1. Conversión de plataforma

En esta era, la transformación del mundo está determinada por cambios dramáticos en la tecnología y la infraestructura. Cuando ocurren estos cambios, liberan el poder de la innovación generacional y nos traen un mundo completamente nuevo. Pensemos en el nacimiento del telégrafo y el ferrocarril, la difusión de los cables de fibra óptica e Internet, y la revolución de los teléfonos móviles y las redes 3G, todo lo cual ha provocado cambios trascendentales en la vida humana.

Ahora nos encontramos en un momento igualmente transformador en la intersección de dos campos innovadores: la inteligencia artificial (IA) y la cadena de bloques. El rápido desarrollo de la inteligencia artificial y el avance de la tecnología blockchain nos han permitido presenciar la llegada de una revolución tecnológica. La inteligencia artificial está cambiando nuestro trabajo, nuestra vida y nuestra estructura social a un ritmo alarmante, y la tecnología blockchain proporciona nuevas soluciones para la seguridad de los datos y el establecimiento de confianza.

Los avances en inteligencia artificial nos traen muchas aplicaciones y posibilidades nuevas. Desde asistentes inteligentes hasta vehículos autónomos, desde el reconocimiento de voz hasta la traducción automática, la inteligencia artificial está penetrando gradualmente en diversos campos. Su aparición no solo mejora la eficiencia de la producción, sino que también nos brinda más comodidad y confort. Al mismo tiempo, el auge de la tecnología blockchain también ha llevado a las personas a repensar el intercambio de datos y los mecanismos de confianza. A través de un enfoque descentralizado, blockchain puede garantizar la seguridad y credibilidad de los datos, romper las limitaciones del sistema de confianza tradicional y brindar la posibilidad de innovación a muchas industrias.

La intersección de la inteligencia artificial y la cadena de bloques traerá grandes cambios a la sociedad. Su combinación puede dotar a la inteligencia artificial de mayor inteligencia y autonomía, mejorando su rendimiento en diversos campos. Al mismo tiempo, las características descentralizadas de blockchain también pueden proporcionar un soporte subyacente más seguro y confiable para la inteligencia artificial, garantizando la precisión de los datos y la protección de la privacidad. Esta integración de tecnologías promoverá el desarrollo de la sociedad humana en una dirección más inteligente, eficiente y sostenible.

Al igual que otras revoluciones tecnológicas de la historia, el momento transformador de la inteligencia artificial y blockchain cambiará nuestro mundo. Redefinirán nuestros estilos de vida, desarrollo profesional y estructuras sociales. Nos encontramos en un nuevo punto de partida, enfrentando oportunidades y desafíos sin precedentes. A medida que la inteligencia artificial y la cadena de bloques sigan desarrollándose, podemos mirar hacia un futuro más inteligente y próspero. Abracemos juntos este momento de cambio y construyamos un mundo mejor con una mente abierta y un espíritu innovador. Los tres pilares teóricos de este artículo son los siguientes:

① El auge de la IA aumentará la demanda de tecnología blockchain

② La IA acelerará la madurez y la adopción de aplicaciones descentralizadas

③ La innovación de código abierto en infraestructura descentralizada dará forma al futuro de la IA

2. Blockchain puede proporcionar un mejor espacio de diseño

Hay muchas áreas en las que la IA tiene un gran impacto, pero se pueden resumir a grandes rasgos en tres categorías principales:

① Sistemas, productos o aplicaciones inteligentes orientados al usuario

② Mejorar la eficiencia operativa y/o de capital de la empresa.

③ Elimina el costo marginal de la creación de contenido (y la generación de ideas)

En particular, la IA generativa presenta desafíos y oportunidades únicos, donde creemos que la tecnología blockchain puede representar una ventaja.

Para entender por qué, es importante considerar los insumos centrales que impulsan la evolución de los sistemas inteligentes. El aprendizaje automático (ML) está impulsado fundamentalmente por datos (muchos, pero cada vez de mayor calidad), mecanismos de retroalimentación y potencia informática.

