AI representa, posiblemente, la mayor revolución tecnológica en la historia, y ha dado inicio a una carrera armamentística tecnológica como nunca antes se había visto en el mundo. Los modelos de IA actuales ya están obteniendo puntajes en el percentil superior en la mayoría de las pruebas estandarizadas universitarias y superando a los humanos en muchas tareas, incluida la investigación de IA en sí misma. Incluso en su nivel actual, esto ya está transformando muchas industrias, como la búsqueda, el servicio al cliente, la creación de contenido, la programación, la educación y más.

Esperamos que las capacidades de IA, la financiación y su efecto en la sociedad solo se aceleren a partir de ahora. Todos los grandes gigantes tecnológicos entienden que la IA es existencial para sus negocios y están invirtiendo en consecuencia. Los ingresos de NVIDIA, posiblemente el mejor proxy para AI CapEx, están en camino de superar los $100 mil millones en 2024, más del doble que en 2023, >4 veces más que el año anterior.

El CEO de Google Sundar Pichai sobre inversiones en IA:

“El riesgo de invertir menos es dramáticamente mayor que el riesgo de invertir en exceso para nosotros aquí.”

Al mismo tiempo, las startups sienten que la IA es una fuerza disruptiva con la que pueden derrocar a los incumbentes de varias décadas y a un estimado $83b ha sidoinvertidoen startups de IA en los últimos 18 meses.

Dado que las capacidades de IA tienden a escalar exponencialmente con el cómputo aplicado a ellas, es muy probable que alcancemos algo como la AGI en la próxima década.

Fuente:Conciencia Situacionalpor@leopoldasch

En este artículo, sostenemos que la dinámica competitiva resultará en un mundo de millones de modelos, y la criptografía es el sustrato ideal para este mundo de muchos modelos. Comenzaremos discutiendo por qué creemos que un mundo de muchos modelos es el fin lógico para la inteligencia artificial. Luego repasaremos los diferenciadores únicos que la criptografía proporciona a la inteligencia artificial. Finalmente, cubriremos la pila de cripto x IA tal como la vemos, y proporcionaremos ejemplos específicos de los tipos de proyectos que nos entusiasman.

Hay razones filosóficas y morales sólidas por las que la inteligencia artificial de código abierto y la inteligencia artificial criptográfica son un mejor estado de cosas para la humanidad, y estas sonexcelentemente cubierto en otro lugar. Si bien estamos de acuerdo con ellos por completo y esto es parte de lo que nos motiva a construir en este espacio, para los fines de esta pieza nos enfocaremos puramente en las razones prácticas por las cuales la cripto x IA ganará, en lugar de los argumentos morales de por qué debería ganar.

Modelo de Dios vs modelos múltiples

En este momento, nos estamos dirigiendo hacia un mundo donde algunas grandes empresas tecnológicas verticalmente integradas producen "modelos divinos" que dominan todo lo demás.

Sin embargo, no creemos que esto sea el final del juego por varias razones:

1. Riesgo de alfombra: Las organizaciones, empresarios y desarrolladores que construyen experiencias sobre la base de la inteligencia artificial no quieren depender de una única empresa de código cerrado que puede cambiar el modelo, alterar los términos de uso o incluso dejar de prestarles servicio por completo.
2. Trade-off entre costo y rendimiento: Los modelos generalizados extremadamente grandes favorecidos por las grandes empresas tecnológicas son necesariamente mucho más costosos, tanto para entrenar como para ejecutar. Como resultado, esto los hace demasiado caros y potentes para muchos casos de uso. Si bien esto no es tan importante en este momento, ya que las personas no están pensando en la rentabilidad, a medida que la IA alcance escala, las personas optimizarán para obtener el costo más bajo posible para el nivel de rendimiento que están buscando. Para muchas tareas, los modelos grandes no serán competitivos aquí. Existe una amplia investigación que respalda esto, demostrando que modelos mucho más pequeños y especializados pueden superar a los modelos generalizados en todo, desdediagnósticos de imágenes médicas,detección de fraudes, reconocimiento de voz ymucho más.
3. Integración vertical: Como Apple ha demostrado en repetidas ocasiones, los mejores productos a menudo resultan de la integración vertical en toda la pila. Los emprendedores ambiciosos que construyen productos habilitados para la IA buscarán obtener una ventaja competitiva construyendo sobre sus propios modelos especializados. Estos productos también podrán capturar más valor, atrayendo más inversiones, etc.
4. Preocupaciones de privacidad: la IA estará en el centro de los flujos de trabajo organizativos de una manera que posiblemente ninguna otra tecnología lo haya estado. Muchas organizaciones se muestran reacias a confiar sus datos sensibles a estos modelos.

