Autor: Darshan Gandhi, fundador de FutureX Labs Fuente: modularmedia Traducción: Shan Oppa, Golden Finance
Prefacio
La convergencia de los ecosistemas de criptomonedas y IA está creciendo rápidamente, y muchas empresas desarrollan soluciones innovadoras para abordar diversos desafíos dentro de la industria. Estos esfuerzos abarcan verticales como la disponibilidad de datos, las redes de orquestación, los proveedores de computación y los proveedores de modelos, cubriendo esencialmente toda la pila de IA.
Durante el año pasado, este espacio recibió un apoyo significativo de líderes de opinión, constructores e innovadores clave en el campo. Este apoyo contribuye en gran medida al avance y la visibilidad del ecosistema crypto x AI.
En este informe pretendemos profundizar en este ecosistema y obtener una comprensión integral de sus componentes. Cubriremos las siguientes secciones:
Ecosistema Crypto x AI 101
Profundice en las subcategorías
¿Cómo es el futuro de Crypto x AI?
Conclusión
Ecosistema Crypto x AI 101
Creamos el mapa de mercado anterior para brindar una descripción general rápida de algunas de las categorías principales dentro del ecosistema Crypto x AI.
Las principales categorías que exploraremos hoy son:
calcular
agente de IA
Disponibilidad de datos
juego
Privacidad, ZKML, FHE
consumidor
red de coordinación
coprocesador
Entrenamiento modelo
creador de modelos
En las siguientes secciones, exploramos brevemente cada categoría y los proyectos dentro de los cuales se construyen las soluciones. También proporcionaremos enlaces a estos proyectos para una mayor exploración. La atención se centrará en cómo la modularidad es un componente clave en toda la pila, particularmente en lo que respecta a la disponibilidad de datos, los agentes de IA y las redes de coordinación.
Cada categoría es un componente fundamental para crear un futuro más brillante y poderoso para la IA descentralizada.
Empecemos.
calcular
Los proveedores de informática descentralizada proporcionan recursos informáticos a través de redes distribuidas en lugar de centros de datos centralizados. Actualmente, la mayoría de los recursos informáticos están controlados por proveedores de hiperescala, que son entidades centralizadas autorizadas a alquilar potencia informática a los proveedores de chips. Este modelo centralizado a menudo resulta en recursos informáticos inactivos, lo que hace que los usuarios paguen más de lo necesario.
Por el contrario, las plataformas informáticas descentralizadas permiten a los usuarios alquilar su potencia informática inactiva, creando así un mercado para estos recursos. Este enfoque aprovecha la potencia informática subutilizada en PC, servidores y otros dispositivos en todo el mundo, lo que reduce significativamente los costos y aumenta la eficiencia. Las redes descentralizadas también pueden mejorar la seguridad y la resiliencia contra ataques o fallas que podrían afectar los servicios centralizados.
Para las aplicaciones de IA, los proveedores de informática descentralizada son particularmente beneficiosos. El entrenamiento y la implementación de modelos de IA requieren una potencia informática significativa, que puede tener un costo prohibitivo si se adquiere de proveedores de nube centralizados tradicionales. Las redes descentralizadas como Akash Network y Render Network brindan soluciones escalables y asequibles para estas necesidades, admitiendo una variedad de tareas informáticas más allá de la IA, incluidas simulaciones científicas y representación de contenido digital.
Las redes informáticas descentralizadas también son más flexibles y adaptables que los servicios tradicionales en la nube. Pueden asignar recursos dinámicamente en función de la demanda en tiempo real, lo que garantiza que los usuarios obtengan las capacidades que necesitan cuando las necesitan. Esta flexibilidad, junto con el ahorro de costos y la seguridad mejorada, hace que la informática descentralizada sea una opción atractiva para empresas y desarrolladores en el ecosistema de IA y más allá.