Actualmente, los principales actores de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, como OpenAI (respaldado por Microsoft) y Anthropic (respaldado por Google y Amazon), están aunando recursos y construyendo barreras en torno a sus propios modelos y datos. Sin embargo, este enfoque puede haber socavado el ciclo de desarrollo colaborativo que dio origen a la industria en primer lugar, inhibiendo su impulso a pesar de sus ventajas iniciales en informática, datos y distribución.

Las cadenas de bloques, como Ethereum, ofrecen una solución viable y se han convertido en sistemas informáticos y de datos neutrales y confiables. Impulsa la innovación de código abierto y admite una variedad de primitivos nativos digitales. Estos primitivos tienen un lugar importante en un mundo cada vez más moldeado por la IA generativa, por lo que se espera que blockchain se convierta en una fuerza importante en la investigación y el desarrollo de código abierto en inteligencia artificial.

La naturaleza descentralizada de blockchain proporciona una forma más segura, transparente y confiable de administrar datos. Al almacenar datos en una red distribuida y utilizar algoritmos de cifrado para garantizar la integridad y autenticidad de los datos, blockchain proporciona una base de confianza y un mecanismo para compartir datos para la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial.

En el campo de la inteligencia artificial, los datos son cruciales. Sin embargo, la adquisición y gestión de datos a menudo enfrentan muchos desafíos, como la seguridad, la privacidad y la distribución de los datos. Blockchain permite a los participantes compartir y acceder a datos mientras mantienen la seguridad y privacidad de los datos mediante el establecimiento de un sistema de gestión y almacenamiento de datos distribuidos. Esto proporciona un entorno más abierto y colaborativo para la investigación y el desarrollo de la IA.

Además, blockchain también puede resolver los problemas de transparencia y explicabilidad de los algoritmos de inteligencia artificial. Los algoritmos de inteligencia artificial suelen ser cajas negras, lo que dificulta comprender su proceso de toma de decisiones y la base para emitir juicios. Blockchain puede registrar y rastrear el proceso de entrenamiento y la entrada de datos del algoritmo, haciendo que el proceso de toma de decisiones de la inteligencia artificial sea más transparente y explicable.

En definitiva, blockchain tiene amplias perspectivas de aplicación, especialmente en la investigación y el desarrollo de código abierto en el campo de la inteligencia artificial. Proporciona soluciones para la gestión de datos, el intercambio de datos, la transparencia y explicabilidad de los algoritmos, promoviendo la colaboración y la innovación en el campo de la inteligencia artificial. Creemos que blockchain se convertirá en una importante fuerza impulsora para el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial y promoverá el desarrollo de la industria en una dirección más abierta y cooperativa.

3. Condiciones actuales del mercado

Este año, se han invertido importantes fondos en la infraestructura central de la IA, la capa de modelo e incluso aplicaciones orientadas al usuario, como chatbots, atención al cliente y asistentes de codificación. Sin embargo, en los campos tradicionales, no es obvio dónde se acumula el valor generado por la inteligencia artificial.

En el escenario actual, es probable que la inteligencia artificial se convierta en una fuerza centralizadora y continúe ampliando su posición como actor dominante en el mercado Web2. Particularmente en la capa de infraestructura y modelo, los actores han invertido en expandir hardware y recursos de capital, acceso a datos, canales de distribución y asociaciones únicas.

Muchos gigantes líderes se están desarrollando hacia un modelo completo a través de fusiones y adquisiciones o cooperación en materia de patentes, desde proveedores de servicios en la nube como AWS hasta fabricantes de hardware como Nvidia, pasando por gigantes establecidos como Microsoft. Los gigantes compiten por escala y ganancias, pero el mercado de modelos API empresariales ultra caros y de alta precisión puede estar limitado por la economía, la convergencia del rendimiento del código abierto e incluso las tendencias en la demanda de cargas de trabajo de baja latencia.

