Título original: (Áreas de enfoque en la intersección de criptomonedas e IA)
Autor original: Kuleen, responsable de DePIN en la Fundación Solana
Compilado por: Yuliya, PANews
Actualmente, la intersección entre IA y tecnología criptográfica está entrando en una fase experimental tipo "explosión cambrica". Este artículo de la Fundación Solana detalla las tres principales direcciones de desarrollo para la fusión de IA + criptografía.
TLDR
1. Construir la economía impulsada por agentes inteligentes más vibrante en Solana
Truth Terminal ya ha demostrado la viabilidad de los agentes de IA operando en la cadena. Los experimentos en este campo están constantemente empujando los límites de la operación de agentes en la cadena, este campo no solo tiene un gran potencial, sino que también tiene un espacio de diseño muy amplio. Actualmente, esto se ha convertido en una de las direcciones más disruptivas y explosivas en el ámbito de las criptomonedas y la IA, y esto es solo el comienzo.
2. Mejorar la capacidad de los LLM en el desarrollo de código de Solana
Los modelos de lenguaje grande han demostrado un rendimiento sobresaliente en la escritura de código, y se espera que mejoren aún más en el futuro. A través de estas capacidades, la eficiencia de los desarrolladores de Solana está proyectada a aumentar entre 2 y 10 veces. Recientemente, establecer pruebas de referencia de alta calidad para evaluar la comprensión y la escritura de código de los LLM sobre Solana ayudará a comprender el impacto potencial de los LLM en el ecosistema de Solana. Los planes de ajuste fino de modelos de alta calidad se validarán en las pruebas de referencia.
3. Apoyar una pila tecnológica de IA abierta y descentralizada
"Pila tecnológica de IA abierta y descentralizada" que contenga los siguientes elementos clave:
Obtención de datos de entrenamiento
Capacidad de cálculo para entrenamiento e inferencia
Compartición de pesos del modelo
Capacidad de verificación de salida del modelo
La importancia de esta pila tecnológica de IA abierta radica en:
Acelerar la innovación y el experimento en el desarrollo de modelos
Proporcionar alternativas para usuarios que desconfían de la IA centralizada
1. Construir una economía impulsada por agentes inteligentes más vibrante
Ya ha habido muchas discusiones sobre Truth Terminal y $GOAT, por lo que no es necesario entrar en detalles aquí. Pero es seguro decir que cuando los agentes comienzan a participar en actividades en la cadena, se ha abierto un nuevo mundo lleno de posibilidades (es importante notar que actualmente los agentes aún no han tomado acciones directas en la cadena).
Si bien no se puede predecir con precisión el desarrollo futuro del comportamiento de los agentes en la cadena, al observar las innovaciones que ya han ocurrido en Solana, podemos vislumbrar un amplio horizonte en este espacio de diseño:
Proyectos de IA como Truth Terminal están desarrollando nuevas comunidades digitales a través de monedas Meme como $GOAT
Plataformas como Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI permiten a los usuarios crear y desplegar fácilmente agentes inteligentes y sus tokens relacionados
Están surgiendo gestores de fondos de IA entrenados en características de personalidad de inversionistas criptográficos conocidos, en la plataforma daos.fun, el rápido ascenso de ai16z ha creado un nuevo ecosistema entre fondos de IA y patrocinadores de agentes.
Además, plataformas de juegos como Colony permiten a los jugadores participar en el juego guiando las acciones de los agentes, lo que a menudo genera innovaciones inesperadas.
Direcciones de desarrollo futuro
En el futuro, los agentes pueden gestionar proyectos complejos que requieren coordinación económica entre múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación, los agentes pueden ser responsables de buscar compuestos para tratar enfermedades específicas. Específicamente:
Financiamiento de tokens a través de la plataforma Pump Science
Utilizar los fondos recaudados para pagar el costo de acceso a materiales de investigación pagos, así como los costos de cálculo para simulaciones de compuestos en redes de computación descentralizadas como kuzco, Render Network, io.net
Reclutar humanos para realizar trabajos de verificación experimental a través de plataformas de recompensas como Gib.Work (por ejemplo, ejecutar experimentos para validar/establecer resultados de simulación)
Además de proyectos complejos, los agentes también pueden llevar a cabo tareas simples, como construir sitios web personales o crear obras de arte (como zerebro), con un potencial de aplicación infinito.
