A IA representa, sem dúvida, a maior revolução tecnológica da história e deu início a uma corrida armamentista tecnológica sem precedentes. Os modelos de IA atuais já estão alcançando o topo do décimo percentil na maioria dos testes padronizados de faculdade e superando os humanos em muitas tarefas, incluindo a pesquisa de IA em si. Mesmo em seu nível atual, isso já é transformador para muitas indústrias, como busca, atendimento ao cliente, criação de conteúdo, programação, educação e muito mais.

Esperamos que as capacidades de IA, o financiamento e seu efeito na sociedade apenas acelerem a partir daqui. Todos os grandes gigantes da tecnologia entendem que a IA é existencial para seus negócios e estão investindo de acordo. A receita da NVIDIA, provavelmente o melhor indicador para despesas de capital em IA, está a caminho de ultrapassar US$ 100 bilhões em 2024, mais que o dobro de 2023, mais de 4 vezes o valor do ano anterior.

CEO do Google Sundar Pichai sobre investimentos em IA:

“O risco de investir menos é dramaticamente maior do que o risco de investir demais para nós aqui.”

Ao mesmo tempo, as startups sentem que a IA é uma força disruptiva com a qual podem derrubar concorrentes de várias décadas e estimadas $83bfoiinvestidoem startups de IA nos últimos 18 meses.

Dado que as capacidades de IA tendem a escalar exponencialmente com o cálculo aplicado a elas, é muito provável que alcancemos algo como AGI dentro da década.

Fonte:Consciência Situacionalpor@leopoldasch

Neste artigo, argumentamos que a dinâmica competitiva resultará em um mundo de milhões de modelos, e a criptografia é o substrato ideal para este mundo de muitos modelos. Começaremos discutindo por que achamos que um mundo de muitos modelos é o resultado lógico para a IA. Em seguida, analisaremos os diferenciadores exclusivos que a criptografia oferece à IA. Por fim, abordaremos a pilha de criptografia x IA como a vemos e forneceremos exemplos específicos dos tipos de projetos que nos entusiasmam.

Existem fortes razões filosóficas e morais pelas quais a IA de código aberto e a IA cripto x é um estado de coisas melhor para a humanidade, e estas sãoexcelentemente coberto em outro lugar. Embora concordemos totalmente com eles e isso faça parte do que nos motiva a construir neste espaço, para fins deste artigo, vamos nos concentrar puramente nas razões práticas pelas quais a cripto x IA vencerá, em vez dos argumentos morais de por que ela deveria vencer.

Modelo de Deus vs muitos modelos

Atualmente, estamos caminhando para um mundo onde algumas grandes empresas de tecnologia verticalmente integradas produzem "modelos divinos" que dominam tudo o mais.

No entanto, não achamos que este seja o jogo final por algumas razões:

1. Risco de tapete: Organizações, empreendedores e desenvolvedores que constroem experiências em cima de IA não querem depender de uma única empresa de código fechado que pode mudar o modelo, alterar os termos de uso ou até mesmo parar de atendê-los completamente.
2. Trade-off entre custo e desempenho: os modelos generalizados extremamente grandes favorecidos pelas grandes empresas de tecnologia são necessariamente muito mais caros, tanto para treinar quanto para executar. Como resultado, isso os torna caros e superpotentes para muitos casos de uso. Embora isso não seja tão importante agora, já que as pessoas não estão pensando em lucratividade, à medida que a IA atinge escala, as pessoas otimizarão para obter o menor custo possível para o nível de desempenho que estão procurando. Para muitas tarefas, os modelos grandes não serão competitivos aqui. Há extensa pesquisa para apoiar isso, mostrando que modelos menores e especializados podem superar os modelos generalizados em tudo, desdediagnósticos de imagem médica,detecção de fraude, reconhecimento de fala emuito mais.
3. Integração vertical: Como a Apple demonstrou repetidamente, os melhores produtos muitas vezes resultam da integração vertical em toda a pilha. Empreendedores ambiciosos que constroem produtos habilitados para AI buscarão obter uma vantagem competitiva construindo em cima de seus próprios modelos especializados. Esses produtos também poderão capturar mais valor, atraindo mais investimentos, etc.
4. Preocupações com privacidade: a IA estará no centro dos fluxos de trabalho organizacionais de uma maneira que, arguivelmente, nenhuma outra tecnologia esteve. Muitas organizações relutam em confiar seus dados sensíveis a esses modelos.

