Aplicaciones del abstracción de cadenas en la inteligencia artificial de encriptación

Jared: Primero, por favor, háganos una breve introducción sobre su experiencia.

**Anand：**Tengo un título en Ingeniería Informática de la Universidad de Purdue y he trabajado en gigantes tecnológicos como Microsoft. Empecé a programar desde muy joven, utilizando un lenguaje de programación llamado BASIC. En aquel entonces, solo tenía ocho años, y eso sucedió en la década de los 80. Pasé mucho tiempo desarrollando plataformas en Microsoft. Después de graduarme en 2001, me trasladé al Valle del Silicio, donde presencié el desarrollo y crecimiento de esta zona en las décadas de los 90 y 2000.

Después, tuve la idea de emprender. Durante los primeros diez años, trabajé en grandes empresas y durante los siguientes diez años, fui fundador y CEO de una empresa emergente. En resumen, en 2012, me topé accidentalmente con un grupo de mineros de Bitcoin. Fue a través de ellos que entré en el mundo de Bitcoin y las criptomonedas. En aquel entonces, la comunidad criptográfica todavía estaba en sus inicios, como un pequeño grupo de entusiastas de la tecnología, y sentí que el ambiente aquí era muy adecuado para mí. Mi empresa tuvo altibajos y finalmente fue adquirida con éxito. Ahora he decidido dedicarme por completo al campo de las criptomonedas, dirigiendo un fondo temprano llamado Canonical, centrado en la inversión en empresas emergentes y fundadores sobresalientes. Recientemente, he estado prestando especial atención a la intersección de la inteligencia artificial y las criptomonedas.

**Altan: Estás muy interesado en la intersección de criptomonedas e inteligencia artificial, ¿puedes hablar sobre la importancia de la abstracción de cadenas en este campo?

**Anand：**Me gusta usar analogías para pensar en los problemas. Una lección constante que he aprendido es que la historia no se repetirá, pero rimará. Últimamente se ha estado discutiendo mucho sobre la abstracción de cadenas, y creo que es necesario. Si echamos un vistazo al desarrollo de la cadena de bloques, comprenderemos por qué la abstracción de cadenas es tan importante hoy en día.

Para mí, el mayor avance en internet en el pasado fue algo como Kubernetes. Como una capa abstracta, ayuda a implementar, administrar y escalar aplicaciones en diferentes plataformas en la nube. Esto es similar a la situación actual. Los desarrolladores y usuarios necesitan una abstracción de la cadena, ya que pueden querer aprovechar características de una cadena y usar una cuenta en otra cadena. Por lo tanto, la abstracción se vuelve crucial. Creo que puede haber varios puntos de entrada diferentes en términos de AI: uno es desde la perspectiva del desarrollador y otro desde la perspectiva del usuario.

Para los desarrolladores, se trata de si necesitan aprender el paradigma de programación específico de una cadena, como WASM y Rust, etc. ¿Qué papel puede desempeñar la abstracción de la cadena en este aspecto? ¿O es posible desplegar contratos inteligentes de manera más eficiente utilizando herramientas impulsadas por LLM? Esta es una forma de pensar. Otra forma es la interacción del usuario, que también puede extenderse a la interacción del agente. Creo que la velocidad a la que los usuarios adoptan la cadena de bloques está aumentando considerablemente. Aunque todos sabemos que hay cierto grado de operación de robots y granjas, creo que debemos aprovechar esta tendencia en lugar de resistirla. Porque esta es la característica inherente que ofrece la cadena de bloques, y es donde la plataforma del agente entra en juego. Necesitan interactuar en nombre de los usuarios y, en última instancia, también aprovechar las funciones proporcionadas por diferentes cadenas. Por lo tanto, creo que la abstracción de la cadena se vuelve aún más importante.

Estamos haciendo la transición de la interoperabilidad a la abstracción de la cadena, para que los usuarios, desarrolladores, usuarios y agentes puedan aprovechar fácil y claramente las funciones de diversas cadenas. En general, creo que hay dos direcciones de pensamiento. En primer lugar, ¿quiénes son los usuarios? ¿Son agentes? ¿Son los robots de inteligencia artificial que necesitan utilizar estas plataformas? En segundo lugar, ¿cómo podemos hacer que estas herramientas sean más fáciles de usar y personalizables? Esta es otra necesidad que vale la pena explorar.