Por estas razones, creemos que es mucho más probable que terminemos en un mundo con muchos modelos más pequeños y especializados que están adaptados y son rentables para casos de uso particulares. Los desarrolladores de aplicaciones y los usuarios aprovecharán modelos de código abierto como LLaMA o los de@MistralAI""> @MistralAI como base desde la cual ajustar sus propios modelos dedicados, a menudo utilizando datos propietarios. Muchos modelos seguirán ejecutándose en servidores, pero aplicaciones más pequeñas y sensibles a la privacidad se ejecutarán localmente en dispositivos cliente, mientras que otros que requieran resistencia a la censura podrían utilizar redes informáticas descentralizadas.

Este es un mundo de legos de IA modular, donde los desarrolladores y emprendedores compiten para brindar valor a los usuarios, y los usuarios pueden elegir, combinar y combinar diferentes servicios para satisfacer sus necesidades específicas. Enrutamiento, orquestación, síntesis, pagos y todo tipo de otra infraestructura deberán construirse para desagregar la pila del “modelo de Dios” y servir a esta economía emergente de IA.

Esto también resulta ser el mundo donde prospera la criptomoneda.

Cripto x IA

La criptomoneda intuitivamente parece ser un área que puede encontrar utilidad en este mundo de muchos modelos. Sin embargo, esta emoción ha llevado a una asignación significativa de capital en el espacio por parte de inversores que a menudo no están bien informados. Al igual que la burbuja de la infraestructura antes que ella, muchos proyectos están siendo financiados y construidos que quizás no deberían serlo. Como tal, no es fácil determinar qué subsectores en el espacio de la criptomoneda y la inteligencia artificial tienen mérito genuino, lo que lleva a muchos a descartar todo el espacio como un meme sin valor fundamental.

No creemos que sea un meme, pero es cierto que este mundo de muchos modelos podría teóricamente existir sin criptomonedas. Por lo tanto, para nosotros fue importante centrarnos en los diferenciadores únicos de las criptomonedas que nos permiten crear productos radicalmente mejores o, idealmente, aquellos que no podrían construirse sin ellas. Para hacer esto, comenzamos identificando las propiedades únicas de las criptomonedas y cómo podrían aplicarse a la inteligencia artificial de manera que resulte en mejores productos. Luego repasaremos la combinación de criptomonedas y IA y proporcionaremos ejemplos de casos de uso que consideramos que encajan en esto.

Capa de coordinación: los rieles criptográficos son excelentes para facilitar la coordinación colectiva sin control centralizado. Ha demostrado ser especialmente exitoso en superar el problema del huevo y la gallina inherente en la mayoría de los mercados, arrancando grandes bases de usuarios nuevas de la noche a la mañana con incentivos nativos de criptomonedas.

1. Los equipos pequeños que construyen un modelo interno pueden no tener acceso directo a todos los recursos requeridos. Por ejemplo, mientras que los grandes laboratorios de IA de tecnología probablemente tendrán su propia computación, los equipos pequeños no lo tendrán. De manera similar, dichos equipos necesitarán adquirir datos, y quizás adquirir un conjunto diverso de personas para proporcionar retroalimentación humana. Estas necesidades son adecuadas para ser atendidas por mercados especializados, y creemos que los mercados que aprovechan los rieles criptográficos tendrán una ventaja competitiva sobre aquellos que no lo hacen.
2. API abierta y sin permisos: Los raíles criptográficos funcionan como una API abierta y sin permisos, accesible para cualquier persona en cualquier lugar sin necesidad de KYC, tener una tarjeta de crédito o cualquier otra forma de aprobación de un tercero. Esto es importante para los agentes de IA que, para actuar de forma totalmente autónoma, necesitan poder acceder a los servicios, desplegar código y transferir valor sin la intervención de ningún humano. Esto permite comportamientos emergentes similares a la ciencia ficción, como colectivos de agentes, agentes que se pagan entre sí por servicios, contraer deudas o incluso recaudar dinero.
3. Confianza cero: Las criptorredes tienden a ser confiables, lo que significa que puedes tener garantías criptográficas de que no cambian, el acceso no se puede retirar de manera inesperada y puedes verificar que la ejecución sea la esperada. Esto es importante para la pila de IA modular porque, a diferencia de un enfoque integrado, los constructores deberán componer con una serie de primitivas que no controlan y los usuarios deberán confiar inherentemente en una serie de servicios, muchos de los cuales ni siquiera conocen.
4. Resistencia a la censura: Si se implementan como contratos inmutables, las aplicaciones que funcionan en los rieles criptográficos son imparables. Incluso si son actualizables, a menudo lo hace una DAO que requiere un quórum de titulares de tokens para llegar a un consenso. Suponiendo que la IA se vuelva tan poderosa como esperamos, es muy probable que los gobiernos busquen controlarla e influenciarla. De hecho, ya estamos viendo que esto sucede. Así como Bitcoin y la criptografía proporcionan rieles de dinero/financieros que están fuera del sistema, la cripto x AI proporciona inteligencia imparable.

