalidad indistinguible aunque suficiente.

APROVECHANDO EL IMPULSO DEL CÓDIGO ABIERTO

Los conjuntos de datos de código abierto para capacitación previa, capacitación y ajuste, así como modelos y herramientas fundamentales de libre acceso, ya están alentando a empresas de todos los tamaños a ser creativas con sistemas y herramientas abiertos directamente.

Un artículo filtrado de Google describió cuán rápidamente se está cerrando la brecha entre los mundos cerrado y de código abierto. En particular, el 96% de las bases de código actuales ya utilizan software de código abierto, con una tendencia particularmente evidente en Big Data, IA y aprendizaje automático.

Mientras tanto, el oligopolio de los servicios en la nube puede estar listo para sufrir una disrupción de todos modos.

Históricamente, los tres grandes: AWS, Google Cloud y Azure han llegado a adueñarse del mercado al superponer herramientas y servicios para afianzarse profundamente en la pila empresarial. Este dominio ha generado una serie de desafíos para las empresas, que van desde una dependencia operativa restrictiva hasta costos excesivos asociados con la infraestructura de la nube, especialmente dada la prima que cobran los principales proveedores.

La presión sobre las empresas establecidas para reestructurar los gastos operativos, junto con el deseo de experimentar e integrar la creciente gama de IA de código abierto, creará una ventana para reimaginar la pila con alternativas descentralizadas.

Por lo tanto, la intersección emergente entre la IA de código abierto y la tecnología blockchain presenta un dominio extraordinario para la experimentación y la inversión.

CRYPTO X AI: UNA RELACIÓN MUTUAMENTE VALIOSA

Estamos profundamente entusiasmados con la posible simbiosis entre la IA y las cadenas de bloques.

El middleware criptográfico puede mejorar drásticamente los insumos en el lado de la oferta de la IA al establecer mercados eficientes para la computación y los datos (aprovisionamiento, etiquetado o ajuste), así como herramientas para la certificación o la privacidad.

A su vez, las aplicaciones y protocolos descentralizados alcanzarán nuevas alturas al ingerir los frutos de ese trabajo.

Sin lugar a dudas, las criptomonedas han recorrido un largo camino, pero los protocolos y las aplicaciones aún sufren de herramientas e interfaces de usuario que siguen siendo poco intuitivas para los usuarios convencionales. Del mismo modo, los contratos inteligentes en sí mismos pueden ser restrictivos, tanto en términos de demandas de carga de trabajo manual para los desarrolladores como en términos de fluidez funcional general.

Los desarrolladores Web3 son un grupo notablemente productivo. Un pico de solo ~7,5 mil desarrolladores a tiempo completo ha construido una industria multimillonaria. Los asistentes de codificación y DevOps potenciados por ML prometen potenciar los esfuerzos existentes, mientras que las herramientas sin código están empoderando rápidamente a una nueva clase de constructores.

A medida que las capacidades de aprendizaje automático se integren en contratos inteligentes y se incluyan en la cadena, los desarrolladores podrán diseñar experiencias de usuario más fluidas y expresivas y, eventualmente, aplicaciones innovadoras. Esa mejora de la función escalonada en la experiencia en cadena atraerá a una audiencia nueva, y probablemente mucho más grande, catalizando un importante volante de retroalimentación de adopción.

La IA generativa puede resultar ser el eslabón perdido de las criptomonedas, transformando la UI/UX y catalizando una gran ola de desarrollo técnico renovado. A su vez, la tecnología blockchain aprovechará, contextualizará y acelerará el potencial de la IA.

USO DE BLOCKCHAINS PARA CONSTRUIR UN MEJOR MERCADO DE DATOS

LOS DATOS SON EL APORTE FUNDAMENTAL DE ML

Sí, las enormes mejoras en la infraestructura informática han sido fundamentales, pero enormes depósitos de datos como Common Crawl y The Pile son los que hicieron posibles los modelos básicos que cautivan al mundo de hoy.

Además, serán datos con los que las empresas refinarán los modelos que sustentan sus ofertas de productos o construirán fosos competitivos en el futuro. Y, en última instancia, los datos serán el puente entre los usuarios y los modelos personales que se ejecutan localmente y se adaptan continuamente a las necesidades individuales.

Por lo tanto, la competencia por los datos es una frontera esencial, en la que las cadenas de bloques pueden crear una ventaja, especialmente ahora que la calidad se convierte en el atributo preciado que da forma al mercado de los datos.

CALIDAD SOBRE CANTIDAD

Las primeras investigaciones sugieren que hasta el 90% del contenido en línea podría generarse sintéticamente en los próximos años. Si bien los datos de entrenamiento sintéticos ofrecen ventajas, también introducen riesgos materiales relacionados con el deterioro de la calidad del modelo , así como el refuerzo de sesgos.

