Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed

Dado que a criptografia é essencialmente um software de código aberto com incentivos financeiros intrínsecos - e a IA está interrompendo a forma como o software é escrito - é razoável supor que a IA terá um impacto maciço no espaço blockchain em toda a pilha.

DeAI: Desafios e OportunidadesDeAI: Desafios e Oportunidades

Para mim, os maiores desafios enfrentados pelo DeAI estão na camada de infraestrutura, dada a intensidade de capital na construção de modelos fundamentais e os retornos de escala em dados e computação.

Dadas as leis de dimensionamento, as Big Techs têm uma vantagem pronunciada: alavancando seus cofres colossais de lucros de monopólio na agregação da demanda do consumidor durante a segunda geração da internet e reinvestindo-os na infraestrutura de nuvem durante uma década de taxas artificialmente baixas, os hiperescaladores estão agora tentando capturar o mercado de inteligência ao dominar dados e computação - os ingredientes-chave para a IA:

Devido à intensidade de capital e aos altos requisitos de largura de banda das grandes execuções de treinamento, os superclusters unificados ainda são os mais otimizados - fornecendo às Big Tech os modelos mais performáticos - de fonte fechada - que eles planejam alugar com margens oligopolísticas, reinvestindo os rendimentos em cada geração subsequente.

No entanto, os fossos em AI têm se mostrado mais rasos do que os efeitos de rede da web2, com modelos de fronteira líderes se depreciando rapidamente em relação ao campo, especialmente com o Meta adotando uma postura agressiva e comprometendo dezenas de bilhões para modelos de fronteira de código aberto como o Llama 3.1 com desempenho de nível SOTA.

Isso, juntamente compesquisa emergenteem métodos de treinamento descentralizado de baixa latência, pode (parcialmente) tornar as modelos de negócios pioneiros em commodities - deslocando (pelo menos parte) da competição dos super clusters de hardware (favorecendo a Big Tech) para a inovação de software (marginalmente favorecendo o código aberto / criptomoeda) à medida que o preço da inteligência cai.

Dada a eficiência computacional das arquiteturas de "mixture of expert" e síntese/roteamento LLM, parece provável que estamos caminhando não para um mundo de 3 a 5 megamodelos, mas para um tecido de milhões de modelos com diferentes compensações de custo/desempenho. Uma rede de inteligência entrelaçada. Uma inteligência coletiva.

Isso se torna um grande problema de coordenação: o tipo para o qual as blockchains e incentivos cripto devem estar bem equipados para ajudar.

Tese de Investimento Principal da Core DeAI

O software está devorando o mundo. A IA está devorando o software. E a IA é basicamente apenas dados e computação.

Qualquer coisa que possa obter de forma mais eficiente as duas entradas acima (infraestrutura), coordená-las (middleware) e atender às demandas do usuário (aplicativos) será valiosa.

Delphi é otimista em vários componentes em toda a pilha:

Infraestrutura

Dado que a IA é alimentada por dados e computação, a infraestrutura DeAI é dedicada a obter ambos de forma eficiente, geralmente usando incentivos criptográficos. Como mencionamos anteriormente, esta é a parte mais desafiadora da pilha na qual competir, mas também potencialmente a mais recompensadora, dada o tamanho dos mercados finais.

Calcular

Embora até agora limitados pela latência, os protocolos de treinamento descentralizado e os mercados de GPU esperam orquestrar hardware latente e heterogêneo para fornecer computação sob demanda de baixo custo para aqueles excluídos das soluções integradas da Big Tech. Players como Gensyn, Prime Intellect e Neuromesh estão avançando as fronteiras do treinamento distribuído enquantoio.net, Akash, Aethir etc estão possibilitando inferência de custo mais baixo mais perto da borda.

Dados

Em um mundo de inteligência onipresente baseada em modelos menores e especializados, os ativos de dados são cada vez mais valiosos e monetizáveis.

Até o momento, as DePIN (redes físicas descentralizadas) têm sido amplamente elogiadas por sua capacidade de construir redes de hardware de custo mais baixo em comparação com as incumbentes intensivas em capital (por exemplo, as empresas de telecomunicações). No entanto, potencialmente, o maior mercado das DePIN surgirá na coleta de novos conjuntos de dados que fluem para as inteligências on-chain:Protocolos agentes (a ser discutido posteriormente).

Em um mundo onde o trabalho – a maior TAM do mundo? – está sendo substituído por uma combinação de dados e computação, a infraestrutura de DeAI fornece uma maneira para Barões não TecnológicosAproveite os meios de produçãoe contribuir para a próxima economia em rede.