Por esses motivos, acreditamos que é muito mais provável acabarmos em um mundo com muitos modelos menores, especializados que são adaptados e econômicos para casos de uso específicos. Os desenvolvedores de aplicativos e os usuários aproveitarão os modelos de código aberto como LLaMA ou aqueles de@MistralAI""> @MistralAI como base para ajustar seus próprios modelos dedicados, frequentemente utilizando dados proprietários. Muitos modelos continuarão a ser executados em servidores, mas aplicações menores e mais sensíveis à privacidade serão executadas localmente em dispositivos do cliente, enquanto outros que exigem resistência à censura podem usar redes de computação descentralizadas.

Este é um mundo de blocos de AI modulares, onde desenvolvedores e empreendedores competem para fornecer valor aos usuários, e os usuários são capazes de escolher, combinar e combinar diferentes serviços para atender às suas necessidades específicas. Roteamento, orquestração, síntese, pagamentos e todos os tipos de outras infraestruturas precisarão ser construídos para desagregar o stack de modelo divino e atender a esta emergente economia de AI.

Isso também acontece de ser o mundo onde a cripto prospera.

Crypto x AI

Cripto intuitivamente parece uma área que pode encontrar utilidade neste mundo de muitos modelos. No entanto, esse hype levou a uma alocação significativa de capital no espaço de investidores muitas vezes mal informados. Assim como a bolha de infraestrutura anterior, muitos projetos estão sendo financiados e construídos que talvez não devam ser. Como tal, não é fácil determinar quais subsetores no espaço cripto x IA realmente têm mérito, levando muitos a descartar todo o espaço como um meme sem valor fundamental.

Não pensamos que seja um meme, mas é verdade que este mundo de muitos modelos poderia teoricamente existir sem criptomoedas. Portanto, foi importante para nós focar nos diferenciadores únicos das criptomoedas que nos permitem criar produtos radicalmente melhores ou, idealmente, aqueles que não poderiam ser construídos sem elas. Para fazer isso, começamos identificando as propriedades únicas das criptomoedas e como elas poderiam se aplicar à IA de forma a resultar em melhores produtos. Em seguida, iremos examinar a combinação de criptomoedas e IA e fornecer exemplos de casos de uso que acreditamos se encaixar nisso.

Camada de coordenação - Os trilhos de criptografia são excelentes para facilitar a coordenação coletiva sem controle centralizado. Tem se mostrado especialmente bem-sucedido em superar o problema do ovo e da galinha inerente à maioria dos mercados, inicializando grandes novas bases de usuários da noite para o dia com incentivos nativos de criptomoedas.

1. Pequenas equipes que constroem um modelo interno podem não ter acesso direto a todos os recursos necessários. Por exemplo, enquanto grandes laboratórios de IA de tecnologia provavelmente terão sua própria computação, pequenas equipes não terão. Da mesma forma, essas equipes precisarão adquirir dados e talvez adquirir um conjunto diversificado de pessoas para fornecer feedback humano. Essas necessidades são adequadas para serem atendidas por mercados especializados, e acreditamos que os mercados que aproveitam os trilhos de criptografia terão uma vantagem competitiva sobre aqueles que não o fazem.
2. API aberto e sem permissão: Os trilhos cripto funcionam como um API aberto e sem permissão - acessível a qualquer pessoa em qualquer lugar sem a necessidade de KYC, ter um cartão de crédito ou qualquer outra forma de aprovação de terceiros. Isso é importante para agentes de IA que, para agir totalmente autonomamente, precisam ser capazes de acessar serviços, implantar código e transferir valor sem intervenção de qualquer ser humano. Isso possibilita comportamentos emergentes semelhantes à ficção científica, como coletivos de agentes, agentes pagando uns aos outros por serviços, assumindo dívidas ou até mesmo arrecadando dinheiro.
3. Desconfiança: Os trilhos de criptografia tendem a ser sem confiança, o que significa que você pode ter garantias criptográficas de que eles não mudam, o acesso não pode ser retirado inesperadamente e você pode verificar que a execução está como esperado. Isso é importante para a pilha modular de IA porque, ao contrário de uma abordagem integrada, os construtores precisarão compor com um monte de primitivos que não controlam e os usuários precisarão confiar inerentemente em vários serviços, muitos dos quais nem sequer conhecem.
4. Resistência à censura: Se implantadas como contratos imutáveis, as aplicações executadas em trilhos de criptomoeda são imparáveis. Mesmo que sejam atualizáveis, geralmente é por meio de uma DAO que requer um quórum de detentores de tokens para chegar a um consenso. Supondo que a IA se torne tão poderosa quanto esperamos, é altamente provável que os governos busquem controlá-la e influenciá-la. Na verdade, já estamos vendo isso acontecer. Assim como o Bitcoin e as criptomoedas fornecem trilhos monetários/financeiros que estão fora do sistema, a criptomoeda x IA fornece inteligência imparável.