La integración de AI Agent y blockchain

Jared: Me di cuenta de que también consideras al Agente de IA como un usuario, lo cual es muy interesante. ¿Es necesario que la inmutable fuente de verdad que proporciona la cadena de bloques y la infinita creatividad de la IA trabajen juntas de alguna manera y se limiten mutuamente?

**Anand：**Se puede decir que sí o que no. La palabra "restricción" tiene un fuerte significado en la idea de blockchain. Creo que es necesario establecer algunos patrones de defensa y operación, lo cual tiene mucho sentido. Pero al mismo tiempo, esto depende de nuestra definición. Necesitamos poder auditar y verificar la construcción y operación de estos agentes, lo cual puede ser lo más importante. Hoy en día, sabemos muy poco sobre los sistemas cerrados y su forma de operar. Por lo tanto, deberíamos operar de una manera más abierta, transparente, verificable y auditable, ya que este es el fundamento de la construcción de cualquier cosa. En segundo lugar está la defensa, ¿bajo qué parámetros operarán estos agentes? En cierto sentido, esto es una "restricción". Creo que no deberíamos limitar la parte innovadora, sino más bien controlar la operatividad y la auditabilidad. Creo que ambos aspectos definitivamente avanzarán juntos.

Jared: Creo que en el futuro trabajaré junto con mi equipo de agentes de inteligencia artificial (AI), quienes me entenderán mejor que yo mismo. Cada mañana me comunicaría con la AI para ayudarme a organizar mi día, y creo que esto se volverá cada vez más común. Por lo tanto, una pregunta importante es si es más importante tener una AI que sea propiedad de los usuarios en lugar de ser propiedad de una empresa, como está haciendo NEAR. ¿Cuál es tu opinión sobre este tema? Personalmente, creo que estas AI me conocerán muy bien, y preferiría que fueran propiedad de los usuarios en lugar de tener otra forma de propiedad.

Anand: En cierto sentido, esto es inevitable. Ahora estamos empezando a darse cuenta del potencial de la inteligencia artificial (IA), después de haber discutido teóricamente durante mucho tiempo. Al igual que en la novela de Neal Stephenson, 'Diamond Age', donde los personajes crecen junto a la IA. Esto se convertirá en algo natural y es el estado que esperamos. Queremos que los agentes nos ayuden a realizar diversas tareas, como cuando alguien me envía un mensaje en Telegram y quiero saber cómo responder correctamente. El diseño de las máquinas es para mejorar las acciones humanas, pero también debemos considerar cuánta responsabilidad les damos para que realmente trabajen para nosotros. Estas son cuestiones que deben tenerse en cuenta. El hecho de que los usuarios tengan control sobre la IA es una dirección inevitable en el desarrollo de las cosas, ya que queremos tener el poder de decidir cómo funcionan. El concepto de gemelo digital está ganando popularidad hoy en día, y para lograrlo, necesitan conocerte y funcionar de manera centrada en la privacidad. Todo esto suena muy coherente con lo que hemos estado promoviendo en el mundo de la tecnología blockchain durante más de una década. Creo que estas dos tecnologías están en un camino de colisión.

Altan: Supongamos que en un mundo en el que todo es llevado a cabo por agentes, tienen autonomía para operar. Si un agente está llevando a cabo una tarea, ¿de dónde proviene la seguridad? ¿Cómo se puede convertir esta seguridad de operaciones fuera de la cadena en pruebas en cadena? Para el agente, ¿se logra a través de la seguridad impulsada por el valor económico encriptado, o mediante pruebas de conocimiento cero implementadas mediante criptografía?

**Anand：**En esta situación, el caso de uso determina el aspecto del diagrama de flujo. La realidad es que en muchos casos, el agente puede operar de forma autónoma utilizando la criptoeconomía, ya que es más natural y local. Cada vez que es necesario operar transacciones on-chain usando off-chain o entornos externos, solo aumentará la complejidad. Estamos mejorando en el uso de máquinas oráculo, probadores y cálculos off-chain, pero esto sigue agregando complejidad adicional. Por lo tanto, creo que la criptoeconomía es más adecuada para comenzar, pero también puede haber algunos casos de uso que deben considerar procesos off-chain.