Actores clave en este campo:
Hiperbólico
Hyperbolic une la informática en todo el mundo para proporcionar servicios de IA y recursos de GPU accesibles, asequibles y escalables. Ofrecen acceso a GPU, incluidas A100 y H100, a los precios más bajos del mercado y permiten a los usuarios monetizar máquinas inactivas. Hyperbolic, que presta servicios a empresas, investigadores, centros de datos e individuos, ofrece servicios de inferencia de IA de alto rendimiento y baja latencia y acceso escalable a GPU con planes de pago por uso.
Red Akash
Akash permite a los usuarios comprar y vender recursos informáticos de forma segura y eficiente. Su modelo de comunicación entre pares sin permiso se centra en la privacidad de los datos y la transparencia de los pagos, lo que lo convierte en una alternativa flexible, segura y rentable a los servicios tradicionales en la nube. Afirman ser casi cinco veces más baratos que sus homólogos web2. Los usuarios pueden explorar una amplia gama de recursos en la nube y precios de red en tiempo real, ganar dinero para convertirse en proveedores aprovisionando hardware en la red e implementar utilizando la consola Akash fácil de usar. Akash es universal y está diseñado para brindar servicios de computación en la nube a cualquier persona.
Ellos irán
Aethir proporciona acceso a GPU seguro, rentable y de nivel empresarial a nivel mundial. Aethir tiene más de 400 millones de dólares en potencia informática centrada en el alto rendimiento y la confiabilidad. Ofrecen dos productos principales:
Los proveedores de GPU pueden escalar fácilmente y obtener importantes ingresos y recompensas exclusivas. Aethir tiene un fuerte enfoque en los juegos y la inteligencia artificial.
Aethir Earth: proporciona potencia informática de GPU bruta para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
Aethir Atmosphere: admite juegos en la nube de baja latencia.
Red de renderizado
Render Network proporciona renderizado de GPU descentralizado y está diseñado para proporcionar potencia informática de GPU casi ilimitada para la creación de contenido 3D. Fundada en 2017, la empresa es uno de los actores más antiguos del mercado y se centra en permitir a los creadores y artistas centrarse en la creación de contenidos sin preocuparse por los requisitos y funciones informáticas. Es un proveedor de GPU por derecho propio, mientras que Akash está más impulsado por la comunidad.
IO.net
IO.net es un proveedor de agregación centrado en recursos de GPU globales para brindar soluciones informáticas accesibles, asequibles y escalables. Los usuarios pueden monetizar las GPU inactivas y obtener ingresos mediante una alta utilización. IO.net enfatiza una sólida seguridad a través del cumplimiento de SOC2/HIPAA y el cifrado de extremo a extremo. Trabajan internamente con otros proveedores informáticos como Aethir y Render para agregar los servicios informáticos proporcionados por estos socios.
agente de IA
Los agentes de IA descentralizados son programas autónomos que se ejecutan dentro de una red distribuida y pueden realizar tareas y tomar decisiones sin un control centralizado. Estos agentes interactúan con otros agentes y sistemas, creando entornos complejos de múltiples agentes para la ejecución colaborativa de tareas.
Las principales ventajas de los agentes de IA descentralizados son su independencia y capacidades de colaboración, mayor estabilidad y escalabilidad, y ningún punto único de falla. Pueden ejecutarse en diferentes redes blockchain, interactuar con contratos inteligentes y otras aplicaciones descentralizadas y brindar servicios perfectamente integrados.
Los agentes de IA descentralizados son útiles en escenarios que requieren confianza, seguridad y transparencia. En los servicios financieros, pueden gestionar y ejecutar transacciones de forma autónoma garantizando al mismo tiempo el cumplimiento. En el mundo de la gestión de la cadena de suministro, pueden rastrear y verificar el movimiento de mercancías, proporcionar información en tiempo real y aumentar la transparencia. Las organizaciones que aprovechan los agentes de IA descentralizados pueden crear sistemas más resilientes, eficientes y seguros a escala.