Existe un riesgo real de que los modelos de aprendizaje automático agoten las fuentes de datos no sintéticos en los próximos años. Los mecanismos de coordinación y las primitivas de certificación de Crypto están inherentemente optimizados para respaldar mercados descentralizados donde los usuarios pueden compartir, poseer o monetizar sus datos para entrenar o ajustar modelos específicos de dominio.

Como resultado, web3 puede resultar una fuente mejor y más eficiente de capacitación generada por humanos y de datos de ajuste en general.

PROGRESO COMPUESTO

Los procesos descentralizados de capacitación, ajuste e inferencia habilitados por blockchains también pueden preservar y combinar mejor la inteligencia de código abierto.

Los modelos de código abierto más pequeños refinados mediante procesos de ajuste eficientes ya están rivalizando con sus pares más grandes en precisión de salida. Por lo tanto, la marea está empezando a pasar de la cantidad a la calidad en términos de fuente y ajuste de datos.

La capacidad de rastrear y verificar el ciclo de vida de los datos originales y derivados permite la reproducibilidad y la transparencia que impulsarán modelos e insumos de mayor calidad.

Fuente: Will Henshall / Época (TIEMPO)

Las cadenas de bloques pueden construir un foso duradero como dominio principal con conjuntos de datos diversos, verificables y personalizados. Esto puede ser particularmente valioso ya que las soluciones tradicionales sobreindexan el progreso algorítmico para contrarrestar la escasez de datos.

EL CONTENIDO TSUNAMI

La próxima ola de contenido generado por IA es otro lugar donde sobresaldrá la ventaja de ser pioneros de las criptomonedas.

Este nuevo paradigma tecnológico empoderará a los creadores de contenido digital a una escala sin precedentes, y Web3 ofrece bases plug and play para darle sentido a todo. Las criptomonedas tienen la ventaja de jugar en casa gracias a años de desarrollo en torno a primitivos que establecen la propiedad y la procedencia inmutable de los activos digitales Y el contenido en forma de NFT.

Las NFT pueden capturar todo el ciclo de vida de creación de contenido, pero también pueden representar una identidad nativa digital, activos virtuales o incluso flujos de flujo de efectivo.

Como resultado, las NFT hacen posibles nuevas experiencias de usuario como los mercados de activos digitales (OpenSea, Blur), al mismo tiempo que repensan los modelos de negocio en torno al contenido escrito (Mirror), las redes sociales (Farcaster, Lens), los juegos (Dapper Labs, Immutable) e incluso infraestructura financiera (Upshot, NFTFi).

La tecnología puede incluso combatir las falsificaciones profundas y la manipulación computacional de manera más confiable que la alternativa: usar algoritmos para hacer el trabajo. En un ejemplo evidente, la herramienta de detección de OpenAI se cerró debido a fallas de precisión.

Un último punto: los avances en computación concisa y verificable también mejorarán el dinamismo de las NFT a medida que incorporan resultados de ML para impulsar metadatos más inteligentes y en evolución. Creemos que las herramientas e interfaces impulsadas por IA sobre la tecnología blockchain liberarán valor completo y remodelarán el panorama del contenido digital.

APROVECHAR EL CONOCIMIENTO INFINITO DE ML CON CONOCIMIENTO CERO

La búsqueda por parte de la industria blockchain de soluciones técnicas que permitan una computación con uso eficiente de los recursos y al mismo tiempo preserven la dinámica sin confianza ha llevado a un progreso sustancial en la criptografía de conocimiento cero (ZK).

Aunque inicialmente se diseñaron para abordar los cuellos de botella de recursos inherentes a sistemas como la máquina virtual Ethereum (EVM), las pruebas de ZK ofrecen una variedad de casos de uso valiosos relacionados con la IA.

Uno obvio es simplemente una extensión de un desbloqueo existente: verificar de manera eficiente y sucinta procesos que requieren un uso intensivo de cómputo, como ejecutar un modelo de aprendizaje automático fuera de la cadena, de modo que el producto final, como la inferencia de un modelo, pueda ser ingerido en la cadena mediante contratos inteligentes en forma de una prueba ZK.

Las pruebas de almacenamiento combinadas con el coprocesamiento pueden llevar esto un paso más allá, mejorando materialmente las capacidades de las aplicaciones en cadena al hacerlas más reflexivas sin introducir nuevas suposiciones de confianza.

Las implicaciones también permiten funciones netamente nuevas.

La criptografía ZK se puede utilizar para verificar que un modelo o conjunto de datos específico se utilizó de hecho para generar inferencias cuando se llamó a través de una API. También puede ocultar los pesos o datos específicos consumidos por un modelo en industrias sensibles al cliente como la atención médica o los seguros.

Las empresas pueden incluso colaborar de forma más eficaz intercambiando datos o propiedad intelectual, beneficiándose de los aprendizajes compartidos y manteniendo al mismo tiempo la propiedad de sus recursos.

Y, finalmente, las ZKP tienen una aplicabilidad real en el ámbito cada vez más relevante (y desafiante) de diferenciar entre datos generados humanamente y sintéticamente discutido anteriormente.