Tenemos usuarios, Agentes y Agentes auxiliares de usuarios, y sus modos de operación, todos los cuales necesitan ser codificados y validados, y este es el lugar donde entra en juego la tecnología de la cadena de bloques. Luego deben ser comerciados, ¿cómo comerciarán entre sí? Los Agentes no saben lo que es un banco, como los humanos tienen cuentas bancarias, pero para ellos, las billeteras y las criptomonedas serán la primera opción. En algunas situaciones, los Agentes necesitan funcionar con información incompleta, por lo que necesitan que los humanos complementen la información faltante. Aquí es donde los cálculos off-chain se vuelven realmente importantes. Recuerdo que en un evento fuera de la conferencia que organizamos en septiembre de 2023, alguien expresó muy sucintamente la opinión de que en el futuro previsible trabajaremos para la IA. Recuerdo que predijo que esto sucedería este año, aunque no estoy seguro si se logrará, pero ya ha comenzado a suceder. Los Agentes publicarán tareas de recompensa para que los humanos obtengan información para ellos y les paguen por ella. Esto será un futuro muy interesante.

Esta sensación es muy futurista, en algunos aspectos incluso un poco distópica, pero el avance tecnológico es sin precedentes. No quiero parecer un fósil, pero debo decir que en 1999 estudié un lenguaje de programación llamado LISP, conocido como 'curso de IA'. En ese momento, pensábamos que los robots estaban a punto de tomar el control del mundo, y que viviríamos en un futuro repleto de coches voladores. Internet acababa de surgir y creíamos que las cosas avanzarían rápidamente hasta ese punto. Sin embargo, descubrimos que el desarrollo y avance de la IA eran insuficientes. La aparición del modelo Transformer marcó una era completamente diferente, la escasez de datos limitaba el entrenamiento completo del modelo.

La razón por la que menciono esto es porque aunque estos pensamientos siempre han parecido como algo sacado de una novela de ciencia ficción, ahora están más cerca de la realidad que nunca. Lo que estamos discutiendo podría hacerse realidad muy pronto. Como entusiasta de la tecnología, esto me emociona mucho, aunque probablemente parezca un poco ingenuo. Creo que nos volveremos súper eficientes y nos enfocaremos en lo que realmente nos importa, porque todo lo demás será manejado por estos modelos y agentes inteligentes propiedad de los usuarios.

Los desafíos de privacidad de datos a los que se enfrenta el agente de IA

**Altan: Otro problema es que tenemos muchas empresas centralizadas. La recopilación y el procesamiento de datos son principalmente realizados por Scale, mientras que el entrenamiento de modelos está liderado por OpenAI, Google, etc., y las GPU están casi completamente monopolizadas por Nvidia. ¿Cómo podemos ganar ante tanto capital y poder? ¿Cómo lograr la descentralización?

Anand: La vida en Internet de las últimas décadas nos ha dado muchas lecciones. Tomemos Google como ejemplo, es la piedra angular para obtener información en Internet, pero su modelo de negocio es muy interesante. A pesar de que busques algo en él, te redirige a una página que contiene esa información. Sin embargo, ahora vemos que el nivel de inteligencia está tratando de facilitar el acceso a esta información sin que tengas que abandonar la experiencia actual, como ChatGPT. La semana pasada, algunos periodistas comenzaron a discutir sobre Perplexity, ya que resume en tiempo real artículos de noticias y los reescribe. Esto no es solo recuperar información o algo similar a Wikipedia, sino que es información en tiempo real. Tanto Perplexity como Grok de Twitter (ahora conocido como X) pueden proporcionarte información en tiempo real basada en patrones de datos existentes.

El poder se está centralizando en entidades centralizadas. Por un lado, nos estamos dirigiendo hacia un mundo centralizado con falta de transparencia; por otro lado, las personas cuestionan el nivel de privacidad de estos servicios centralizados. Alguien publicó en Reddit que conectó una Nest Cam en su apartamento y envió fragmentos de video a GPT-4 para que le indique la ubicación de llaves u otros objetos en tiempo real. Suena genial, pero también un poco loco. El uso de servidores centralizados para procesar información sobre nuestra casa implica que estamos a un paso de una posible filtración de datos. Hemos escuchado muchos casos de filtraciones de datos, como el reciente incidente de filtración de DocuSign. Algunas compañías tienen la única responsabilidad de proteger la información de los usuarios y las consecuencias pueden ser catastróficas si ocurre una filtración. Imagina que un hacker invade las cámaras de video de nuestras casas y envía los datos a servicios centralizados con la protección de privacidad desactivada por defecto. Es posible que hayamos aceptado proporcionar información sin saberlo para mejorar estos modelos. Todos estos son problemas existentes, por lo tanto, necesitamos cambiar de servicios centralizados a una forma en la que los usuarios sean propietarios o colaboren en la gestión de estos modelos y operaciones.