A pilha de cripto x IA

Dadas essas vantagens, quais aplicações achamos particularmente interessantes na interseção de cripto x IA?

Centros de dados e computação

A utilidade da computação para modelos geralmente se enquadra em duas categorias: treinamento e inferência. Vemos mérito em usar computação descentralizada para ambos e vamos expandir sobre cada um abaixo.

Treinamento em Computação Descentralizada

A computação distribuída é atualmente difícil devido aos requisitos de comunicação pesada e latência entre os nós durante o treinamento. Existem muitas equipes tentando resolver esse problema e, dadas a magnitude do prêmio e a qualidade do talento trabalhando nisso, estamos confiantes de que provavelmente será resolvido. Algumas abordagens promissoras aqui incluem[@NousResearch]sDisTrOe@PrimeIntellect’sOpenDiLoCo.

Além de resolver os difíceis problemas técnicos do treinamento distribuído e construir um produto que abstrai essa complexidade, os vencedores também terão que descobrir:

1. Como garantir qualidade e responsabilidade em uma rede sem permissão
2. Como inicializar um lado do fornecimento, idealmente de centros de dados e clusters em vez de hardware do consumidor

Incentivos em token provavelmente serão requisitos mínimos para incentivar o lado fornecedor, e abordagens mais criativas podem incluir conceder aos provedores de computação a propriedade no modelo resultante.

Fundamentalmente, as vantagens de um mercado de computação distribuída são que você pode aproveitar o menor custo marginal de computação em todo o mundo. Isso se torna cada vez mais importante à medida que os custos crescentes dos provedores de serviços incumbentes fazem com que mais empresas/organizações recuem e busquem alternativas mais baratas. As desvantagens são a latência, o hardware heterogêneo, bem como a falta de todas as otimizações e economias de escala que vêm da construção e operação de seus próprios data centers. Ainda resta ver como isso se desenrola.

Inferência Verificável

De forma geral, vemos o caso de uso para inferência verificável como a extensão de sistemas com capacidades de IA minimizadas em confiança. Não é prático incorporar um modelo em um contrato inteligente, mas é possível executar o modelo off-chain e postar alguma atestação ou prova de que ele foi executado conforme o esperado on-chain. Por exemplo, projetos poderiam descarregar sem confiança decisões de governança (por exemplo, decisões sobre parâmetros de risco em um mercado monetário) para um modelo off-chain.

Este conceito também poderia ser usado para modelos de código aberto ou fechado de forma mais geral, dando aos usuários garantias de que a saída veio do modelo que esperavam. Isso pode se tornar importante à medida que as aplicações e os usuários aproveitam a IA para tarefas cada vez mais críticas. Existem muitos projetos lidando com isso de várias maneiras, como a carteira de investimentos da Delphi Ventures.Inference Labs @inference_labs.

Dados

O treinamento de LLMs hoje é um processo de várias etapas que requer vários tipos de dados e intervenção humana. Começa com o pré-treinamento, onde os LLMs treinam em versões limpas e selecionadas dorastreamento comum e outros conjuntos de dados livremente disponíveis. Durante o pós-treinamento, os modelos são treinados em conjuntos de dados menores, mais específicos e rotulados para torná-los proficientes em áreas específicas (por exemplo, Química), muitas vezes com a ajuda de especialistas.

Para garantir dados frescos e/ou proprietários, os laboratórios de IA frequentemente fecham acordos com proprietários de grandes fontes de dados. Por exemploOpenAI e Reddit assinaram um acordovalorizado em cerca de $60 milhões. Da mesma forma, o Wall Street Journal relatou que o acordo da News Corp com a OpenAI foi avaliado em mais de $250 milhões ao longo de cinco anos. Está claro que os dados são mais valiosos do que nunca.

