A IA representa, sem dúvida, a maior revolução tecnológica da história e deu início a uma corrida armamentista tecnológica como o mundo nunca viu antes. Os modelos atuais de IA já estão pontuando no décimo percentil na maioria dos testes padronizados de faculdade e superando os humanos em muitas tarefas, incluindo a própria pesquisa de IA. 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 o seu efeito na sociedade apenas acelerem a partir daqui. Todos os grandes gigantes da tecnologia compreendem que a IA é fundamental para os seus negócios e estão a investir em conformidade. As receitas da NVIDIA, possivelmente o melhor proxy para o CapEx de IA, estão a caminho de ultrapassar os 100 mil milhões de dólares em 2024, mais do que o dobro do valor de 2023, >4x o do ano anterior.

CEO da 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 incumbentes com décadas de existência e uma estimativa $83bfoiinvestidoem startups de IA nos últimos 18 meses.

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

Origem:Consciência Situacionalpor@leopoldasch

Nesta peça, argumentamos que a dinâmica competitiva resultará em um mundo de milhões de modelos, e a cripto é o substrato ideal para esse mundo de muitos modelos. Começaremos discutindo por que pensamos que um mundo de muitos modelos é o fim lógico para a IA. Em seguida, passamos pelos diferenciadores únicos que a cripto oferece à IA. Por fim, abordamos o stack cripto x IA como o vemos e fornecemos 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 criptox são um estado de coisas melhor para a humanidade, e estas sãoexcelentemente abordado em outro lugar. Embora concordemos totalmente com eles e isso faça parte do que nos motiva a construir neste espaço, para os propósitos deste artigo, vamos nos concentrar puramente nas razões práticas pelas quais a cripto x IA vencerá, em vez dos argumentos morais sobre por que deveria vencer.

Modelo divino vs muitos modelos

Neste momento, estamos caminhando para um mundo onde algumas grandes empresas de tecnologia verticalmente integradas produzem 'modelos divinos' que dominam tudo o resto.

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

1. Risco de tapete: organizações, empreendedores e desenvolvedores que constroem experiências com base em IA não querem depender de uma única empresa de código fechado, que pode alterar o modelo, modificar os termos de uso ou até mesmo deixar de atendê-los completamente.
2. Custo-desempenho-compensação: Os modelos extremamente grandes e generalizados preferidos pelas grandes empresas de tecnologia são necessariamente muito mais caros, tanto para treinar quanto para executar. Como resultado, isso os torna superfaturados e superpoderosos para muitos casos de uso. Embora isso não seja uma consideração tão grande no momento, já que as pessoas não estão pensando em lucratividade, à medida que a IA atinge escala, as pessoas otimizam 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 uma extensa pesquisa para apoiar isso, mostrando que modelos muito 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 frequentemente resultam da integração vertical em toda a pilha. Empreendedores ambiciosos que constroem produtos habilitados para IA buscarão obter uma vantagem competitiva construindo em cima de seus próprios modelos especializados. Esses produtos também serão capazes de capturar mais valor, atraindo mais investimento, etc.
4. Preocupações com a privacidade: A IA estará no centro dos fluxos de trabalho organizacionais de uma forma que, possivelmente, nenhuma outra tecnologia esteve. Muitas organizações relutam em confiar seus dados sensíveis a esses modelos.

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

Este é um mundo de blocos de IA modulares, onde os desenvolvedores e empreendedores competem para fornecer valor aos utilizadores, e estes podem escolher e combinar diferentes serviços para satisfazer as suas necessidades específicas. Encaminhamento, orquestração, síntese, pagamentos e todos os tipos de outras infraestruturas terão de ser construídos para desagregar a pilha do “modelo-deus” e servir esta economia emergente de IA.

Este também é o mundo onde a criptografia prospera.

Cripto x IA

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

Não achamos que seja um meme, mas é verdade que este mundo de muitos modelos poderia teoricamente existir sem cripto. Portanto, foi importante para nós focar nos diferenciadores únicos da cripto que nos permitem criar produtos radicalmente melhores ou, idealmente, aqueles que não poderiam ser construídos sem ela. Para fazer isso, começamos por identificar as propriedades únicas da cripto e como elas poderiam ser aplicadas à IA de forma a resultar em melhores produtos. Em seguida, passaremos pela pilha de cripto x IA e forneceremos exemplos de casos de uso que achamos se encaixar nisso.

Camada de coordenação - As cripto ferrovias são excelentes para facilitar a coordenação coletiva sem controle centralizado. Tem-se mostrado especialmente bem-sucedida em superar o problema do ovo e da galinha inerente à maioria dos mercados, iniciando grandes novas bases de usuários durante a noite com incentivos nativos de criptografia.