¿Por qué tiene más sentido que los agentes realicen actividades financieras en la cadena que a través de canales tradicionales?
Los agentes pueden utilizar simultáneamente canales de finanzas tradicionales y sistemas de criptomonedas. Sin embargo, las criptomonedas tienen ventajas únicas en ciertos campos:
Aplicaciones de micropagos: Solana se ha destacado en este aspecto, como lo han demostrado aplicaciones como Drip
Ventaja de velocidad: capacidad de liquidación instantánea, lo que ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital
Entrar en los mercados de capital a través de DeFi: esta podría ser la razón más convincente para que los agentes participen en la economía criptográfica. Cuando los agentes necesitan llevar a cabo actividades financieras más allá de los pagos, las ventajas de las criptomonedas son aún más evidentes. Los agentes pueden acuñar activos, realizar transacciones, invertir, prestar, utilizar apalancamiento y más sin problemas. Especialmente Solana, que ya cuenta con una infraestructura DeFi de primera clase en su red principal, es particularmente adecuada para apoyar estas actividades en los mercados de capital.
Desde la perspectiva de las leyes de desarrollo tecnológico, la dependencia del camino juega un papel clave. No es tan importante si el producto es óptimo, lo crucial es quién puede alcanzar primero la escala crítica y convertirse en la opción predeterminada. A medida que más agentes obtienen ingresos a través de criptomonedas, la conexión criptográfica probablemente se convertirá en la capacidad central de los agentes.
La fundación espera ver
La Fundación Solana espera ver agentes equipados con billeteras criptográficas llevando a cabo experimentos de innovación audaces en la cadena. La fundación no limita demasiado las direcciones específicas aquí, ya que las posibilidades son simplemente demasiado amplias: se cree que los escenarios de aplicación de agentes más interesantes y valiosos probablemente sean los que aún no se pueden prever.
Sin embargo, la fundación se centra especialmente en la exploración de las siguientes direcciones:
1. Mecanismos de control de riesgos
A pesar de que los modelos actuales se desempeñan bien, aún están lejos de ser perfectos
No se puede dar a los agentes libertad de acción completamente sin restricciones
2. Impulsar casos de uso no especulativos
Comprar boletos a través de xpticket
Optimizar el rendimiento de la cartera de stablecoins
Ordenar comida en DoorDash
3. Requisitos de avance en el desarrollo
Al menos alcanzar la fase de prototipo de la red de prueba
Es mejor que ya esté funcionando en la red principal
2. Mejorar la capacidad de los LLM para escribir código de Solana, empoderando a los desarrolladores de Solana
Los LLM ya han demostrado habilidades poderosas y están progresando rápidamente. En el campo de aplicación de los LLM, la programación podría presentar una curva de progreso especialmente pronunciada, ya que es una tarea que se puede evaluar objetivamente. Como se menciona a continuación, "la programación tiene ventajas únicas: el potencial de escalar datos sobre humanos a través de 'auto-juego'. Los modelos pueden escribir código y ejecutarlo, o escribir código, crear pruebas y luego verificar la consistencia interna."
Hoy en día, aunque los LLM aún no son perfectos en la escritura de código y presentan deficiencias evidentes (por ejemplo, en la detección de errores), editores de código nativos de IA como Github Copilot y Cursor ya han cambiado fundamentalmente el desarrollo de software (incluso han cambiado la forma en que las empresas contratan talento). Dada la tasa de progreso rápido esperada, es muy probable que estos modelos transformen completamente el desarrollo de software. La fundación espera aprovechar este avance para aumentar la eficiencia del trabajo de los desarrolladores de Solana en un orden de magnitud.