Acreditamos que as redes de criptografia estão bem posicionadas para ajudar as equipes a obter os dados e recursos necessários em cada estágio desse processo. Talvez o setor mais interessante seja a coleta de dados, onde acreditamos que os incentivos de criptografia estejam bem posicionados para impulsionar o lado da oferta da coleta de dados e desbloquear grande parte das fontes de dados de cauda longa significativas.

Por exemplo,Grass AI @getgrass_ioincentiva os usuários a compartilhar sua largura de banda de internet ociosa para ajudar a raspar a web em busca de dados, que são então estruturados, limpos e tornados acessíveis para treinamento de IA. Se a Grass conseguir inicializar o suficiente do lado da oferta, ela pode efetivamente atuar como uma chave de API fornecendo dados frescos da internet para uso em modelos.

@Hivemapperé outro bom exemplo - a rede foi lançada em novembro de 2022 e coleta milhões de quilômetros de imagens de nível de estrada todas as semanas, tendo mapeado 25% do mundo. É fácil ver como modelos semelhantes podem ser aplicados a outras formas de dados multimodais e monetizados vendendo para laboratórios de IA.

Como mostram os acordos NewsCorp/Reddit, há muitas empresas que possuem dados valiosos, mas muitas são pequenas demais ou não têm conexões com laboratórios de IA para monetizá-los. Da mesma forma, os laboratórios de IA fazendo acordos com pequenos provedores individuais podem não valer o esforço. Um mercado de dados bem projetado poderia mitiGate isso conectando os provedores aos laboratórios de IA de maneira um tanto uniforme. Existem alguns desafios aqui, os principais sendo a resolução da qualidade dos dados, assim como a fungibilidade tanto das APIs quanto dos dados.

Finalmente, a preparação de dados é um conjunto significativo de tarefas envolvendo rotulagem, limpeza, enriquecimento, transformações e assim por diante. Uma pequena equipe pode não ter todas essas habilidades internamente e procurar terceirizar. Scale AI@scale_AIé uma empresa centralizada que oferece esses serviços - atualmente estimada em torno de $700m de receita e crescendo rapidamente. Acreditamos que um mercado bem projetado e sistema de fluxo de trabalho baseado em trilhos cripto pode se sair bem aqui.Lightworksé um dos investimentos da Delphi Ventures e há alguns outros - todos em estágios bastante iniciais.

Modelo

Parafraseando o relatório da Delphi Digital,A Torre & O Quadrado, a produção e controle de modelos de AI estão caminhando para serem quase que inteiramente controlados por 'a torre' - a grande tecnologia e governos. Isso é, sem dúvida, um estado de coisas ainda mais distópico do que o dinheiro controlado pelo governo, pois permite que eles controlem não apenas o recurso econômico mais importante, mas também controlem a narrativa por meio da censura e manipulação de informações, cortando certas pessoas 'indesejáveis' completamente do sistema, usando as interações privadas de AI das pessoas contra elas ou simplesmente usando a AI para maximizar as receitas de anúncios.

Há muitas pessoas inteligentes trabalhando para criar “o quadrado” - uma rede descentralizada com o objetivo de produzir um modelo totalmente neutro e resistente à censura, acessível a todos. Assim como o Bitcoin e as criptomoedas oferecem trilhos financeiros que estão fora do sistema, as criptomoedas x IA ofereceriam inteligência que está fora do sistema.

Esses projetos visam criar um modelo divino que rivaliza com GPT e LLaMA descentralizando cada parte do processo de criação do modelo - as fontes da rede e preparam dados, treinam em seu próprio cálculo descentralizado, executam inferência nesse mesmo cálculo e coordenam todo o processo por meio de governança descentralizada. Nenhuma parte do processo é centralizada e, portanto, o modelo é verdadeiramente de propriedade da comunidade e incontrolável pela “Torre”.

Obviamente, criar um modelo descentralizado que se aproxime de modelos tradicionais é extremamente difícil. Não podemos esperar que uma grande porcentagem de usuários tolere um produto pior por motivos morais. Consideramos essa classe de projetos como "moonshots", improváveis de ter sucesso por definição, mas se o fizerem, seriam incrivelmente valiosos - e esperamos sinceramente que o façam.