Plataformas principales:
Red de talud
Talus Network es una cadena de bloques de capa 1 que combina la seguridad y el rendimiento de los contratos inteligentes Move para crear un ecosistema poderoso para los agentes de IA. Estos agentes se pueden utilizar en una variedad de aplicaciones, como DeFi para agentes monetizables, redes de intención para resultados óptimos de los usuarios, recopilación automatizada de recursos de juegos y gobernanza DAO. Los principios fundamentales de Talus son la seguridad, la velocidad y una experiencia de desarrollador mejorada, lo que permite la creación de aplicaciones de IA seguras y de alto rendimiento. Esto garantiza que los agentes inteligentes dentro de Talus puedan ser propiedad, administrados y monetizados de forma segura y transparente.
Red de gurús
Guru Network es una cadena de bloques de 3 capas que está construyendo una capa informática de IA de múltiples cadenas que permite a las dApps y a los usuarios minoristas incorporar agentes de IA orquestados en su trabajo diario y ganar recompensas. Flow Orchestrator de Guru Network actúa como una infraestructura como servicio (IaaS), lo que permite publicar e integrar modelos y procesadores de IA en aplicaciones. La red admite agentes autónomos y nodos informáticos, creando un mercado para estos servicios. Centrada en la interoperabilidad y la escalabilidad, Guru Network tiene como objetivo integrar la orquestación impulsada por la IA en actividades dentro y fuera de la cadena.
mi concha
Myshell está desarrollando una capa de consumo de IA que conecta a usuarios, creadores e investigadores de IA de código abierto. La plataforma permite a los usuarios crear, compartir y poseer agentes de IA, lo que permite la interacción de voz y video a través de socios de IA como Shizuku. Aprovechando los modelos de IA generativa más avanzados, Myshell puede transformar rápidamente ideas en aplicaciones nativas de IA, permitiendo a cualquiera convertirse en creador, ser dueño de su propio trabajo y ser recompensado por sus contribuciones.
Disponibilidad de datos
La disponibilidad de datos en inteligencia artificial y blockchain se refiere al acceso y utilización de datos almacenados en redes distribuidas, lo cual es fundamental para las aplicaciones descentralizadas (dApps) y los modelos de IA. La plataforma se centra en almacenar datos de forma segura y garantizar que estén siempre disponibles cuando sea necesario, utilizando tecnologías como fragmentación y pruebas criptográficas.
La modularidad es fundamental para la disponibilidad de datos (DA) porque permite que los componentes escale de forma independiente para satisfacer la creciente demanda. Separa la disponibilidad de datos del consenso y otras funciones de blockchain, lo que permite una optimización especializada y la integración con una variedad de aplicaciones. El sistema modular puede interactuar con múltiples ecosistemas blockchain, proporcionando una base versátil para IA descentralizada y dApps.
Para las aplicaciones de IA que requieren grandes conjuntos de datos para entrenamiento e inferencia, la confiabilidad es fundamental, incluso durante cortes o ataques a la red. Estas plataformas distribuyen datos a través de múltiples nodos para aumentar la transparencia y la confianza, reduciendo así el riesgo de manipulación o censura. Esta confiabilidad es especialmente importante en industrias como las finanzas, la atención médica y la gobernanza, donde la integridad y la transparencia de los datos son fundamentales.
Plataformas principales:
Celestia
Celestia es la primera red blockchain modular diseñada para proporcionar soluciones de disponibilidad de datos escalables y eficientes para dApps. Al separar la capa de consenso y la capa de disponibilidad de datos, Celestia permite a los desarrolladores implementar cadenas de bloques personalizables tan fácilmente como contratos inteligentes. Su arquitectura modular admite un amplio rendimiento a través del muestreo de disponibilidad de datos (DAS), que es escalable y al mismo tiempo mantiene la verificabilidad para cualquier usuario.
Propio fiscal del distrito
Eigen DA se construye sobre EigenLayer y almacena las transacciones acumuladas hasta que finaliza su estado en el puente acumulativo. Su escalabilidad, seguridad y descentralización lo hacen ideal para desarrolladores que necesitan datos confiables bajo demanda. Los componentes principales de Eigen DA incluyen operadores, dispersores y recuperadores, que trabajan juntos para almacenar y validar datos de manera eficiente.