Sin embargo, actualmente hay varios desafíos que impiden que los LLM alcancen un nivel excelente en la comprensión de Solana:
Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad
Insuficiencia en la cantidad de construcciones verificadas
Falta de interacciones de alto valor informativo en plataformas como Stack Overflow
Históricamente, la infraestructura de Solana se ha desarrollado rápidamente, lo que significa que incluso el código escrito hace 6 meses puede no ser completamente adecuado para las necesidades de hoy
Falta de métodos para evaluar el nivel de comprensión de los modelos sobre Solana
La fundación espera ver
Ayudar a obtener mejores datos de Solana en Internet
Más equipos publicando construcciones verificadas
Más personas en el ecosistema están haciendo buenas preguntas y proporcionando respuestas de alta calidad en Stack Exchange
Crear pruebas de referencia de alta calidad para evaluar el nivel de comprensión de los LLM sobre Solana (se publicará una RFP)
Crear modelos LLM ajustados que se desempeñen bien en las pruebas de referencia anteriores, y lo más importante, acelerar la eficiencia de trabajo de los desarrolladores de Solana; una vez que haya pruebas de referencia de alta calidad, la fundación podría ofrecer recompensas al primer modelo que alcance el puntaje umbral de la prueba de referencia
El logro significativo final será: un cliente de nodo validador de Solana completamente nuevo, de alta calidad y diferenciado, creado completamente por IA.
3. Apoyar una pila tecnológica de IA abierta y descentralizada
En el campo de la IA, el equilibrio de poder a largo plazo entre modelos de código abierto y cerrado sigue siendo incierto. Existen argumentos que apoyan que las entidades de código cerrado continuarán manteniendo la vanguardia tecnológica y capturando el valor principal de los modelos base. La expectativa más simple actualmente es mantener el statu quo: gigantes tecnológicos como OpenAI y Anthropic impulsan el desarrollo de vanguardia, mientras que los modelos de código abierto siguen rápidamente y obtienen ventajas únicas a través del ajuste fino en escenarios de aplicación específicos.
La fundación se compromete a conectar Solana estrechamente con el ecosistema de IA de código abierto. Específicamente, esto significa apoyar el acceso a los siguientes elementos:
Datos de entrenamiento
Potencia de cálculo para entrenamiento e inferencia
Pesos del modelo
Capacidad de verificación de salida del modelo
La importancia de esta estrategia radica en:
1. Los modelos de código abierto aceleran la iteración de la innovación
Las rápidas mejoras y ajustes de la comunidad de código abierto en modelos como Llama demuestran cómo la comunidad puede complementar eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA, empujando los límites de las capacidades de la IA (incluso hay investigadores de Google que señalaron el año pasado que "en cuanto al código abierto, no tenemos una muralla, OpenAI tampoco"). La fundación considera que una pila tecnológica de IA de código abierto próspera es crucial para acelerar el progreso en este campo.
2. Proporcionar opciones para usuarios que desconfían de la IA centralizada
La IA podría ser la herramienta más poderosa en el arsenal de un régimen dictatorial o autoritario. Los modelos reconocidos por el estado proporcionan 'verdades' oficialmente reconocidas, lo que es un vehículo de control importante. Los regímenes altamente autoritarios pueden tener modelos superiores porque están dispuestos a ignorar la privacidad de los ciudadanos para entrenar la IA. Es una tendencia inevitable que la IA se utilice para el control; la fundación espera anticiparse y apoyar con todas sus fuerzas la pila tecnológica de IA de código abierto.
Ya hay varios proyectos en el ecosistema de Solana apoyando la pila tecnológica de IA abierta:
Recolección de datos — Grass y Synesis One están impulsando la recolección de datos
Potencia de cálculo descentralizada — kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana, etc.
Marco de entrenamiento descentralizado — Nous Research, Prime Intellect
La fundación espera ver
Esperamos poder construir más productos en todos los niveles de la pila tecnológica de IA de código abierto:
Recolección de datos descentralizada: por ejemplo, Grass, Datahive, Synesis One
Identidad en cadena: protocolo que soporta billeteras para verificar la identidad humana, protocolo para validar respuestas de API de IA, que permite a los usuarios confirmar que están interactuando con LLM
Entrenamiento descentralizado: proyectos como EXO Labs, Nous Research y Prime Intellect
Infraestructura de propiedad intelectual: permite que la IA licencie (y pague) el contenido que utiliza