Al mismo tiempo, una gran parte del mercado de gama media ha visto una tendencia de mercantilización similar a los productos “envoltorios de API OpenAI” que son completamente funcionales pero difíciles de diferenciar. Estos productos brindan a los usuarios la flexibilidad y el valor de las API personalizadas, pero también presentan problemas de falta de financiación y escalabilidad insuficiente.

En este entorno de mercado, las soluciones de código abierto son particularmente importantes. El software de código abierto puede proporcionar mejor rendimiento, menor costo, mejor repetibilidad y escalabilidad. Basándose en modelos, herramientas y bibliotecas de código abierto, los desarrolladores pueden crear sus propias aplicaciones de manera más flexible y responder rápidamente a las necesidades del mercado y de los usuarios.

En resumen, la tendencia de desarrollo futuro del mercado de la inteligencia artificial es inseparable del código abierto y la cooperación abierta. Un ecosistema descentralizado de código abierto puede reducir las barreras al desarrollo de la inteligencia artificial y brindar oportunidades para más personas, promoviendo así el desarrollo de la industria y el avance tecnológico.

4. Impulso de la construcción de código abierto

Actualmente, los sistemas y herramientas de código abierto alientan a las empresas grandes y pequeñas a utilizar directamente conjuntos de datos de código abierto previamente capacitados, capacitados y ajustados, así como modelos y herramientas básicos de libre acceso, lo que permite dar rienda suelta a la creatividad.

En particular, la brecha entre los mundos del código cerrado y del código abierto se está cerrando rápidamente, como se describe en un artículo filtrado de Google. Actualmente, el 96% de las bases de código utilizan software de código abierto, una tendencia que es particularmente evidente en los campos de big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Al mismo tiempo, puede que haya llegado el momento de alterar el oligopolio de los servicios en la nube. En el pasado, los tres gigantes AWS, Google Cloud y Azure dominaron el mercado al superponer herramientas y servicios para consolidar profundamente sus posiciones en la competencia empresarial. Sin embargo, este dominio crea muchos desafíos para las empresas, desde dependencias operativas restrictivas hasta los costos exorbitantes asociados con la infraestructura de la nube, especialmente dadas las primas que cobran los principales proveedores.

En este caso, la aplicación de sistemas y herramientas de código abierto será un poderoso disruptor. Los sistemas y herramientas de código abierto pueden ahorrar costos a las empresas, reducir las dependencias y proporcionar soluciones más flexibles. Las empresas pueden elegir sistemas y herramientas de código abierto según sus propias necesidades, y pueden personalizarlos y optimizarlos para satisfacer sus necesidades comerciales.

En resumen, la aplicación generalizada de sistemas y herramientas de código abierto subvertirá el entorno del mercado de oligopolio de servicios en la nube y brindará soluciones más flexibles y económicas a las empresas.

La presión de los gastos sobre las empresas existentes para que reestructuren sus operaciones, junto con los intentos de experimentar e integrar cada vez más IA de código abierto, crearán una ventana para reestructurar las empresas utilizando alternativas descentralizadas.

Por lo tanto, la intersección emergente entre la IA de código abierto y la tecnología blockchain proporciona un área extraordinaria para la experimentación y la inversión.

5. Cifrado e IA: relación de valor bidireccional

Estamos increíblemente entusiasmados con la posible relación simbiótica entre la inteligencia artificial y blockchain.

El middleware criptográfico puede mejorar en gran medida la entrada de información en el lado de la oferta de la IA mediante el establecimiento de mercados informáticos y de datos eficientes (suministro, etiquetado o ajuste) y herramientas de certificación o privacidad.

A su vez, las aplicaciones y protocolos descentralizados alcanzarán nuevas alturas al asimilar los frutos de este trabajo.

