Encaminhar o Título Original: DeAI Compressed

Dado que as criptomoedas são essencialmente software de código aberto com incentivos financeiros embutidos - e a IA está a perturbar a forma como o software é escrito - é lógico que a IA terá um impacto massivo no espaço da blockchain em toda a sua extensão.

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 escala, as Big Tech têm uma vantagem pronunciada: aproveitando seus enormes tesouros de lucros de monopólio na agregação da demanda do consumidor durante a segunda geração da internet e reinvestindo-os em infraestrutura de nuvem durante uma década de taxas artificialmente baixas, os hyperscalers agora estão tentando capturar o mercado de inteligência, dominando dados e computação - os ingredientes-chave para a IA:

Devido à intensidade de capital e aos requisitos de alta largura de banda das grandes execuções de treino, os superclusters unificados ainda são ótimos – fornecendo às Big Tech os modelos mais performantes – de origem fechada – que planejam alugar a margens oligopolísticas, reinvestindo os lucros em cada geração subsequente.

No entanto, os fossos na IA têm-se revelado menos profundos do que os efeitos de rede da web2, com modelos de vanguarda líderes a depreciar rapidamente em relação ao campo, especialmente com o Meta a adotar uma abordagem de "terra queimada" e a investir dezenas de milhares de milhões em modelos de vanguarda de código aberto como o Llama 3.1 com desempenho de nível SOTA.

Isto, juntamente compesquisa emergenteem métodos de treinamento descentralizados de baixa latência, pode (parcialmente) commoditizar modelos de negócios de fronteira - deslocando (pelo menos alguns) da competição de superclusters de hardware (favorecendo a Big Tech) para inovação de software (marginalmente favorecendo código aberto / criptomoeda) à medida que o preço da inteligência cai.

Dada a eficiência de computação das arquiteturas de "mistura de especialistas" e a síntese / roteamento LLM, parece provável que estejamos caminhando não para um mundo de 3 a 5 mega modelos, mas para uma tapeçaria de milhões de modelos com diferentes compensações de custo / desempenho. Uma rede de inteligência entrelaçada. Uma mente coletiva.

Isto torna-se um grande problema de coordenação: do tipo que as blockchains e incentivos cripto devem estar bem preparados para ajudar.

Tese de Investimento Core DeAI

O software está a dominar o mundo. A IA está a dominar o software. E a IA é basicamente apenas dados e cálculos.

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.

A Delphi está otimista em relação a vários componentes em toda a estrutura:

Infraestrutura

Dado que a IA é alimentada por dados e cálculos, a infraestrutura DeAI é dedicada a obter ambos de forma tão eficiente quanto possível, geralmente utilizando incentivos criptográficos. Como mencionamos anteriormente, esta é a parte mais desafiadora da pilha na qual competir, mas também potencialmente a mais recompensadora, dadas as dimensões dos mercados finais.

Calcular

Embora até agora tenha sido prejudicado pela latência, os protocolos de treinamento descentralizados e os mercados de GPU esperam orquestrar hardware latente e heterogêneo para fornecer computação sob demanda a um custo mais baixo para aqueles com preços fora das soluções integradas das grandes empresas de tecnologia. Jogadores como Gensyn, Prime Intellect e Neuromesh estão empurrando as fronteiras do treinamento distribuído enquantoio.net, Akash, Aethir etc estão a permitir inferência de baixo custo mais próxima da borda.

Dados

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

Até à data, os DePIN (redes físicas descentralizadas) têm sido amplamente elogiados pela sua capacidade de construir redes de hardware de baixo custo em comparação com os incumbentes intensivos em capital (por exemplo, as telecomunicações). No entanto, o maior mercado potencial dos DePIN poderá surgir na recolha de novos conjuntos de dados que fluem para as inteligências on-chain:protocolos agentes(a ser discutido mais tarde).

Num mundo onde o trabalho - o maior TAM do mundo? - está a ser substituído por uma combinação de dados e cálculos, a infraestrutura DeAI proporciona uma forma para os não Tech BaronsTomar posse dos meios de produçãoe contribuir para a futura economia em rede.

Middleware

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

Se o Google é o extremo integrado, então DeAI representa o extremo modular. ComoClayton Christensenlembra-nos que abordagens integradas tendem a liderar em indústrias emergentes, reduzindo o atrito na cadeia de valor, mas à medida que o espaço amadurece, as cadeias de valor modularizadas ganham quota através de uma maior concorrência e eficiências de custo dentro de cada camada da pilha:

Estamos bastante otimistas em várias categorias essenciais para viabilizar esta visão modular:

1. Roteamento

Num mundo de inteligência fragmentada, como se pode escolher o modelo certo e o momento certo ao melhor preço possível? Os agregadores do lado da procura 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:

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

Allorahospeda competições entre diferentes modelos em vários "tópicos" de uma forma que é "consciente do contexto" e que melhora ao longo do tempo - informando previsões futuras com base na precisão histórica sob condições específicas.

