Traducción: Will Ogden Moore
Compilado por: Shenchao TechFlow
La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías emergentes más prometedoras de este siglo, con el potencial de aumentar drásticamente la productividad humana e impulsar avances médicos. Si bien la IA es importante hoy en día, su influencia sigue creciendo. PwC estima que la IA será una industria de 15 billones de dólares en 2030.
Sin embargo, esta prometedora tecnología también enfrenta desafíos. A medida que aumenta la tecnología de IA, la industria de la IA se vuelve altamente concentrada, con el poder concentrado en manos de unas pocas empresas, lo que puede tener efectos adversos en la sociedad. Esto también genera serias preocupaciones sobre los deepfakes, los sesgos incorporados y los riesgos para la privacidad de los datos. Afortunadamente, la naturaleza descentralizada y transparente de las criptomonedas ofrece posibles soluciones.
A continuación, exploramos los problemas que plantea la centralización y cómo la IA descentralizada puede ayudar a resolverlos, y analizamos la intersección de las criptomonedas y la IA, destacando algunas aplicaciones criptográficas que están mostrando signos de adopción temprana.
El problema de la IA centralizada
Actualmente, el desarrollo de la IA enfrenta varios desafíos y riesgos. Los efectos de red de la IA y sus altos requisitos de capital dificultan que muchos desarrolladores de IA fuera de las grandes empresas tecnológicas, como empresas más pequeñas o investigadores académicos, obtengan los recursos que necesitan o moneticen su trabajo. Esto limita la competencia y la innovación en la IA en general.
Como resultado, la influencia sobre esta tecnología crítica se concentra en gran medida en manos de unas pocas empresas, como OpenAI y Google, lo que genera serias dudas sobre la gobernanza de la IA. En febrero, por ejemplo, el generador de imágenes de IA de Google, Gemini, expuso prejuicios raciales e imprecisiones históricas, lo que ilustra que las empresas pueden manipular sus modelos. Además, la decisión de la junta de seis personas de despedir al director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, en noviembre pasado expuso el control que un puñado de personas tiene sobre la empresa que desarrolla estos modelos.
A medida que la influencia y la importancia de la IA siguen creciendo, a muchos les preocupa que una empresa pueda tener poder de toma de decisiones sobre un modelo de IA que podría tener un gran impacto en la sociedad, tal vez operando entre bastidores, estableciendo protecciones o manipulando el modelo. para su propio beneficio, pero a expensas del resto de la sociedad.
Cómo puede ayudar la IA descentralizada
La IA descentralizada se refiere al uso de la tecnología blockchain para distribuir la propiedad y la gobernanza de la IA, aumentando así la transparencia y la accesibilidad. Grayscale Research cree que la IA descentralizada tiene el potencial de sacar estas importantes decisiones de los jardines cerrados y ponerlas en manos del público.
La tecnología Blockchain puede ayudar a aumentar el acceso de los desarrolladores a la IA y reducir las barreras para que los desarrolladores independientes creen y moneticen su trabajo. Creemos que esto puede ayudar a mejorar la innovación y la competencia generales de la IA y crear un equilibrio con los modelos desarrollados por los gigantes tecnológicos.
Además, la IA descentralizada puede ayudar a democratizar el acceso a las inversiones en IA. Actualmente, existen pocas otras formas de obtener ganancias financieras relacionadas con el desarrollo de la IA que no sean a través de un puñado de acciones tecnológicas. Al mismo tiempo, se han asignado cantidades significativas de capital privado a nuevas empresas y empresas privadas de IA (47 mil millones de dólares en 2022, 42 mil millones de dólares en 2023). Como resultado, los beneficios financieros de estas empresas sólo están disponibles para un puñado de capitalistas de riesgo e inversores acreditados. Por el contrario, los criptoactivos de IA descentralizados están abiertos a todos, lo que permite que todos sean propietarios de una parte del futuro de la IA.
El estado actual de esta intersección.