No se puede negar que la criptografía ha avanzado mucho, pero los protocolos y las aplicaciones todavía se ven obstaculizados por herramientas e interfaces de usuario utilizadas por los usuarios convencionales que aún no son intuitivas. Del mismo modo, los propios contratos inteligentes pueden tener limitaciones, tanto en términos de demandas de carga de trabajo manual para los desarrolladores como en términos de liquidez de la funcionalidad general.

Los desarrolladores Web3 son un grupo muy productivo. En su apogeo, sólo 75.000 desarrolladores a tiempo completo crearon una industria valorada en billones de dólares. Los asistentes de codificación y DevOps mejorados con ML prometen potenciar los esfuerzos existentes, mientras que las herramientas sin código están potenciando rápidamente a una nueva clase de constructores.

A medida que las capacidades de aprendizaje automático se integren en contratos inteligentes y se incluyan en la cadena, los desarrolladores podrán diseñar experiencias de usuario más fluidas y expresivas y, en última instancia, nuevas aplicaciones espectaculares. Este cambio radical en la funcionalidad de la experiencia en cadena atraerá audiencias nuevas (y potencialmente más grandes), catalizando un importante volante de comentarios sobre la adopción.

La IA generativa puede ser el eslabón perdido de las criptomonedas que transformarán la UI/UX y catalizarán una nueva ola de desarrollo tecnológico. A su vez, la tecnología blockchain aprovechará, generalizará y acelerará el potencial de la inteligencia artificial.

6. Utilice blockchain para construir un mejor mercado de datos

Utilizar la tecnología blockchain para construir un mejor mercado de datos es una dirección prometedora. Los datos desempeñan el papel de entrada de información básica en el aprendizaje automático. Grandes bases de datos como Common Crawl y The Pile han permitido que los modelos básicos atraigan la atención global.

Las empresas pueden utilizar estos datos para perfeccionar modelos básicos de ofertas de productos o para establecer futuras ventajas competitivas. En última instancia, los datos se convertirán en el puente entre los usuarios y los modelos personales, que podrán ejecutarse localmente y adaptarse continuamente a las necesidades individuales.

Por lo tanto, la competencia por los datos se convierte en una frontera esencial donde la tecnología blockchain puede aprovechar, especialmente porque la calidad se convierte en un atributo importante que da forma al mercado de datos.

La calidad de los datos es más importante que la cantidad. Las primeras investigaciones sugieren que hasta el 90% del contenido en línea en el futuro puede ser sintético. Si bien los datos de entrenamiento sintéticos tienen ciertas ventajas, también conllevan riesgos significativos de deteriorar la calidad del modelo y reforzar los sesgos.

En los próximos años, los modelos de aprendizaje automático pueden correr el riesgo de quedarse sin fuentes de datos no sintéticas. La tecnología Blockchain, a través de sus mecanismos de coordinación y primitivas de prueba, ofrece posibilidades optimizadas para respaldar los mercados descentralizados, permitiendo a los usuarios compartir, poseer o monetizar datos utilizados para entrenar o ajustar modelos de dominios específicos.

Como resultado, Web3 puede convertirse en una fuente mejor y más eficiente de datos de entrenamiento y ajuste generados artificialmente.

Actualmente, la tecnología blockchain ha avanzado en el soporte de procesos descentralizados de capacitación, ajuste e inferencia, al tiempo que permite una mejor preservación y utilización de la inteligencia de código abierto.

El modelo de código abierto más pequeño se mejora mediante un proceso de ajuste eficiente y su precisión de salida ya es comparable a la del modelo más grande. Como resultado, la tendencia ha comenzado a pasar de la cantidad a la calidad cuando se trata de abastecimiento y ajuste de datos.

La capacidad de rastrear y verificar el ciclo de vida de los datos sin procesar y derivados puede promover la reproducibilidad y la transparencia del modelo, impulsando así el desarrollo de modelos e insumos de mayor calidad.