La pila de cripto x IA

Dado estos beneficios, ¿qué aplicaciones creemos que son particularmente interesantes en la intersección de criptografía x IA?

Centros de datos y cálculo

La utilidad del cálculo para modelos se divide ampliamente en dos categorías: entrenamiento e inferencia. Vemos mérito en el uso de cálculo descentralizado para ambas, y ampliaremos cada una a continuación.

Entrenamiento en informática descentralizada

La informática distribuida es actualmente difícil debido a los pesados requisitos de comunicación y latencia entre nodos durante el entrenamiento. Hay muchos equipos tratando de resolver este problema y, dada la magnitud del premio y la calidad del talento que trabaja en ello, estamos seguros de que probablemente se resolverá. Algunos enfoques prometedores aquí incluyen[ @NousResearch]sDisTrOy@PrimeIntellect’sOpenDiLoCo.

Además de resolver los difíciles problemas técnicos del entrenamiento distribuido y construir un producto que abstraiga esta complejidad, los ganadores también tendrán que descubrir:

1. Cómo garantizar la calidad y la responsabilidad en una red sin permisos
2. Cómo arrancar un lado de la oferta, idealmente de centros de datos y clústeres en lugar de hardware de consumidor

Los incentivos de token probablemente serán la norma para incentivar el lado de la oferta, y enfoques más creativos pueden incluir dar a los proveedores de computación la propiedad del modelo resultante.

Fundamentalmente, las ventajas de un mercado informático distribuido son que puedes acceder al costo marginal más bajo de computación en todo el mundo. Esto se vuelve cada vez más importante a medida que los costos crecientes de los proveedores de servicios incumbentes hacen que más empresas/organizaciones retrocedan y busquen alternativas más baratas. Las desventajas son la latencia, el hardware heterogéneo, así como la falta de todas las optimizaciones y economías de escala que provienen de construir y operar tus propios centros de datos. Queda por ver cómo se desarrolla esto.

Inferencia verificable

En términos generales, vemos el caso de uso de la inferencia verificable como una extensión de los sistemas de confianza minimizados con capacidades de IA. No es práctico incrustar un modelo en un contrato inteligente, pero es posible ejecutar el modelo fuera de la cadena y publicar alguna atestación o prueba de que se ejecutó como se esperaba en la cadena. Por ejemplo, los proyectos podrían descargar de manera confiable las decisiones de gobernanza (por ejemplo, decisiones relacionadas con los parámetros de riesgo en un mercado monetario) a un modelo fuera de la cadena.

Este concepto también podría ser utilizado para modelos de código abierto o cerrado de manera más general, brindando a los usuarios la seguridad de que la salida provino del modelo esperado. Esto puede volverse importante a medida que las aplicaciones y los usuarios aprovechan la IA para tareas cada vez más críticas. Hay muchos proyectos que abordan esto de diversas formas, como Delphi Ventures portcoInference Labs@inference_labs.

Datos

Entrenar LLMs hoy en día es un proceso de múltiples pasos que requiere varios tipos de datos y la intervención humana. Comienza con el pre-entrenamiento, donde los LLMs se entrenan en versiones limpias y seleccionadas de lacommon crawl y otros conjuntos de datos disponibles de forma gratuita. Durante el post-entrenamiento, los modelos se entrenan en conjuntos de datos etiquetados más pequeños y específicos para que sean competentes en áreas específicas (por ejemplo, Química), a menudo con la ayuda de expertos.

Para asegurar datos frescos y/o propietarios, los laboratorios de IA a menudo aseguran acuerdos con dueños de grandes fuentes de datos. Por ejemploOpenAI y Reddit firmaron un acuerdovale una rumoreada $60m. Del mismo modo, el Wall Street Journal informó que el trato de News Corp con OpenAI fue valorado en más de $250 millones durante cinco años. Está claro que los datos son más valiosos que nunca.