Middleware

O objetivo final da DeAI é computação efetivamente componível. Como o dinheiro DeFi Lego, a IA descentralizada compensa a falta de desempenho absoluto hoje com componibilidade sem permissão - incentivando um ecossistema aberto de software e primitivos de computação que se compõem ao longo do tempo para (esperançosamente) superar os incumbentes.

Se o Google é "o extremo integrado", então o DeAI representa o extremo "modular". ComoClayton Christensen Lembra-nos que as abordagens integradas tendem a liderar em indústrias emergentes recentes, reduzindo o atrito na cadeia de valor, mas à medida que o espaço amadurece, as cadeias de valor modularizadas assumem participação por meio de maior concorrência e eficiência de custos dentro de cada camada da pilha:

Estamos bastante otimistas em relação a várias categorias essenciais para viabilizar essa visão modular:

• Roteamento

Em um mundo de inteligência fragmentada, como escolher o modelo certo e o momento certo pelo melhor preço possível? Os agregadores do lado da demanda sempre capturaram valor (verteoria da agregação) e a função de roteamento é essencial para otimizar a curva de Pareto entre desempenho e custos no mundo da inteligência em rede:

Bittensorfoi o líder aqui na geração 1, mas uma série de concorrentes dedicados estão surgindo.

Allorahospeda competições entre diferentes modelos em vários “tópicos” de uma maneira que é “consciente do contexto” e autoaperfeiçoamento ao longo do tempo, informando previsões futuras com base na precisão histórica sob condições específicas.

Morpheusvisa se tornar o "roteador do lado da demanda" para casos de uso do web3 - essencialmente uma "inteligência da Apple" com um agente local de código aberto que possui o contexto relevante do usuário e pode rotear consultas de forma eficiente através do DeFi ou dos blocos de construção emergentes da infraestrutura de "computação componível" do web3.

Protocolos de interoperabilidade de agentes comoTheoriqeAutonolasVisam levar o roteamento modular ao extremo, possibilitando ecossistemas componíveis e cumulativos de agentes ou componentes flexíveis em serviços totalmente desenvolvidos em cadeia.

Em resumo, em um mundo de inteligência fragmentada rapidamente, os agregadores de demanda e oferta desempenharão um papel extremamente poderoso. Se o Google se tornou uma empresa de US $ 2 trilhões indexando as informações do mundo, então o vencedor nos roteadores de demanda - seja a Apple, o Google ou uma solução web3 - que indexa inteligência agente, deve ser ainda maior.

• Co-Processors

Dada a sua descentralização, as blockchains são altamente limitadas tanto em dados quanto em computação. Como trazer as aplicações de IA intensivas em dados e computação que os usuários passarão a exigir na cadeia?

Co-processadores!

Origem:Florin Digital

Estes são efetivamente "oráculos" que oferecem diferentes técnicas para "verificar" os dados ou modelo subjacente que está sendo usado de uma maneira que minimiza novas suposições de confiança on-chain, ao mesmo tempo em que oferece substanciais aumentos de capacidade. Até o momento, houve uma série de projetos usando abordagens de zkML, opML, TeeML e economia cripto - todos com diferentes prós e contras:

Para uma análise mais detalhada, confira nosso relatório DeAI parte III que será lançado nas próximas semanas.

Em termos gerais, os co-processadores são essenciais para tornar os contratos inteligentes, bem... inteligentes - fornecendo soluções semelhantes a um "data warehouse" para consultas de experiências on-chain mais personalizadas ou fornecendo verificação de que uma determinada inferência foi concluída corretamente.

Redes TEE comoSuper,Phala, eMarlinem particular, têm ganhado popularidade recentemente devido à sua praticidade e prontidão para hospedar aplicativos em escala hoje.

Em geral, os co-processadores são essenciais para unir as blockchains altamente determinísticas, mas de baixo desempenho, com inteligências altamente performáticas, mas probabilísticas. Sem os co-processadores, a IA não estaria chegando a esta geração de blockchains.

• Incentivos para desenvolvedores

Um dos maiores problemas do desenvolvimento de código aberto em IA tem sido a falta de incentivos para torná-lo sustentável. O desenvolvimento de IA é altamente intensivo em capital, e o custo de oportunidade tanto do poder de computação quanto do trabalho de conhecimento em IA é muito alto. Sem incentivos adequados para recompensar as contribuições de código aberto, o espaço inevitavelmente perderá para os hipercapitalistas de hipercala.