Blockchain puede construir un foso duradero y convertirse en un dominio principal con conjuntos de datos diversos, verificables y personalizados. Esto es particularmente valioso en situaciones en las que el algoritmo de sobreíndice de las soluciones tradicionales progresa en respuesta a datos insuficientes.

Estalla la imitación de contenidos

La próxima ola de contenido imitador es otra área donde entrará en juego la ventaja de ser el primero en actuar de las criptomonedas.

Este nuevo paradigma tecnológico empoderará a los creadores de contenido digital a una escala sin precedentes, y la infraestructura plug-and-play de Web3 lo hace simple y directo. Las criptomonedas tienen una ventaja local, gracias a años de desarrollo en torno a primitivas que establecen la propiedad y la procedencia inmutable de los activos y contenidos digitales en forma de NFT.

Las NFT pueden capturar todo el ciclo de vida de creación de contenido, pero también pueden representar identidades nativas digitales, activos virtuales e incluso flujo de caja.

Como resultado, las NFT permiten nuevas experiencias de usuario, como los mercados de activos digitales (OpenSea, Blur), al mismo tiempo que repensan el contenido escrito (Mirror), las redes sociales (Farcaster, Lens), los juegos (Dapper Labs, Immutable) e incluso los fundamentos de Finanzas Modelos de negocio como instalaciones (Upshot, NFTFi).

Esta tecnología podría incluso combatir los deepfakes y la manipulación computacional de forma más fiable que la otra opción: mediante algoritmos. Un ejemplo obvio es que la herramienta de detección de OpenAI se cerró debido a una falla de precisión.

Una nota final: los avances en informática concisa y verificable también mejorarán el panorama dinámico de las NFT, ya que incorporan resultados de aprendizaje automático para generar metadatos más inteligentes y en evolución. Creemos que las herramientas e interfaces de IA basadas en la tecnología blockchain generarán un valor integral y remodelarán el panorama del contenido digital.

Uso de pruebas de conocimiento cero para lograr conocimiento ilimitado en aprendizaje automático

La industria blockchain está buscando soluciones técnicas que puedan lograr una computación que ahorre recursos y al mismo tiempo mantenga características confiables, y las pruebas de conocimiento cero (ZK) han logrado avances significativos en este sentido.

Aunque originalmente se diseñaron para resolver el problema de los cuellos de botella de recursos de sistemas como la máquina virtual Ethereum, las pruebas de ZK en realidad proporcionan muchos casos de uso valiosos relacionados con la inteligencia artificial.

Un ejemplo obvio es una extensión simple de un caso de uso existente: validar un proceso computacionalmente intensivo, como ejecutar un modelo de aprendizaje automático fuera de la cadena, de una manera eficiente y concisa, de modo que el producto final (como la inferencia del modelo) pueda ser utilizado en forma de prueba ZK.

Al combinar la prueba de almacenamiento con el coprocesamiento, podemos hacer que las aplicaciones en cadena sean más flexibles y ágiles, mejorando enormemente su funcionalidad sin introducir nuevos supuestos de confianza.

Al llamar a una API usando pruebas ZK, podemos verificar que un modelo o grupo de datos específico realmente se usó para generar inferencias. También puede ocultar pesos o datos específicos utilizados por modelos en industrias sensibles como la atención médica o los seguros.

Las empresas pueden incluso colaborar de forma más eficaz intercambiando datos o propiedad intelectual y beneficiarse del aprendizaje compartido, manteniendo al mismo tiempo la propiedad de sus propios recursos.

Finalmente, ZK demuestra tener una aplicabilidad real en el campo cada vez más relevante y desafiante de distinguir datos artificiales y sintéticos.

Algunos de estos casos de uso requerirán un mayor desarrollo tecnológico y la búsqueda de formas de sostener economías de escala, pero zkML tiene el potencial de tener un impacto único en la trayectoria de la inteligencia artificial.

8. Activos de cola larga y valor potencial

La criptomoneda ha demostrado su papel como arquitecto preeminente de los flujos de valor de mercado tradicionales, como la música y el arte. En los últimos años, también han surgido mercados de liquidez dentro de la cadena que representan activos tangibles fuera de la cadena, como vino y zapatillas de deporte.