0g Bueno
0g Labs proporciona sistemas de almacenamiento y disponibilidad de datos infinitamente escalables para ampliar Web3 y permitir casos de uso novedosos en cadena. Su infraestructura de disponibilidad de datos programable facilita aplicaciones escalables y seguras con fuentes de datos de baja latencia. La red de almacenamiento 0G proporciona un sistema de almacenamiento de datos flexible para datos estructurados o no estructurados, aplicaciones de soporte, descarga del estado de la red y más. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores personalizar las canalizaciones de datos, crear aplicaciones de IA en cadena y realizar inferencias descentralizadas o ajustes utilizando OPML o ZKML.
Nuff Tech (casi un derivado de DA)
Nuffle Labs tiene dos productos principales:
Near DA aprovecha la arquitectura de fragmentación del protocolo NEAR para proporcionar una capa modular de disponibilidad de datos para la agregación, lo que garantiza un alto rendimiento y un bajo costo.
Nuffle Fast Final Layer (NFFL) aprovecha EigenLayer para proporcionar una capa de liquidación rápida que permite un acceso rápido a la información entre las redes participantes.
Celestia, Eigen DA, 0g Labs y Nuffle Labs respaldan la IA en criptografía al proporcionar infraestructura para almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos críticos para los modelos de IA. Estas capas de disponibilidad de datos garantizan que los datos para el entrenamiento y la inferencia del modelo de IA sean seguros y accesibles, promoviendo así la innovación en las dApps de IA.
juego
Al aprovechar las redes descentralizadas y los procesos impulsados por la IA, los juegos y plataformas Web3 pueden crear entornos de juego dinámicos que se adaptan y evolucionan en función de la interacción del jugador. Este enfoque mejora la participación de los jugadores al brindarles una experiencia única y personalizada que no es posible con los servidores de juegos centralizados tradicionales.
Los algoritmos de IA analizan el comportamiento y las preferencias de los jugadores para adaptar la experiencia de juego a cada usuario: ajustando los niveles de dificultad, sugiriendo compras dentro del juego y generando contenido personalizado. Esta personalización mejora el compromiso al proporcionar desafíos y recompensas únicos basados en preferencias personales. Además, la IA puede crear personajes no jugadores (NPC) complejos y oponentes que pueden aprender y adaptarse a las estrategias de los jugadores, lo que resulta en una experiencia de juego más desafiante e impredecible.
La IA optimiza la economía del juego ajustando la oferta y la demanda de bienes virtuales en función de la actividad del jugador. Esto mantiene el equilibrio y la justicia y garantiza el desarrollo sostenible del entorno económico del juego.
Jugadores claves. Jugadores principales:
Red Nim
Nim Network es una Dymension RollApp centrada en la intersección de los juegos web3 y la IA. Aprovecha el marco modular Dymension para brindar compatibilidad con el ecosistema Cosmos y la cadena EVM, lo que garantiza flexibilidad y escalabilidad. Los agentes de IA en Nim Network actúan como intermediarios entre los usuarios y las aplicaciones blockchain, simplificando las interacciones y mejorando la experiencia del usuario. Las asociaciones con plataformas como Jokerace y Ocean Protocol, además de unirse a AI Gaming Alliance, resaltan el compromiso de Nim Network con la innovación y la escalabilidad de los juegos de IA.
Hoy el juego
Ahora, el juego permitirá a los jugadores crear la isla de sus sueños y establecer relaciones con sus habitantes artificialmente inteligentes. Será interesante ver lo que construyen.
Arena de IA
AI Arena es un juego de acción en el que los personajes de IA aprenden patrones de comportamiento y participan en combates. Los jugadores entrenan a sus personajes de IA, influyen en sus estrategias y observan su desempeño en combate, creando una mezcla inmersiva de IA y jugabilidad.
Colonia
Colony es un juego de simulación de supervivencia web3 impulsado por IA que presenta agentes de IA altamente autónomos llamados "avatares" que aprenden constantemente del mundo que los rodea. Los jugadores guían y trabajan con estos avatares de inteligencia artificial, que poseen una amplia gama de habilidades y destrezas, para navegar por una Tierra futura poblada por diferentes colonias que compiten por la supervivencia. Los avatares de IA de Colony tienen personalidades y visiones del mundo únicas, y extraen lecciones y conocimientos personales de sus experiencias. Además, estos avatares se pueden intercambiar de forma autónoma en la cadena a través de billeteras dedicadas que controlan, lo que les permite comerciar con otros avatares del juego.