¿Cómo te gustaría que fuera el mundo dentro de 20 o 30 años? Jared lo expresó muy bien, hay un grupo de Agentes trabajando para mí, ocupándose de un montón de cosas por mí. ¿Cuántos de estos Agentes te gustaría que estuvieran controlados por una gran entidad centralizada que intenta monetizar tus datos, en lugar de que tú poseas y controles esa información, al tiempo que se logran todos los avances tecnológicos? Esa es la cuestión central, en última instancia se trata de la propiedad, la privacidad de los datos y la autonomía.

Altan: La privacidad de los datos no es algo nuevo. En 2017, Google intentó el aprendizaje federado, afirmó que no extraería datos de usuario, solo entrenaría datos en el dispositivo del usuario y los enviaría de vuelta al servidor central, por lo que no podrían ver los datos del usuario. Pero el problema es que mi abuela o mi madre no se preocupan por eso. Entonces, me pregunto, ¿habrá una división? Algunas personas no se preocupan en absoluto, mientras que personas como nosotros, que trabajamos en el campo de la encriptación, nos preocupamos mucho. ¿Es este el futuro?

**Anand：**Los usuarios comunes realmente no se preocupan por estas cosas, estoy 100% de acuerdo. Incluso entre las personas que nos rodean, e incluso entre las personas del mundo tecnológico, hoy en día hay muchas personas que no prestan suficiente atención a este tema. Pero estamos experimentando una revolución tecnológica y un renacimiento artístico, como desarrolladores, tenemos la responsabilidad de reflexionar sobre estos problemas. Porque estamos liderando la tendencia aquí. ¿Debemos confiar en estas entidades centralizadas, permitirles monopolizar nuestros datos para sus propios intereses y propósitos, o debemos terminar teniendo cierta propiedad? Un ejemplo más visionario es el DAO de datos, que es un concepto cada vez más popular. Por ejemplo, hay una empresa llamada Vana que está considerando la aplicación del DAO de datos.

El tipo de aprendizaje federado que mencionaste, si puedo tener algún sentido de control sobre esto, me sentiré más tranquilo. Fred Wilson, de Union Square Ventures, habló de estas primitivas hace aproximadamente un año y medio, como billeteras, que se pueden usar para firmar transacciones o realizar ciertas acciones en mi nombre. ¿Y si pudiéramos aprovechar este patrón similar para procesar mis datos? Esto iniciará un proceso como la atribución de datos, la contribución de datos, el cifrado de datos o la eliminación de cualquier información de identificación personal (PII) para la capacitación. Todas estas son cosas que tenemos que hacer desde los primeros principios.

Como es bien sabido, OpenAI no es realmente abierta. Creo que otros modelos como Llama también tienen el mismo problema. El problema radica en que, aunque estos modelos abren parte de sus pesos, ¿cuál es la fuente de los datos? ¿Cómo se entrenan estos datos? ¿Reciben compensación las personas que contribuyen con los datos? ¿Participan voluntariamente? ¿Cuál es la situación actual? Deberíamos estar orgullosos de usar un sistema transparente y con autonomía para los usuarios. Pero esto no comienza con los usuarios, ya que generalmente a los usuarios no les importa estos problemas, y creo que en el futuro previsible tampoco les importará. A pesar de esto, creo que la generación actual puede estar más interesada en estos problemas que la generación anterior. Mi hija y la generación más joven actual están más preocupadas por problemas como el clima, ya que estos problemas afectan su futuro. Por lo tanto, creo que la generación actual se preocupará por estos problemas, mientras que la generación anterior puede que no lo haga. Pero construyamos un futuro mejor sobre estas bases.