Algunos de estos casos de uso dependen de la necesidad de un mayor desarrollo en torno a la implementación técnica y la búsqueda de una economía sostenible a escala, pero zkML tiene el potencial de tener un impacto singular en la trayectoria de la IA.

ACTIVOS DE COLA LARGA Y VALOR LATENTE

Las criptomonedas ya han demostrado su papel como arquitecto superior del flujo de valor en mercados heredados como la música y el arte. En los últimos años, también han surgido mercados líquidos dentro de la cadena que representan activos tangibles fuera de la cadena, como vino y zapatillas de deporte .

El sucesor natural implicará capacidades avanzadas de aprendizaje automático a medida que la IA se incorpore a la cadena y se haga accesible a los contratos inteligentes.

Los modelos de aprendizaje automático, en combinación con los rieles de blockchain, reelaborarán el proceso de suscripción detrás de activos ilíquidos que antes eran inaccesibles debido a la falta de datos o de profundidad del comprador.

Un método permitirá que los algoritmos de aprendizaje automático consulten una amplia gama de variables para evaluar relaciones ocultas y minimizar la superficie de ataque de los actores manipuladores. Web3 ya está experimentando con la creación de mercados en torno a conceptos novedosos como conexiones a redes sociales y nombres de usuario de billeteras.

De manera similar al impacto que tuvieron las AMM en el desbloqueo de liquidez para los tokens de cola larga, el ML revolucionará el descubrimiento de precios al ingerir cantidades masivas de datos cuantitativos y cualitativos para derivar patrones no obvios. Estos nuevos conocimientos pueden luego formar la base para mercados basados en contratos inteligentes.

Las capacidades analíticas de la IA se conectarán a la infraestructura financiera descentralizada para descubrir el valor latente en los activos de cola larga.

DESCENTRALIZACIÓN DE LA CAPA DE INFRAESTRUCTURA

Las ventajas de las criptomonedas para atraer y monetizar datos de mayor calidad abordan un lado de la ecuación. El otro lado –la infraestructura de apoyo detrás de la IA– encierra una promesa similar.

Las redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) como Filecoin o Arweave ya han creado sistemas de almacenamiento que incorporan de forma nativa la tecnología blockchain.

Otros, como Gensyn y Together , están abordando el desafío de la capacitación de modelos a través de una red distribuida, mientras que Akash ha lanzado un impresionante mercado P2P que conecta la oferta y la demanda en torno al exceso de recursos informáticos.

Más allá de eso, Ritual está sentando las bases para una infraestructura abierta de IA en forma de una red incentivada y un conjunto de modelos, que conectan dispositivos informáticos distribuidos para que los usuarios realicen inferencias y ajustes.

Fundamentalmente, DePIN como Ritual, Filecoin o Akash también pueden crear un mercado mucho más grande y eficiente. Lo hacen abriendo el lado de la oferta a un dominio mucho más amplio que incluye proveedores pasivos capaces de desbloquear el valor económico latente, o consolidando hardware de menor rendimiento en grupos que rivalizan con sus pares sofisticados.

Cada parte de la pila implica diferentes restricciones y preferencias de valor, y aún queda mucho trabajo por hacer para probar estas capas a escala (en particular, los campos emergentes de entrenamiento y computación de modelos descentralizados).

Sin embargo, existen las bases para soluciones basadas en blockchain para computación, almacenamiento e incluso capacitación de modelos que eventualmente puedan competir con los mercados convencionales.

LO QUE TODO SIGNIFICA

Crypto x AI se está convirtiendo rápidamente en uno de los espacios de diseño más inspiradores. Los respectivos campos ya están impactando todo, desde la creación de contenido y la expresión cultural hasta los flujos de trabajo empresariales y la infraestructura financiera.

Juntos, creemos que estas tecnologías remodelarán el mundo en las próximas décadas. Los mejores equipos están incorporando de forma nativa infraestructura sin permisos y criptoeconomía junto con IA para mejorar el rendimiento, permitir nuevos comportamientos o lograr estructuras de costos competitivas.

Las criptomonedas introducen una escala, profundidad y granularidad sin precedentes de datos estandarizados en las redes de coordinación, a menudo sin un medio obvio para derivar utilidad de esos datos.

Mientras tanto, la IA convierte conjuntos de información en vectores de contexto o relaciones relevantes.

Cuando se combinan, estas dos fronteras pueden formar una relación recíproca única que sienta las bases para los constructores del futuro descentralizado.

*Un enorme agradecimiento a Niraj Pant, Akilesh Potti, Jason Morton, Dante Camuto, David Wong, Ismael Hishon-Rezaizadeh, Illia Polosukhin y otros por su trabajo al frente de este espacio, sus invaluables conocimientos e inspiración, todo lo cual hacen posible no solo este artículo sino también el brillante futuro de las criptomonedas.

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