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

Protocolos de interoperabilidade de agentes comoTheoriqeAutonolaspretendemos levar a roteamento modular ao extremo, permitindo ecossistemas compostos e compostos de agentes ou componentes flexíveis em serviços totalmente desenvolvidos em cadeia.

Em suma, num mundo de inteligência rapidamente fragmentada, os agregadores de oferta e procura desempenharão um papel extremamente poderoso. Se o Google se tornou numa empresa de 2 biliões de dólares indexando a informação do mundo, então o vencedor nos roteadores do lado da procura - seja a Apple, o Google ou uma solução web3 - que indexa a inteligência agentiva, deverá ser ainda maior.

1. Co-Processadores

Dada a sua descentralização, as blockchains são altamente limitadas tanto em dados como em cálculos. Como trazer as aplicações de IA intensivas em cálculos e dados que os utilizadores virão a exigir em cadeia?

Co-processors!

Origem:Florin Digital

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

Para uma revisão mais aprofundada, por favor, consulte o 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 "armazém de dados" para consultas de experiências on-chain mais personalizadas ou fornecendo verificação de que uma inferência específica foi concluída corretamente.

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

Em geral, os co-processadores são essenciais para combinar as blockchains de alto desempenho, mas de baixa performance, com inteligências altamente performantes, mas probabilísticas. Sem co-processadores, a IA não chegaria a esta geração de blockchains.

1. 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 processamento 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 hiperescaladores hiper-capitalistas.

Uma série de projetos deSentienteparaPluralisparaSahara ParaMiraestão todos com o objetivo de 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, o composto de código aberto deve acelerar - dando aos desenvolvedores e pesquisadores de IA uma opção fora das grandes empresas de tecnologia que é 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.

1. Modelos GNN

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

Projetos comoPONDe a RPS estão a tentar construir modelos fundamentais para web3 – potencialmente transformadores na negociação, Defi e até mesmo em casos de uso social como

• Previsões de preços: modelos comportamentais on-chain para prever preços, estratégias de negociação automatizadas, análise de sentimento
• Finanças de IA: integrações em aplicações DeFi existentes, estratégias avançadas de rendimento e utilização de liquidez, Melhor gestão de risco / governança
• Marketing On-Chain: Airdrops mais personalizados / direcionados, motores de recomendação baseados no comportamento on-chain

Esses modelos vão depender bastante de soluções de armazenamento de dados comoEspaço e Tempo,Subsquid,Covalent, eHyperlineno qual eu também sou bastante otimista.

GNNs poderiam provar que os LLMs das blockchains e os armazéns de dados web3 são facilitadores essenciais: fornecendo funcionalidade OLAP para web3.

Aplicações

Na minha opinião, os agentes on-chain podem ser o desbloqueio chave para a UX notoriamente ruim da criptomoeda, mas, mais importante, o lado da demanda ausente para a utilização lamentável dos bilhões de dólares que despejamos na infraestrutura web3 na 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 objetivos finais cada vez mais complexos.

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

Protocolos agênticossão o resultado final. Aplicações ou negócios de serviços com custos operacionais limitados que funcionam principalmente utilizando recursos on-chain para atender às demandas dos usuários finais (ou uns aos outros) em redes componíveis com custos muito menores do que as empresas tradicionais.

Assim como no web2, onde a camada de aplicação capturou a maioria do valor, sou fã da tese de 'protocolos agentes gordos' em DeAI. A captura de valor deve se deslocar para cima ao longo do tempo.

O próximo Google, Facebook e Blackrock provavelmente serão protocolos agentes e os componentes que os permitem estão sendo criados agora mesmo.

O Jogo Final

A IA irá mudar a forma das 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 DeIA representa uma visão diferente.

Uma visão de redes abertas e componíveis de inteligências com incentivos e remuneração mesmo para pequenas contribuições e mais propriedade/co-governação coletiva.

Embora certas narrativas no DeAI se antecipem, 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 da DeAI de computação verdadeiramente composable pode provar a própria justificativa para os próprios blockchains.

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

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

DeAI II: Apropriando-se dos Meios de Produção, Infraestrutura (em breve desbloqueio)

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

DeAI IV: A Economia Agêntica, Aplicações (desbloqueio em duas semanas)

Vai ser um mês grande. Prepare-se.

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