1. Pequenas equipas que constroem um modelo interno podem não ter acesso direto a todos os recursos necessários. Por exemplo, enquanto os grandes laboratórios de IA das empresas de tecnologia provavelmente terão os seus próprios recursos de computação, as pequenas equipas não terão. Da mesma forma, essas equipas precisarão adquirir dados e talvez adquirir um conjunto diversificado de pessoas para fornecer feedback humano. Essas necessidades são bem 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 aberta e sem permissão: As cripto-rails funcionam como uma API aberta 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 os agentes de IA que, para agirem completamente autonomamente, precisam ter acesso a serviços, implantar código e transferir valor sem intervenção humana. Isso permite comportamentos emergentes semelhantes a ficção científica, como coletivos de agentes, agentes pagando uns aos outros por serviços, assumindo dívidas ou até mesmo captando dinheiro.
3. Confiança: As criptomoedas tendem a ser descentralizadas, o que significa que você pode ter garantias criptográficas de que elas não mudam, o acesso não pode ser retirado inesperadamente e você pode verificar se 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 uma série de primitivas que eles não controlam e os usuários precisarão confiar inerentemente em diversos serviços, muitos dos quais nem mesmo conhecem.
4. Resistência à censura: Se implantadas como contratos imutáveis, as aplicações que funcionam em trilhos criptográficos 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. De fato, já estamos vendo isso acontecer. Assim como o Bitcoin e as criptomoedas fornecem trilhos monetários/financeiros que ficam fora do sistema, a cripto x IA fornece uma inteligência imparável.

A pilha de cripto x IA

Dadas estas vantagens, que aplicações achamos particularmente interessantes na interseção da cripto e da IA?

Centros de Dados e Computação

A utilidade do cálculo para modelos geralmente se enquadra em duas categorias: treinamento e inferência. Vemos mérito em usar cálculos descentralizados para ambas, e vamos expandir sobre cada uma abaixo.

Treino em Computação Descentralizada

A computação distribuída é atualmente difícil devido aos requisitos de comunicação e latência pesados entre os nós durante o treinamento. Há muitas equipes tentando resolver esse problema e, dada a magnitude do prêmio e a qualidade do talento trabalhando nisso, estamos confiantes de que provavelmente será resolvido. Algumas abordagens promissoras aqui incluem[@NousResearch]sDisTrO e @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 de fornecimento, idealmente de centros de dados e clusters em vez de hardware de consumidor

Os incentivos em tokens provavelmente serão uma condição essencial para incentivar o lado da oferta e abordagens mais criativas podem incluir dar aos fornecedores 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 ao redor do mundo. Isso se torna cada vez mais importante à medida que os custos crescentes dos provedores de serviços incumbentes levam mais empresas/organizações a resistir e procurar alternativas mais baratas. As desvantagens são a latência, 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 uma extensão de sistemas de confiança mínima com capacidades de IA. Não é prático incorporar um modelo em um contrato inteligente, mas é possível executar o modelo fora da cadeia e postar alguma atestação ou prova de que ele foi executado conforme o esperado na cadeia. Por exemplo, projetos poderiam transferir sem confiança decisões de governança (por exemplo, decisões sobre parâmetros de risco em um mercado monetário) para um modelo fora da cadeia.

Este conceito também pode 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 eles esperavam. Isso pode se tornar importante à medida que aplicativos e usuários aproveitam a IA para tarefas cada vez mais críticas. Existem muitos projetos lidando com isso de várias maneiras, como Delphi Ventures portcoInference Labs @inference_labs.

Dados

Treinar LLMs hoje é um processo multi-etapa que requer vários tipos de dados e intervenção humana. Começa com o pré-treinamento, onde os LLMs treinam em versões limpas e curadas do texto.rastreamento 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 atualizados e/ou exclusivos, os laboratórios de IA frequentemente fecham acordos com os proprietários de grandes fontes de dados. Por exemploA OpenAI e o Reddit assinaram um acordorumores 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 cripto estão bem posicionadas para ajudar as equipas a obter os dados e recursos necessários em todas as fases deste processo. Talvez o setor mais interessante seja a recolha de dados, onde acreditamos que os incentivos cripto estão bem posicionados para impulsionar o lado da oferta da recolha de dados e desbloquear grande parte do significativo long tail das fontes de dados.

Por exemplo,Grass AI @getgrass_ioIncentiva os usuários a compartilhar sua largura de banda ociosa para ajudar a raspar a web em busca de dados que são então estruturados, limpos e tornados acessíveis para treinamento de IA. Se o Grass puder iniciar o suficiente de um lado de fornecimento, ele pode efetivamente atuar como uma chave 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 em 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 pela venda para laboratórios de IA.