Por ahora, la intersección de las criptomonedas y la IA aún se encuentra en sus primeras etapas en términos de madurez, pero la respuesta del mercado es alentadora. A partir de mayo de 2024, la tasa de rendimiento de los criptoactivos de IA es del 20% (Universo AI definido por Grayscale Research, el valor mínimo de mercado de los activos es de 500 millones de dólares estadounidenses y el reequilibrio trimestral es el 1 de abril de 2024. Los activos en el Universo incluyen NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM y LTP), superando a todos los sectores criptográficos excepto al sector monetario (ver Figura 1). Además, según el proveedor de datos Kaito, el tema de la IA representa actualmente la mayor “mentalidad narrativa” en las plataformas sociales, superando a otros temas como las finanzas descentralizadas, la Capa 2, los memes y los activos del mundo real.
Recientemente, varias figuras destacadas han adoptado esta intersección emergente, centrándose en abordar las deficiencias de la IA centralizada. En marzo de este año, Emad Mostaque, fundador de la conocida empresa de inteligencia artificial Stability AI, dejó la empresa para dedicarse a la IA descentralizada con el argumento de que "es hora de garantizar que la IA permanezca abierta y descentralizada". El empresario Erik Vorhees lanzó recientemente Venice.ai, un servicio de inteligencia artificial centrado en la privacidad con cifrado de extremo a extremo.
Figura 1: Los criptoactivos de IA superan a casi todos los sectores criptográficos hasta la fecha
Hoy en día, podemos dividir la intersección de las criptomonedas y la IA en tres subcategorías principales (los activos son ejemplos ilustrativos, enumerados de mayor a menor por capitalización de mercado):
Capa de infraestructura: red que proporciona una plataforma de desarrollo de IA (como NEAR, TAO, FET)
Recursos de IA: activos que proporcionan recursos clave (informática, almacenamiento, datos) necesarios para el desarrollo de la IA (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
Resolución de problemas de IA: activos (por ejemplo, WLD, TRAC, NUM) que intentan resolver problemas relacionados con la IA (por ejemplo, bots, deepfakes y validación de modelos)
Figura 2: Mapa del mercado de IA y criptomonedas
Fuente: Inversiones en escala de grises. Los protocolos enumerados son ejemplos ilustrativos.
Una red que proporciona infraestructura de desarrollo de IA
Esta categoría incluye redes que proporcionan una arquitectura abierta y sin permisos, diseñada específicamente para el desarrollo general de servicios de IA. Estos activos no se centran en un determinado producto o servicio de IA, sino que se dedican a crear la infraestructura subyacente y los mecanismos de incentivos para diversas aplicaciones de IA.
Near se destaca en esta categoría, fundada por los cocreadores de la arquitectura "Transformer" que impulsa sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT. Recientemente aprovechó su experiencia en IA para lanzar planes para desarrollar "IA propiedad del usuario" a través de su división de I+D, dirigida por un ex ingeniero consultor de investigación de OpenAI. A finales de junio de 2024, Near lanzó su programa de incubación de IA para desarrollar el modelo base nativo, la plataforma de datos para aplicaciones de IA, el marco de agentes de IA y el mercado informático de Near.
Bittensor es otro ejemplo convincente. Bittensor es una plataforma que utiliza TAO Token para incentivar el desarrollo de la IA. Bittensor sirve como plataforma subyacente para 38 subredes (una subred es una porción segmentada más pequeña de una red más grande, diseñada para mejorar la eficiencia y la seguridad al aislar partes de la red para propósitos específicos o grupos de usuarios. A partir del 23 de junio de 2024). Cada subred tiene diferentes casos de uso, como chatbots, generación de imágenes, previsión financiera, traducción de idiomas, capacitación de modelos, almacenamiento y computación. La red Bittensor recompensa a los mineros y validadores con mejor rendimiento en cada subred con tokens TAO y proporciona a los desarrolladores una API sin permiso para crear aplicaciones de IA específicas consultando a los mineros en la subred Bittensor.
Esta categoría también incluye otros protocolos como Fetch.ai y Allora Network. Fetch.ai, una plataforma para que los desarrolladores creen asistentes de IA sofisticados (es decir, “agentes de IA”), se fusionó recientemente con AGIX y OCEAN, valorando la empresa combinada en aproximadamente 7.500 millones de dólares. La otra es Allora Network, una plataforma centrada en aplicar IA a aplicaciones financieras, incluidas estrategias comerciales automatizadas y mercados de predicción para intercambios descentralizados. Allora aún no ha lanzado un token y recaudó un total de 35 millones de dólares en capital privado en una ronda de financiación estratégica en junio.