Jugar AI
PlayAI es una cadena modular diseñada para la IA de juegos que permite a los creadores implementar IA de juegos compleja, permite a los jugadores ganar dinero a través de los juegos y ayuda a los juegos a mejorar la experiencia general del usuario. PlayAI agrega datos de juegos de la comunidad de jugadores, los procesa a través de nodos de datos para crear conjuntos de datos de modelos y garantiza datos de la más alta calidad para entrenar modelos de IA.
Privacidad, ZKML, FHE
Las tecnologías que preservan la privacidad, como el aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML) y el cifrado totalmente homomórfico (FHE), son fundamentales para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos en aplicaciones de IA descentralizadas. Estas tecnologías pueden realizar cálculos sobre datos cifrados sin revelar los datos en sí, lo cual es especialmente importante para industrias sensibles como las finanzas y la atención médica.
ZKML permite el entrenamiento y la implementación de modelos de IA sin exponer los datos subyacentes. Al utilizar pruebas de conocimiento cero, una parte puede demostrarle a la otra que una determinada afirmación es cierta sin revelar ninguna otra información. Esto garantiza que el modelo de IA respete la privacidad del usuario y cumpla con las normas de protección de datos. ZKML también facilita el cálculo seguro de múltiples partes, donde varias partes pueden calcular conjuntamente una función de sus entradas mientras mantienen esas entradas privadas. Esta característica permite una aplicación más amplia de modelos de IA en áreas sensibles sin comprometer la privacidad de los datos.
FHE permite realizar cálculos arbitrarios sobre datos cifrados, lo que significa que los datos confidenciales pueden permanecer cifrados en todo momento, incluso durante el procesamiento. Esto es especialmente valioso para la computación en la nube, donde la seguridad de los datos es una preocupación importante. Al utilizar FHE, las aplicaciones de IA pueden procesar datos confidenciales sin exponerlos, evitando violaciones y filtraciones de datos. Esto aumenta la confiabilidad de los sistemas de IA y permite su uso en industrias altamente reguladas, proporcionando una sólida seguridad y privacidad de los datos.
Proyectos clave:
fénix
Fhenix facilita la implementación de contratos criptográficos inteligentes, manteniendo los datos confidenciales seguros y privados. La hoja de ruta del proyecto incluye múltiples etapas, como el lanzamiento de Helium Testnet, Nitrogen Testnet v2 y Gold mainnet.
Red Inco
Inco Network compite con Fhenix y se centra en construir un ecosistema de aprendizaje automático modular que preserve la privacidad. Al integrar métodos de protección de la privacidad, Inco Network garantiza el manejo seguro de datos confidenciales en aplicaciones de aprendizaje automático, reduciendo así los riesgos asociados con violaciones de datos y acceso no autorizado.
humano
Giza utiliza pruebas de conocimiento cero para mantener los datos seguros y privados. Su objetivo es simplificar el proceso de creación, gestión y alojamiento de modelos de aprendizaje automático verificables, permitiendo a los desarrolladores crear soluciones de IA confiables.
Ellos ofrecen:
También anunciaron recientemente el lanzamiento de su marco de soporte para agentes de IA.
Flujo de trabajo compatible con Python para una fácil integración
SDK basado en acciones para crear acciones priorizando la privacidad
Laboratorios de módulo
Modulus Labs se centra en el desarrollo de soluciones de IA viables. Al aprovechar la criptografía de conocimiento cero, Modulus Labs garantiza que los resultados de la IA sean verificables e inmutables. Esta característica, llamada "IA confiable", permite que los contratos inteligentes accedan a resultados de IA sin comprometer la confianza. Vienen con varias integraciones con bibliotecas y plataformas de aprendizaje automático, lo que brinda una experiencia de desarrollo perfecta para crear modelos de IA verificables.