Uma série de projetos deSentienteparaPluralisparaSaharaparaMiratodos estão tentando iniciar redes que permitam e recompensem adequadamente as contribuições para inteligências em rede a partir de redes fragmentadas de indivíduos.

Ao corrigir o modelo de negócio, a compilação de código aberto deve acelerar - oferecendo aos desenvolvedores e pesquisadores de IA uma opção fora das grandes empresas de tecnologia que seja global por natureza e, esperançosamente, também bem remunerada com base no valor criado.

Embora seja muito difícil acertar e cada vez mais competitivo, o TAM aqui é enorme.

• Modelos GNN

Onde LLMs delineiam padrões em grandes corpora de textos e aprendem a prever a próxima palavra, Redes Neurais de Grafos (GNNs) processam, analisam e aprendem a partir de dados estruturados em grafo. Como os dados on-chain consistem principalmente de interações complexas entre usuários e contratos inteligentes - em outras palavras, um grafo - GNNs parecem uma escolha lógica para fundamentar casos de uso de IA on-chain.

Projetos comoPOND e RPS estão tentando construir modelos fundamentais para web3 – potencialmente transformadores em negociação, Defi, e até mesmo casos de uso social como

• Previsões de preços: modelos comportamentais on-chain para prever preços, estratégias de negociação automatizadas, análise de sentimentos
• AI Finance: integrações em aplicações DeFi existentes, estratégias de rendimento avançadas e utilização de liquidez, melhor gestão de riscos/governança
• Marketing On-Chain: Airdrops mais personalizados / segmentados, mecanismos de recomendação com base no comportamento on-chain

Esses modelos irão depender bastante de soluções de armazenamento de dados, comoEspaço e Tempo,Subsquid,Covalent, eHyperlineque também estou bastante otimista.

GNNs poderiam provar que os LLMs de blockchains e os data warehouses do web3 são facilitadores essenciais: fornecendo funcionalidade OLAP para o web3.

Aplicações

Na minha opinião, os agentes on-chain podem ser a chave para desbloquear a notoriamente má experiência do usuário cripto, mas, mais importante, o lado da demanda ausente para a utilização lamentável dos bilhões de dólares que temos despejado na infraestrutura web3 ao longo da última década.

Não se engane, os agentes estão chegando...

E parece lógico que esses agentes aproveitem a infraestrutura aberta e sem permissão - em pagamentos e computação componível - para alcançar metas finais cada vez mais complexas.

Na próxima economia de inteligência em rede, talvez os fluxos econômicos sejam muito menos B -> B ->C e muito mais usuário -agente > -> rede de computação -> agente -> usuário.

Protocolos agentessão o resultado final. Aplicações ou empresas de serviços com despesas limitadas que funcionam principalmente usando recursos on-chain para atender às demandas do usuário final (ou um do outro) em redes componíveis com custos muito mais baixos do que as empresas tradicionais.

Assim como no web2, onde a camada de aplicação capturou a maioria do valor, sou um fã da tese de “protocolos agnósticos gordos” em DeIA. A captura de valor deve se deslocar para cima com o tempo.

O próximo Google, Facebook e Blackrock provavelmente serão protocolos de agência e os componentes para permiti-los estão sendo criados agora mesmo.

O Jogo Final

A IA mudará a forma de nossas economias. Hoje, o mercado espera que a captura de valor resida dentro dos limites de algumas grandes corporações no Noroeste do Pacífico dos Estados Unidos. A DeAI representa uma visão diferente.

Uma visão de redes abertas e compostas de inteligências com incentivos e remuneração até mesmo para pequenas contribuições e mais propriedade/co-governo coletivos.

Embora certas narrativas em DeAI se adiantem, e muitos projetos negociem significativamente acima da tração atual, o tamanho da oportunidade é realmente grande. Para aqueles que são pacientes e perspicazes, a visão final de DeAI de computação verdadeiramente componível pode provar ser a própria justificação para as blockchains.

Se você gostou deste teaser, fique atento aos nossos relatórios de longa duração que serão desbloqueados nas próximas semanas, à medida que o mês AI x Crypto da Delphi se desenrola:

DeAI I: A Torre & O Quadrado (desbloqueado agora)

DeAI II: Apropriando-se dos Meios de Produção, Infra (desbloquear em breve)

DeAI III: Computação Componível, Middleware (desbloquear na próxima semana)

DeAI IV: A Economia Agentiva, Aplicações (desbloqueio de duas semanas)

Vai ser um grande mês. Prepare-se.

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