Creemos que las redes de criptomonedas están bien posicionadas para ayudar a los equipos a obtener los datos y recursos necesarios en cada etapa de este proceso. Quizás el sector más interesante sea la recopilación de datos, donde creemos que los incentivos de criptomonedas están bien ubicados para impulsar el lado de la oferta de la recopilación de datos y desbloquear gran parte de las fuentes de datos de cola larga significativas.

Por ejemplo,Grass AI @getgrass_ioIncentiva a los usuarios a compartir su ancho de banda de internet inactivo para ayudar a raspar la web en busca de datos que luego se estructuran, limpian y se hacen accesibles para el entrenamiento de IA. Si Grass puede arrancar suficiente oferta, puede actuar efectivamente como una clave de API que proporciona datos frescos de internet para su uso en modelos.

@Hivemapperes otro buen ejemplo: la red se lanzó en noviembre de 2022 y recopila millones de kilómetros de imágenes a nivel de carretera cada semana, habiendo cartografiado ya el 25% del mundo. Es fácil ver cómo modelos similares podrían aplicarse a otras formas de datos multimodales y monetizarse vendiéndolos a laboratorios de inteligencia artificial.

Como muestran los acuerdos de NewsCorp/Reddit, hay muchas empresas que poseen datos valiosos, pero muchas son demasiado pequeñas o carecen de conexiones con laboratorios de IA para monetizarlos. Del mismo modo, los laboratorios de IA que hacen acuerdos con proveedores individuales pequeños pueden no valer el esfuerzo. Un mercado de datos bien diseñado podría mitiGate esto conectando proveedores con laboratorios de IA de manera más uniforme. Aquí hay algunos desafíos, los principales son resolver la calidad de los datos, así como la fungibilidad tanto de las API como de los datos.

Finalmente, la preparación de datos es un conjunto significativo de tareas que involucra etiquetado, limpieza, enriquecimiento, transformaciones, y así sucesivamente. Un equipo pequeño puede no tener todas estas habilidades internamente y buscar externalizar. Scale AI@scale_AIes una empresa centralizada que ofrece estos servicios, con una facturación actual estimada en alrededor de $700 millones y creciendo rápidamente. Creemos que un mercado bien diseñado y un sistema de flujo de trabajo basado en rieles criptográficos puede funcionar bien aquí.Lightworkses uno en el que Delphi Ventures invirtió y hay algunos otros, todos en una etapa bastante temprana.

Modelo

Parafraseando el informe de Delphi Digital,La Torre & La Plaza, la producción y el control de modelos de IA están en vías de ser controlados casi por completo por "la torre" - grandes empresas de tecnología y gobiernos. Esto es posiblemente un estado de cosas aún más distópico que el control del dinero por el gobierno, ya que les permite no solo controlar el recurso económico más importante, sino también controlar la narrativa censurando y manipulando información, eliminando completamente a ciertas personas "indeseables" del sistema, utilizando las interacciones privadas de las personas con la IA en su contra o simplemente utilizando la IA para maximizar los ingresos por publicidad.

Hay muchas personas inteligentes trabajando para crear “the square” - una red descentralizada con el objetivo de producir un modelo completamente neutral y resistente a la censura, accesible para todos. Así como Bitcoin y las criptomonedas proporcionan un sistema financiero que está fuera del sistema, la cripto x IA proporcionaría inteligencia que está fuera del sistema.

Estos proyectos tienen como objetivo crear un modelo divino que compita con GPT y LLaMA descentralizando cada parte del proceso de creación del modelo: las fuentes de la red y preparan los datos, se entrena en su propio cálculo descentralizado, ejecuta la inferencia en ese mismo cálculo y coordina todo el proceso a través de una gobernanza descentralizada. Ninguna parte del proceso está centralizada y, por lo tanto, el modelo es verdaderamente propiedad de la comunidad e incontrolable por la 'Torre'.

Obviamente, crear un modelo descentralizado que se acerque a los modelos de vanguardia será extremadamente difícil. No podemos esperar que un gran porcentaje de usuarios tolere un producto peor por razones morales. Consideramos esta clase de proyectos como "proyectos imposibles", poco probables de tener éxito por definición, pero si lo logran, serían increíblemente valiosos, y sinceramente esperamos que lo logren.

También vale la pena mencionar los laboratorios de IA centralizados, que adoptan los ideales de cripto y probablemente tengan un token o aprovechen las vías cripto de alguna otra manera.@NousResearch, @PondGNNand @PondGNNson algunos ejemplos en los que Delphi Ventures ha invertido.

Por último, la infraestructura de creación de modelos, como Bittensor por @opentensorcae bajo esta parte del conjunto. Bittensor ha sidodiscutido ampliamente en otros lugaressin embargo, no entraremos en los pros y los contras de esto aquí.