Red de panecillos
Bagel Network se compromete a construir un ecosistema de aprendizaje automático entre pares neutral y confiable. Bagel Network está diseñado para humanos y inteligencia artificial para permitir una evolución fluida, verificable y computable desde redes aisladas hasta ecosistemas integrados de aprendizaje automático. La plataforma admite IA autónoma.
IA del consumidor
La categoría Consumer AI se centra en ofrecer soluciones de AI descentralizadas directamente a los usuarios finales. La plataforma se centra en proporcionar interfaces y aplicaciones fáciles de usar que aprovechan la inteligencia artificial descentralizada y la tecnología blockchain. Estas plataformas tienen como objetivo democratizar el acceso a la IA, particularmente en aplicaciones de inferencia.
Las aplicaciones descentralizadas de IA para consumidores ofrecen importantes ventajas de seguridad y privacidad. A diferencia de los servicios centralizados que almacenan datos de los usuarios en un único servidor, las plataformas descentralizadas distribuyen datos en múltiples nodos, lo que reduce el riesgo de fuga de datos y acceso no autorizado. Esto es especialmente importante para aplicaciones que manejan información personal confidencial.
Algunos jugadores:
gemz
Gemz es una plataforma diseñada para mejorar la interacción y la lealtad entre creadores y comunidades. Permite a los creadores crear e implementar tokens interactivos 3D personalizados (esencialmente NFT) que pueden usarse para recompensar a los miembros de la comunidad e impulsar la participación de los fanáticos. Estos tokens son únicos, coleccionables y brindan una conexión directa entre creadores y fanáticos. Gemz tiene como objetivo fomentar un sentido más profundo de lealtad y comunidad entre los fanáticos garantizando que las interacciones sean seguras, transparentes y verificables.
Cadena GPT
GPT Chain proporciona una variedad de funciones y servicios, que incluyen:
Los usuarios pueden crear e implementar contratos inteligentes, realizar análisis técnicos y de gráficos y recibir actualizaciones diarias del mercado de cifrado. La plataforma también ofrece chatbots de inteligencia artificial para responder preguntas relacionadas con blockchain y criptografía.
Generador y auditor de contratos inteligentes
Análisis de mercado impulsado por IA
Asistente comercial de inteligencia artificial.
Proporciona actualizaciones diarias del mercado de criptomonedas.
red de coordinación
La red de coordinación en web3 es fundamental para permitir una interacción y colaboración fluidas entre proveedores de datos, proveedores de computación, desarrolladores de modelos y proveedores de inferencias. Estas redes garantizan que los datos de alta calidad estén disponibles para la capacitación, que los recursos informáticos se utilicen de manera óptima y que los modelos de IA se desarrollen e implementen de manera eficiente.
Los poderosos mecanismos de incentivos en estas redes fomentan la participación y colaboración activas, creando un entorno abierto e inclusivo para el desarrollo de la inteligencia artificial.
Elementos clave:
Entonces Red
Allora Network está diseñada para mejorar la inteligencia y la seguridad de las aplicaciones a través de una red modular de modelos ML. Al integrar inteligencia colaborativa, aprendizaje federado y aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML), Allora tiene como objetivo crear un ecosistema de IA más seguro, más eficiente y más colaborativo. Su arquitectura modular permite el desarrollo y la mejora continuos, creando un entorno colaborativo donde los constructores pueden compartir conocimientos para impulsar la innovación. La red admite una variedad de aplicaciones, incluidos contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas (dApps). Los incentivos se proporcionan a través de su token nativo $ALLO
Solicitar sor
Bittensor es una red de coordinación descentralizada diseñada para incentivar el intercambio y la colaboración de modelos de IA. Primero es de código abierto y garantiza que todas las transacciones y contribuciones sean transparentes y verificables, generando confianza dentro de la comunidad y fomentando la innovación. Tiene "subredes": puede considerarlas como modelos de destino diseñados para atender un caso de uso específico (como capacitación de datos, modelos de atención médica o servicios de extracción de datos).
coprocesador
Los coprocesadores descentralizados proporcionan potencia de procesamiento dedicada a las aplicaciones web3 al descargar tareas específicas en hardware dedicado. Este enfoque distribuido permite un procesamiento más eficiente y económico porque las tareas se pueden distribuir a través de una red de coprocesadores en lugar de depender de un único sistema centralizado.