**Jared：Los datos de privacidad pueden no ser la clave para atraer a las personas a participar, pero el valor que mencionaste sí lo es. La verdadera fortaleza de la cadena de bloques radica en la creación o manifestación de valor, capturando valor de una manera que la centralización no puede lograr. En el pasado, en el entorno de Internet 2.0, plataformas como Myspace obtenían ganancias cultivando los datos de las personas, un modelo comercial que todos aceptábamos. Sin embargo, ahora estamos experimentando una revolución y renacimiento artístico, como mencionaste, permitiendo a los usuarios tener más control sobre sus datos y comportamiento. Pueden decidir si compartir datos, participar en el entrenamiento de IA y obtener una compensación real por sus contribuciones. El mecanismo de transferencia de valor de baja costo y alta eficiencia de la cadena de bloques sienta las bases para hacer realidad esta visión.

**Anand：**Sí, todos lo hemos estado haciendo y nos hemos acostumbrado, ahora somos más conscientes que nunca. Actualmente no estoy utilizando el modelo GPT (esto es solo una elección personal, por favor, tómelo como referencia), todas las inferencias se realizan en la máquina local. Tengo una Mac con chip M2 que puede manejar algunas tareas de inferencia complejas.

Tal vez esto suene un poco paranoico, pero en la década de 2000, mi mentor me dijo que como desarrollador, necesitas mantener un tipo de paranoia saludable. Así que siempre trabajo con esa mentalidad. Quiero ver a más personas con autonomía, capaces de operar sus propios datos. Hay una empresa llamada EXO que es un buen ejemplo. Han logrado realizar inferencias en dispositivos periféricos, o permitir a los usuarios gestionar y operar mejor sus propios datos. Por supuesto, también hemos escuchado que Apple le gusta etiquetar todo con su marca, así que ahora lo llaman 'Apple Intelligence'. Muchas cosas se realizarán en dispositivos periféricos, y solo si los dispositivos no pueden manejarlo, se utilizará ChatGPT u otros modelos. Los datos de los usuarios están a un paso de ser compartidos con servicios centralizados.

Creo que los modelos centralizados y descentralizados existentes coexistirán y no son relaciones de reemplazo. Es como el debate de código abierto versus código cerrado, un ejemplo antiguo que se podría decir que es como Android frente a iOS. Necesitamos estas comparaciones para satisfacer las diversas necesidades que surgen debido a la inteligencia.

El valor de inversión y las perspectivas futuras de la inteligencia artificial encriptada

**Altan: Muchas personas ingresan al campo de la encriptación de IA solo por la publicidad de IA, solo quieren extraer valor de ella. Como inversor, ¿cómo ves esto? ¿Cuál es el valor de la encriptación de IA a corto y largo plazo?

**Anand：**En la breve historia de la encriptación, rara vez se da la situación de 'ganador se lo lleva todo'. Contamos con muchas redes L1 excelentes, muchas redes L2 excelentes, y muchas redes L3 emergentes. En el campo de la tecnología blockchain y encriptación, no es raro encontrar situaciones en las que se utilice el mecanismo de incentivos de token para resolver el mismo problema de manera diferenciada. Este enfoque se origina en la necesidad de recursos de cómputo, especialmente el acceso a recursos de cómputo en máquinas desnudas. Tomemos como ejemplo a Akash, que se estableció antes que la mayoría de los proyectos y es uno de los sistemas de acceso a recursos de cómputo en máquinas desnudas más confiables. Estos recursos de cómputo se pueden utilizar para el entrenamiento de modelos, inferencias y otros propósitos.

Pero a medida que evolucionó, las personas comenzaron a ascender en la pila tecnológica hacia un modelo más centrado en el software, como un enfoque centrado en las API. Esto es algo similar a la diferencia entre Heroku y AWS: Heroku se centra más en simplificar la implementación y ponerse en marcha rápidamente, mientras que AWS proporciona un servicio de más bajo nivel. La gente quiere poder desplegar aplicaciones rápidamente y ponerlas en uso de inmediato, por lo que tenemos que evolucionar en esa dirección. En la actualidad, estamos viendo cómo se alcanzan uno a uno muchos objetivos al alcance de la mano, el más destacado de los cuales es la adquisición de recursos informáticos. Logremos esto rápidamente, y puede haber algunos ganadores en el camino. La estructura del mercado no será "corta", sino que tendrá una "cara" y una "cola" muy larga, es decir, coexistirán unos pocos grandes ganadores y un gran número de pequeños actores.