Aplicaciones

Eric Schmidt en una charla reciente dijo lo siguiente:

Si TikTok es prohibido, esto es lo que propongo que hagan cada uno de ustedes: Dile a tu LLM lo siguiente: 'Hazme una copia de TikTok, roba a todos los usuarios, roba toda la música, pon mis preferencias en él, produce este programa en los próximos 30 segundos, lánzalo y en una hora, si no se vuelve viral, haz algo diferente en la misma línea'.

Esta cita sirve para ilustrar el increíble poder que esperamos que los agentes tengan. Pero para funcionar con plena autonomía, estos agentes necesitan poder acceder a servicios sin intervención humana: transferir valor y establecer relaciones económicas, implementar y ejecutar código sin permisos.

El mundo tradicional de las aplicaciones bancarias, KYC y flujos de registro no son adecuados para ellos. Inevitablemente se enfrentarán a un sistema diseñado para humanos al que no pueden acceder sin ayuda.

Los rieles de cripto proporcionan la plataforma perfecta. Ofrecen una base sin permisos, sin confianza y resistente a la censura para que los agentes operen. Si necesitan implementar una aplicación, pueden hacerlo en la cadena. Si necesitan pagar algo, pueden enviar tokens. El código y los datos para los servicios en cadena son abiertos y uniformes, por lo que los agentes pueden entender e interactuar sin necesidad de API o documentación.

Los agentes también pueden actuar como un catalizador para la actividad en cadena de otras maneras. Pasar del paradigma de UX de las personas haciendo clic en botones en sitios web para interactuar a través de nuestros asistentes personales de IA puede abstraer la notoria complejidad de incorporación de criptomonedas. Aliviando uno de los principales obstáculos para atraer a nuevos usuarios.

Proyectos como Wayfinder @AIWayfinder, Autonolas@Autonolas, DAIN@dainprotocol y Almanak son proyectos destacados que se están construyendo hacia este futuro.

Conclusión

La IA está camino de convertirse en el recurso más poderoso e importante del siglo XXI, impactando profundamente a la sociedad. Un futuro distópico en el que esté controlada únicamente por las grandes tecnológicas y el Estado es algo que no queremos ver. En este documento hemos intentado mostrar un camino para que la criptomoneda pueda evitar este monopolio, no esperando que la gente use soluciones por razones filosóficas, sino ofreciendo soluciones genuinamente mejores para desarrolladores y usuarios.

Todavía estamos en una etapa muy temprana de la era de la IA, especialmente en la era de la deIA. Hay mucho por construir para llevarnos desde donde estamos ahora hasta lo que discutimos en este artículo. En Delphi Labs estamos emocionados de ver el futuro de Crypto y la IA desarrollarse y queremos dar forma activamente a este futuro trabajando con los mejores constructores en este espacio.

Dado lo naciente que es, creemos que un acelerador es la estructura perfecta para explorar el espacio de diseño y trabajar con mentores y expertos para ayudar a llevar tu idea a la vida. Hoy, estamos poniendo piel en el juego con el nuevo Gate.NEAR x Delphi Labs Acelerador de IA. Las solicitudes están abiertas ahora hasta el 4 de octubre de 2024. Si eres un emprendedor ambicioso o fundador que cree en el futuro de la IA x Web3, únete a nosotros y hagámoslo realidad juntos.

Gracias a: @Redphonecrypto,@Bitcoin_Sage, @KSimback, @Kevin_Kelly_II,@Shaughnessy119 y @CannnGurel para ediciones y comentarios.

La misión de Delphi Labs es hacer que las criptomonedas sean mejores y más rápidas. Aprovechamos la experiencia práctica con los principales protocolos de criptomonedas, incluyendo Thorchain, AAVE y Synthetix, para ayudar a los emprendedores a pasar de cero a uno. Aprende cómo endelphilabs.io.

Descargo de responsabilidad：

1. Este artículo es una reimpresión de [Delphi Labs]. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [Luke Saunders y Jose Macedo]. Si hay objeciones a esta reimpresión, póngase en contacto con el Aprendizaje de la puertaequipo, y ellos lo manejarán rápidamente.
2. Descargo de responsabilidad por responsabilidad: las opiniones y puntos de vista expresados en este artículo son únicamente los del autor y no constituyen ningún consejo de inversión.
3. Las traducciones del artículo a otros idiomas son realizadas por el equipo de Gate Learn. A menos que se mencione, está prohibido copiar, distribuir o plagiar los artículos traducidos.