Los coprocesadores son particularmente beneficiosos para las aplicaciones de IA, ya que proporcionan computación de alto rendimiento para tareas como el entrenamiento y la inferencia de modelos. Al aprovechar un entorno de ejecución confiable, los coprocesadores descentralizados garantizan la confidencialidad y la integridad de los cálculos, protegiendo los datos confidenciales durante el procesamiento.
elementos clave
Ritual
Ritual es pionero en una capa de ejecución descentralizada para IA, comenzando con Infernet, una red Oracle descentralizada (DON) que permite contratos inteligentes en cualquier blockchain para acceder a modelos de IA. La siguiente fase introducirá una cadena soberana con máquinas virtuales personalizadas optimizadas para operaciones nativas de IA, aprovechando la arquitectura modular de Celestia para mejorar la escalabilidad y verificabilidad. Infernet permite a los usuarios acceder a modelos de IA dentro y fuera de la cadena, brindando flexibilidad para una variedad de casos de uso.
Red Phala
Phala Network está construyendo un agente/coprocesador de IA. Este marco innovador ayuda a los agentes autónomos de IA a realizar tareas, gestionar activos e interactuar con humanos y otros agentes. En el centro del producto de Phala se encuentran sus cinco capacidades clave, que juntas construyen un poderoso ecosistema de agentes de IA.
Red descentralizada con más de 30.000 nodos.
Integración de contratos inteligentes con grandes modelos de lenguaje.
Admite modelos avanzados como GPT-4.
Colaboración autónoma entre agentes de inteligencia artificial.
El entorno de ejecución confiable garantiza la privacidad de los datos.
Entrenamiento modelo
Las plataformas de formación de modelos descentralizados como Gensyn proporcionan redes distribuidas para entrenar modelos de IA. El entrenamiento de modelos de IA tradicionales requiere amplios recursos informáticos, lo que puede resultar costoso y consumir mucho tiempo. Gensyn resuelve este desafío aprovechando los recursos informáticos distribuidos para reducir costos y aumentar la velocidad de entrenamiento de grandes modelos de IA. Al distribuir el proceso de capacitación entre múltiples nodos, Gensyn puede utilizar de manera más eficiente la potencia informática y reducir el tiempo necesario para entrenar modelos complejos.
Una ventaja clave de la formación de modelos descentralizados es su capacidad para democratizar el acceso a las capacidades de IA. Las pequeñas organizaciones y los desarrolladores individuales pueden aprovechar las redes distribuidas para entrenar sus modelos sin una infraestructura costosa. Esto abre nuevas oportunidades de innovación y crecimiento a medida que más entidades puedan participar en el ecosistema de IA. Además, la capacitación del modelo descentralizado mejora la resiliencia y la seguridad del proceso de capacitación porque las tareas se distribuyen en múltiples nodos en lugar de depender de un único sistema centralizado.
Además, la formación de modelos descentralizados permite un proceso más flexible y escalable. Los desarrolladores pueden asignar recursos dinámicamente en función de la demanda en tiempo real, asegurando que sus modelos obtengan la funcionalidad que necesitan cuando la necesitan. Esta flexibilidad, junto con el ahorro de costos y la seguridad mejorada, hace que la capacitación de modelos descentralizados sea una opción atractiva para los investigadores y desarrolladores de IA. Al aprovechar plataformas como Gensyn, las organizaciones pueden acelerar el desarrollo de su IA y llevar soluciones innovadoras al mercado más rápidamente.