El sucesor, naturalmente, incluirá capacidades avanzadas de aprendizaje automático, a medida que la inteligencia artificial se incorpore a la cadena y se haga accesible a los contratos inteligentes.

Los modelos de aprendizaje automático combinados con rieles de blockchain rediseñarán el proceso de suscripción detrás de activos ilíquidos que antes eran inaccesibles debido a la falta de datos o profundidad del comprador.

Un enfoque consiste en que los algoritmos de aprendizaje automático consulten una gran cantidad de variables para evaluar relaciones ocultas y minimizar la superficie de ataque para los manipuladores. Web3 ya está intentando crear mercados en torno a nuevos conceptos como conexiones a redes sociales y nombres de usuario de billeteras.

De manera similar al impacto de las AMM en el desbloqueo de liquidez en tokens de cola larga, el ML revolucionará el descubrimiento de precios al capturar grandes cantidades de datos cuantitativos y cualitativos para obtener patrones implícitos. Estos nuevos conocimientos podrían formar la base de mercados inteligentes basados ​​en contratos.

Las capacidades analíticas de la inteligencia artificial se integrarán en la infraestructura financiera descentralizada para descubrir el valor potencial de los activos de cola larga.

9. Capa de infraestructura descentralizada

Las criptomonedas no sólo tienen ventajas para atraer y monetizar datos de alta calidad, sino que también son prometedoras en términos de soporte de infraestructura detrás de la inteligencia artificial.

Algunas redes de infraestructura física descentralizada (DePIN), como Filecoin y Arweave, han creado sistemas de almacenamiento que a su vez incorporan tecnología blockchain.

Hay otras empresas, como Gensyn y Together, que trabajan para resolver los desafíos de la capacitación en modelos de redes distribuidas, mientras que Akash ha lanzado un impresionante mercado P2P que conecta el exceso de recursos informáticos con la demanda.

Además, Ritual proporciona la base para la construcción de infraestructura de IA de código abierto en forma de redes de incentivos y conjuntos de modelos, que conectan dispositivos informáticos distribuidos para que los usuarios realicen inferencias y ajustes.

El más importante de ellos es que DePIN como Ritual, Filecoin o Akash también pueden crear un mercado más grande y eficiente. Lo hacen abriéndose a un lado de la oferta más amplio, incluidos proveedores pasivos que pueden desbloquear el valor económico potencial, o consolidando hardware de menor rendimiento en grupos que compiten con pares de alto nivel.

Cada parte de la pila de tecnología implica diferentes limitaciones y preferencias de valor, y todavía queda mucho trabajo por hacer para probar operativamente estas capas a escala, especialmente en el área emergente de entrenamiento y computación de modelos descentralizados.

Sin embargo, ya existen las bases para soluciones informáticas, de almacenamiento e incluso de capacitación de modelos basadas en blockchain que finalmente puedan competir con los mercados tradicionales.

10. En resumen, la combinación de tecnología de cifrado e inteligencia artificial se ha convertido en uno de los campos de diseño más prometedores, afectando todo, desde la creación de contenido hasta los flujos de trabajo corporativos y la infraestructura financiera.

Creemos que estas tecnologías remodelarán el mundo en las próximas décadas. Los mejores equipos combinarán tecnologías como infraestructura, criptoeconomía e inteligencia artificial para mejorar el rendimiento del producto/servicio, permitir nuevos comportamientos o lograr una estructura de costos competitiva.

El cifrado introduce una escala, profundidad y granularidad de datos estandarizada sin precedentes en las redes colaborativas, mientras que la IA transforma conjuntos de información en vectores de contexto o relaciones relevantes. Cuando estos dos campos se unen, se puede formar una relación única y mutuamente beneficiosa, sentando las bases para los constructores de un futuro descentralizado.