Me interesa mucho la diferenciación y la capacidad de defensa. Esto es lo más importante hoy en día. También quiero enfatizar que si has dedicado más tiempo al campo de la inteligencia artificial que al campo de la encriptación, y has encontrado aplicaciones altamente defensivas y diferenciadas, introducirlas en el ecosistema de la encriptación, o utilizar la criptoeconomía o criptografía para construir una inteligencia artificial descentralizada, todo esto es muy valioso. Por lo tanto, no creo que haya un llamado específico a la acción a corto o largo plazo.

Para mí, lo más importante es el talento, traer a personas confiables con antecedentes a este campo. Nos gusta colaborar con personas inteligentes y perspicaces para construir cosas que son muy difíciles de hacer, de esta manera podemos crear productos diferenciados y entrar en el mercado.

Jared: En tu trabajo diario en la industria, ¿hay algún campo que creas que debería recibir más atención pero que sientas que muchas personas no han notado? Puede ser el campo de la inteligencia artificial o de las criptomonedas.

Anand： Para mí, son datos. Los datos son como el petróleo en ciertos aspectos, son un componente esencial para el funcionamiento de sistemas a gran escala, pero a menudo los consideramos como algo garantizado. Este seguirá siendo un problema, ya que los sistemas centralizados existentes ya tienen modelos a gran escala. Será muy difícil para mí alcanzar su nivel porque tienen 30 años de acumulación de datos y sistemas maduros para rastrear datos y entrenar modelos desde Internet. Por lo tanto, los datos son un problema en el que suelo pensar con frecuencia. Tiene varias ramas, incluidos los datos contribuidos por los usuarios y las fuentes de datos. Por ejemplo, ¿qué significan los datos de Jared? Podemos analizar este problema desde las perspectivas de los usuarios y los desarrolladores.

Desde la perspectiva del desarrollador, voy a dar un ejemplo que puede no ser del todo apropiado: Supongamos que uso un modelo entrenado para hacer una inferencia, y espero que el modelo me diga qué fuentes de datos diferentes contribuyeron a esta inferencia. Es como ejecutar en modo de depuración, quiero entender en qué se basa la inferencia y por qué el modelo me da esta respuesta. Porque lo que el modelo ofrece no es solo un enlace a un sitio web, sino el resultado de un procesamiento inteligente. No entiendo el origen específico de esta información inteligente, porque para lograr esto, se requiere una gran cantidad de trabajo complejo en el nivel inferior. Sin embargo, creo que entender este problema es un paso muy importante para comprender el proceso de toma de decisiones del modelo y mejorar su capacidad de explicación.

El problema de la energía es otro aspecto que debe ser seguido tanto en el presente como en el futuro. Durante la entrevista de Dwarkesh a Zuckerberg, un tema que se mencionó repetidamente fue la demanda de energía y cómo damos por sentado el consumo de energía. Los servicios centralizados están consumiendo energía de manera desenfrenada, utilizando miles de millones de vatios de electricidad para entrenar modelos, con todas esas GPU funcionando a toda velocidad. Y eso es solo la etapa de entrenamiento, luego viene la inferencia. No estoy seguro en qué punto este problema se relaciona con la infraestructura de la cadena de bloques, pero creo que es el punto de partida para abordar este problema. Planteo esta cuestión para que otros la aborden o la eviten.

Último consejo

Altan：Si alguien está escuchando este podcast, ¿qué deberían aprender de él?

**Anand：**Quiero decir dos cosas. Primero, construir para el futuro. Tener una visión a largo plazo lo suficientemente larga, porque creo que habrá grandes cambios en los próximos años. Los fundadores más inteligentes y sobresalientes se colocarán en el futuro y pensarán en lo que el mundo necesitará a corto plazo. El marco temporal puede ser de seis meses o incluso dos años. Porque las personas que viven en el futuro tienen ideas extraordinarias sobre qué construir y cómo lograrlo.

En segundo lugar, creo que Marc Andreessen expresó este punto de manera más concisa: los mejores fundadores pueden convertir su percepción en realidad y tu trabajo es convencer a los demás. Por ejemplo, veo un mundo que necesita redes sociales descentralizadas, similar a la relación entre Farcast y Twitter. En los últimos años, Dan ha estado firmemente comprometido con esto. Creo que fundadores visionarios como este pueden tener una visión del futuro, convertir su percepción en realidad y difundir esta idea entre los demás. Si eres una de esas personas, estoy emocionado de hablar contigo, conocer tus ideas y aplaudirte por liderar el camino hacia el futuro.

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