Como os negócios da NewsCorp/Reddit mostram, existem 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 que fazem negócios com pequenos provedores individuais podem não valer o esforço. Um mercado de dados bem projetado poderia mitigar isso, conectando os provedores aos laboratórios de IA de forma um tanto uniforme. Existem alguns desafios aqui, sendo os principais resolver a qualidade dos dados, bem como a fungibilidade tanto das APIs quanto dos dados.

Finalmente, a preparação de dados é um conjunto significativo de tarefas que envolvem etiquetagem, 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 cerca de US $700 milhões e crescendo rapidamente. Acreditamos que um sistema de mercado e fluxo de trabalho bem projetado com base em trilhos criptográficos pode ter sucesso aqui.Lightworks é um em que a Delphi Ventures investiu e há alguns outros - todos em um estágio bastante inicial.

Modelo

Parafraseando o relatório da Delphi Digital,A Torre & O Quadrado, a produção e o controle dos modelos de IA estão a caminho de serem quase inteiramente controlados pela “torre” - grandes empresas de tecnologia e governos. Isso é, sem dúvida, um estado ainda mais distópico do que o dinheiro controlado pelo governo. Permite-lhes não só controlar o recurso econômico mais importante, mas também controlar a narrativa através da censura e manipulação de informação, cortando certas pessoas “indesejáveis” do sistema por completo, usando as interações privadas de IA das pessoas contra elas, ou simplesmente usando a IA para maximizar a receita publicitária.

Há muitas pessoas inteligentes trabalhando para criar "a praça" - uma rede descentralizada com o objetivo de produzir um modelo totalmente neutro, resistente à censura acessível a todos. Assim, assim como Bitcoin e cripto fornecem trilhos monetários/financeiros que ficam fora do sistema, cripto x IA forneceria inteligência que fica fora do sistema.

Tais projetos têm como objetivo criar um modelo de deus que rivaliza com o GPT e o LLaMA ao descentralizar todas as partes do processo de criação do modelo - as fontes de rede e preparam dados, treinam em sua própria computação descentralizada, executam inferências nessa mesma computação e coordenam todo o processo através de governança descentralizada. Nenhuma parte do processo é centralizada e, assim, o modelo é verdadeiramente de propriedade da comunidade e incontrolável pela “Torre”.

Obviamente, criar um modelo descentralizado que se aproxime em qualquer medida dos modelos convencionais será extremamente difícil. Não podemos esperar que uma grande percentagem de utilizadores tolere um produto pior por razões morais. Consideramos esta classe de projetos como "projeto ambicioso", improváveis de terem sucesso por definição, mas se o tiverem, serão incrivelmente valiosos - e esperamos sinceramente que o tenham.

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

Por fim, a infraestrutura de criação de modelos, como o Bittensor by @opentensorcai sob esta parte do modelo da pilha. Bittensor tem sidodiscutido em detalhes em outro lugarno entanto, não entraremos nos prós e contras aqui.

Aplicações

Eric Schmidt numa recente palestra 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-me uma cópia do TikTok, roube todos os usuários, roube todas as músicas, coloque minhas preferências nele, produza este programa nos próximos 30 segundos, libere-o e, em uma hora, se não for viral, fazer algo diferente na mesma linha."

Esta citação serve para ilustrar a incrível potência 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 relacionamentos econômicos, implantar e executar código sem permissão.

O mundo tradicional de aplicativos bancários, KYC e fluxos de registro não são adequados para eles. Inevitavelmente, eles se depararão com um sistema projetado para humanos que não pode acessar sem ajuda.

Os trilhos de criptografia 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, eles podem implantá-lo on-chain. Se precisarem pagar por algo, podem enviar tokens. O código e os dados para serviços on-chain 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 catalisadores 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 de criptomoedas. Aliviar um dos principais obstáculos à atração de novos utilizadores.

Projetos como Wayfinder @AIWayfinder, Autonolas@Autonolas, DAIN@dainprotocol e Almanak são projetos notáveis que se projetam para este futuro.

Conclusão

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

Ainda estamos muito no início da era da IA e, especialmente, na era da IA. Há muito a 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 entrando de cabeça com o novoNEAR x Delphi Labs AI Accelerator. As candidaturas estão abertas agora até 4 de outubro de 2024. Se é um empreendedor ambicioso ou fundador que acredita no futuro da IA x Web3, junte-se a nós e vamos torná-lo realidade juntos.

Graças a:@Redphonecrypto,@Bitcoin_Sage, @KSimback, @Kevin_Kelly_II,@Shaughnessy119 e @CannnGurelpara edições e feedback.

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

Aviso:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [ Laboratórios Delphi]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [Luke Saunders e Jose Macedo]. Se houver objeções a esta reimpressão, por favor entre em contato com o Gate Aprender equipe, e eles vão lidar com isso prontamente.
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