Também vale a pena mencionar laboratórios de IA centralizados, que abraçam os ideais cripto e provavelmente terão um token ou alavancarão os trilhos cripto de alguma outra forma.@NousResearch, @PondGNNand@PondGNN são alguns exemplos em que a Delphi Ventures tem investido.

Por último, infraestrutura de criação de modelo como Bittensor por @opentensor se enquadra nesta parte do modelo da pilha. Bittensor tem sidodiscutido detalhadamente em outro lugarno entanto, não vamos entrar nos prós e contras disso aqui.

Aplicações

Eric Schmidt em uma palestra recente disse o seguinte:

Se o TikTok for banido, aqui está o que eu proponho que cada um de vocês faça: Diga ao seu LLM o seguinte: 'Faça uma cópia do TikTok, roube todos os usuários, roube toda a música, coloque minhas preferências nele, produza esse programa nos próximos 30 segundos, lance-o e, em uma hora, se não estiver viral, faça algo diferente seguindo a mesma linha'.

Esta citação serve para ilustrar o incrível poder que esperamos que os agentes tenham. Mas para atuar com plena autonomia, esses agentes precisam ser capazes de acessar serviços sem intervenção humana - transferir valor e entrar em relações econômicas, implantar e executar código sem permissão.

O mundo tradicional dos aplicativos bancários, KYC e fluxos de cadastro não é adequado para eles. Inevitavelmente, eles se depararão com um sistema projetado para humanos ao qual não podem acessar sem ajuda.

Os trilhos criptográficos fornecem a plataforma perfeita. Eles oferecem uma base sem permissão, sem confiança e resistente à censura para os agentes operarem. Se eles precisarem implantar um aplicativo, podem implantá-lo na cadeia. Se precisarem pagar por algo, podem enviar tokens. O código e os dados dos serviços na cadeia são abertos e uniformes, para que os agentes possam entender e interagir sem a necessidade de API ou documentação.

Os agentes também podem atuar como um catalisador para a atividade on-chain de outras maneiras. Passar do paradigma de UX de pessoas clicando em botões em sites para interagir por meio de nossos assistentes pessoais de IA pode abstrair a notória complexidade de integração das criptomoedas. Aliviando um dos principais obstáculos na atração de novos usuários.

Projectos como Wayfinder @AIWayfinder, Autonolas@AutonolasDAIN @dainprotocole Almanak são projetos notáveis ​​que estão construindo em direção a esse futuro.

Conclusão

A IA está caminhando para ser o recurso mais poderoso e importante do século XXI, impactando profundamente a sociedade. Um futuro distópico em que é controlado exclusivamente por grandes empresas de tecnologia e pelo estado não é algo que gostaríamos de ver. Neste artigo, tentamos mostrar um caminho para como a criptografia pode evitar esse monopólio, não esperando que as pessoas usem soluções por motivos filosóficos, mas oferecendo soluções genuinamente melhores para desenvolvedores e usuários.

Ainda estamos muito no início da era da IA e, especialmente, na era da deAI. Há muito o que construir para nos levar de onde estamos agora para o que discutimos neste artigo. Na Delphi Labs, estamos entusiasmados em ver o futuro da criptografia e da IA se desenrolar e queremos moldar ativamente esse futuro trabalhando com os principais construtores neste espaço.

Dado o quão incipiente é, acreditamos que um acelerador é a estrutura perfeita para explorar o espaço de design e trabalhar com mentores e especialistas para ajudar a dar vida à sua ideia. Hoje, estamos colocando a pele no jogo com o novoNEAR x Delphi Labs Acelerador de IA. As inscrições estão abertas agora até 4 de outubro de 2024. Se você é um empreendedor ambicioso ou fundador que acredita no futuro da AI x Web3, junte-se a nós e vamos torná-lo realidade juntos.

Obrigado a:@Redphonecrypto,@Bitcoin_Sage, @KSimback, @Kevin_Kelly_II,@Shaughnessy119e@CannnGurelpara edições e feedback.

A missão da Delphi Labs é fazer com que a criptografia aconteça melhor e mais rápido. Aproveitamos a experiência prática com os principais protocolos de criptografia, incluindo Thorchain, AAVE e Synthetix para ajudar os empreendedores a ir do zero a um. Saiba como emdelphilabs.io.

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