Recursos necesarios para el desarrollo de la IA
Esta categoría incluye activos que proporcionan los recursos (cómputo, almacenamiento o datos) necesarios para el desarrollo de la IA.
El auge de la IA ha creado una demanda sin precedentes de recursos informáticos como las GPU. Los mercados de GPU descentralizados como Render (RNDR), Akash (AKT) y Livepeer (LPT) proporcionan GPU inactivas a los desarrolladores que necesitan recursos informáticos para el entrenamiento de modelos, la inferencia de modelos o la IA generada en 3D. Hoy en día, Render ofrece alrededor de 10.000 GPU, dirigidas principalmente a artistas e IA generativa, mientras que Akash ofrece 400 GPU, dirigidas principalmente a desarrolladores e investigadores de IA. Mientras tanto, Livepeer anunció recientemente planes para lanzar una nueva subred de IA en agosto de 2024 para tareas como texto a imagen, texto a video e imagen a video.
Además de requerir grandes cantidades de recursos informáticos, los modelos de IA también requieren enormes cantidades de datos. Como resultado, la demanda de almacenamiento de datos ha aumentado significativamente. Las soluciones de almacenamiento de datos como Filecoin (FIL) y Arweave (AR) pueden servir como alternativas de red descentralizadas y seguras para almacenar datos de IA en lugar de servidores AWS centralizados. Estas soluciones no solo brindan almacenamiento rentable y escalable, sino que también mejoran la seguridad e integridad de los datos al eliminar puntos únicos de falla y reducir el riesgo de violaciones de datos.
Además, los servicios de inteligencia artificial existentes como OpenAI y Gemini ingieren continuamente datos en tiempo real a través de búsquedas de Bing y Google. Esto pone en desventaja a otros desarrolladores de modelos de IA. Sin embargo, los servicios de extracción de datos como Grass y Masa (MASA) pueden ayudar a nivelar el campo de juego, ya que permiten a las personas monetizar sus datos al proporcionar datos de aplicaciones para el entrenamiento de modelos de IA, manteniendo al mismo tiempo el control y la privacidad sobre sus datos personales.
Activos que resuelven problemas relacionados con la IA
La tercera categoría incluye activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, como bots, deepfakes y procedencia del contenido.
La IA alimenta la proliferación de bots y desinformación. Los deepfakes generados por IA ya han influido en las elecciones presidenciales en India y Europa, y los expertos temen que la próxima campaña presidencial implique una avalancha de desinformación impulsada por deepfakes. Los activos que intentan resolver el problema de los deepfakes estableciendo una procedencia de contenido verificable incluyen Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) y Story Protocol. Además, Worldcoin (WLD) resuelve el problema de los bots al demostrar la identidad de una persona mediante una identificación biométrica única.
Otro riesgo de la IA es garantizar la confianza en el modelo mismo. ¿Cómo podemos confiar en que los resultados de la IA que recibimos no han sido alterados ni manipulados? Actualmente, varios protocolos están ayudando a resolver este problema mediante criptografía, pruebas de conocimiento cero y cifrado totalmente homomórfico (FHE), incluidos Modulus Labs y Zama.
en conclusión
Si bien se han logrado avances iniciales con estos activos de IA descentralizados, todavía estamos en las primeras etapas de este punto de convergencia. A principios de este año, el conocido capitalista de riesgo Fred Wilson dijo que la IA y las criptomonedas son "dos caras de la misma moneda" y que "web3 nos ayudará a confiar en la IA". A medida que la industria de la IA continúa madurando, Grayscale Research cree que estos casos de uso de criptografía relacionados con la IA serán cada vez más importantes, y es probable que las dos tecnologías en rápida evolución se apoyen el crecimiento de la otra.
Hay muchas señales de que la IA está llegando y que está preparada para tener un impacto profundo, tanto positivo como negativo. Al aprovechar las propiedades de la tecnología blockchain, creemos que, en última instancia, las criptomonedas pueden ayudar a mitigar algunos de los peligros que plantea la IA.