Elementos clave:
Volver a visitar
Gensyn se especializa en brindar soluciones descentralizadas para el entrenamiento de modelos de IA. Al crear un mercado, los recursos informáticos se pueden asignar de manera eficiente para entrenar modelos de IA. Este enfoque descentralizado no sólo reduce los costos sino que también aumenta la disponibilidad de potencia informática para los investigadores y desarrolladores de IA. La plataforma de Gensyn permite a los usuarios contribuir con recursos informáticos inactivos a la red y recibir recompensas en función de sus contribuciones. Esto crea un entorno más accesible y escalable para el entrenamiento de modelos de IA, brindando a los investigadores y desarrolladores acceso a la potencia informática que necesitan sin grandes inversiones iniciales. El uso de blockchain garantiza que todas las transacciones sean seguras y transparentes, promoviendo así la confianza y la colaboración dentro de la comunidad.
Creación de modelos
La categoría Model Creator incluye plataformas que facilitan la creación e implementación de modelos de IA. Plataformas como Nous Research proporcionan herramientas y marcos descentralizados para desarrollar modelos de IA, lo que permite a investigadores y desarrolladores colaborar y compartir su trabajo en un entorno seguro y transparente. Este enfoque tiene como objetivo acelerar la innovación en IA facilitando un proceso de desarrollo de modelos impulsado por la comunidad.
Nosotros investigamos
Nous Research se especializa en el desarrollo de herramientas y marcos avanzados para la creación de modelos de IA, enfocados en promover el código abierto descentralizado. Su canal de IA puede
Ejecutar sin conexión en dispositivos perimetrales
Aún personalizable ya que el peso está abierto
Capacidad de generar datos sintéticos para producción.
El futuro de las criptomonedas x IA
La convergencia de las criptomonedas y la IA aún está en sus inicios, con muchos proyectos en distintas etapas de desarrollo. El entusiasmo es palpable y promete un enorme potencial.
La cooperación entre las partes interesadas es crucial. Ninguna solución puede resolver todos los desafíos, por lo que la colaboración es fundamental para desarrollar capas de orquestación, soluciones personalizables e innovación para casos de uso específicos.
Los componentes deben volverse más modulares, permitiendo un entorno "plug and play". Esta modularidad simplificará la integración y fomentará las contribuciones de código abierto. Al diseñar componentes que se puedan intercambiar o agregar fácilmente, los desarrolladores pueden construir sistemas complejos de manera más eficiente. La modularización también:
Promueve la innovación: los desarrolladores pueden probar nuevas ideas sin reinventar todo el sistema.
Flexibilidad mejorada: los usuarios pueden personalizar las soluciones para satisfacer necesidades específicas, aumentando la adaptabilidad a diferentes aplicaciones.
Promover la interoperabilidad: las interfaces estandarizadas permitirán que los componentes de diferentes proyectos trabajen juntos sin problemas
Reducir las dependencias entre componentes es fundamental. Establecer soluciones de referencia que puedan adaptarse fácilmente a diferentes casos de uso promoverá la innovación y acelerará el desarrollo de todo el ecosistema.
En general, el ecosistema Crypto x AI tiene un futuro brillante. Es probable que Crypto x AI sea un área de desarrollo clave durante los próximos 12 meses a medida que más y más personas se den cuenta del valor de los sistemas descentralizados.
Conclusión
Con esto concluye nuestra exploración de las categorías amplias de Crypto x AI. En resumen, las principales categorías de IA modular destacan:
Cálculo: Dominado por la capitalización de mercado y la demanda inmediata.
Agentes de IA: impulsados por la innovación y el desarrollo.
Disponibilidad de datos: mejorada con soporte modular y versatilidad.
Privacidad: Avanzando a través de la investigación especializada.
Juegos: avanza a través de una novedosa gamificación basada en IA.
Una de las oportunidades clave es participar temprano en los proyectos y monitorear el desempeño del espacio más amplio de Crypto x AI, impulsado por catalizadores como las cifras de ingresos de NVIDIA y el apoyo de líderes de la industria como Balaji y Erik Voorhees.
Creo que el éxito en este campo depende de la eficacia de los proyectos:
coordinarse entre sí
Integración perfecta
Crea un poderoso ciclo motivacional
Por esta razón, es importante centrarse en un enfoque de “primero la modularidad”. En ediciones futuras, profundizaremos en estas categorías y exploraremos exactamente cómo funcionan los distintos productos.
