Autor invitado: Lao Bai

Más de un año desde el lanzamiento de ChatGPT, las discusiones sobre IA + Cripto han vuelto a aumentar en el mercado. La IA se considera una de las pistas más importantes en el mercado alcista de 2024-2025, y el propio Vitalik Buterin publicó un artículo titulado La promesa y los desafíos de las aplicaciones cripto + IA, explorando posibles direcciones para la futura exploración de IA + criptomonedas.

Este artículo no hará demasiados juicios subjetivos, sino que simplemente resumirá los proyectos empresariales que combinan IA y criptomonedas observados durante el último año desde una perspectiva de mercado principal. Examinará las perspectivas desde las que los empresarios han entrado en el mercado, los logros realizados hasta el momento y qué áreas aún se están explorando.

I. El ciclo de la IA y las criptomonedas

A lo largo de 2023, hemos hablado con docenas de proyectos de IA+cripto, entre los que se pueden observar ciclos distintos.

Antes del lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, había pocos proyectos de cadena de bloques relacionados con la IA en el mercado secundario. Los principales que se le ocurren son Fetch.AI (FET), SingularityNET (AGIX) y otros proyectos veteranos. Del mismo modo, no había muchos proyectos relacionados con la IA disponibles en el mercado principal.

De enero a mayo de 2023 podría considerarse el primer periodo de brote concentrado para proyectos de IA. Después de todo, el impacto de ChatGPT fue significativo. Muchos proyectos antiguos en el mercado secundario cambiaron a la vía de la IA, y casi todas las semanas se estaban debatiendo proyectos de IA + cripto del mercado principal. Del mismo modo, durante este período, los proyectos de IA parecieron relativamente simples. Muchos de ellos se basaron en una adaptación “profunda” de ChatGPT, combinada con modificaciones de la cadena de bloques, sin casi ninguna barrera tecnológica central. Nuestro equipo de desarrollo interno a menudo podía replicar un marco de proyecto en solo uno o dos días. Esto también llevó a numerosas reuniones con proyectos de IA durante este período, pero, en última instancia, no se tomó ninguna medida.

De mayo a octubre, el mercado secundario comenzó a volverse bajista. Curiosamente, durante este tiempo, el número de proyectos de IA en el mercado principal también disminuyó significativamente. No fue hasta el último mes o dos cuando la cantidad comenzó a recuperarse de nuevo, y las discusiones y los artículos sobre IA + Cripto se volvieron más ricos. Una vez más entramos en un período en el que podíamos encontrarnos con proyectos de IA cada semana. Medio año más tarde, era evidente que había surgido un nuevo lote de proyectos de IA con una mejor comprensión del seguimiento de la IA, el aterrizaje de escenarios comerciales y una mejor integración de IA + cripto en comparación con la primera ola de sobreexpectación de la IA. 

Aunque las barreras tecnológicas aún no eran sólidas, el nivel de madurez general dio un paso adelante. Fue en 2024 cuando finalmente hicimos nuestra primera apuesta en la pista de IA + Cripto.

II. El seguimiento de la IA y las criptomonedas

Vitalik Buterin, en su artículo sobre “promesas y retos”, proporciona predicciones desde varias dimensiones y perspectivas relativamente abstractas, de la siguiente manera:

• IA como jugador en el juego

• La IA como interfaz del juego

• La IA como reglas del juego

• La IA como objetivo del juego

Por otro lado, resumiremos los proyectos de IA que se ven actualmente en el mercado principal desde una perspectiva más específica y directa.

La mayoría de los proyectos de IA + criptomonedas se centran en el núcleo de las criptomonedas, que definimos como “descentralización tecnológica (o política) + movilización comercial”.

En cuanto a la descentralización, no hay mucho que decir, ya que se trata de la web3. Por lo tanto, podemos dividir aproximadamente las categorías de activos en tres pistas principales:

• Assetización de la potencia informática

• Assetización de modelos

• Assetización de datos

Cálculo de la Assetización de Potencia

Esta es una vía relativamente densa, ya que además de varios proyectos nuevos también hay muchos proyectos antiguos pivotando. Por ejemplo, en el lado de Cosmos, está Akash Network, y en el lado de Solana, está Nosana . Después de pivotar, todos los tokens han experimentado subidas locas, lo que también refleja indirectamente el optimismo del mercado hacia la vía de la IA. Aunque Render (RNDR) se centra principalmente en el renderizado descentralizado, también puede servir para fines de IA. Por lo tanto, muchas clasificaciones incluyen proyectos relacionados con la potencia informática similares a RNDR en el seguimiento de la IA.

La movilización de potencia informática se puede subdividir aún más en dos direcciones, en función del uso de la potencia informática. Uno está representado por Gensyn, que es “potencia informática descentralizada utilizada para la formación de IA”. El otro está representado por la mayoría de los pivotes y nuevos proyectos, o “potencia informática descentralizada utilizada para la inferencia de IA” (la capacidad de los modelos de aprendizaje automático para basar decisiones o predicciones en datos o modelos aprendidos anteriormente).

En esta pista, podemos observar un fenómeno interesante, o tal vez una cadena de desprecio:

IA tradicional → Inferencia descentralizada → Entrenamiento descentralizado

• Aquellos con un contexto de IA tradicional tienden a parecer presuntos ante la formación o la inferencia descentralizada.

• Aquellos centrados en la inferencia descentralizada tienden a desaprobar la formación descentralizada.

La razón principal reside en el aspecto técnico, porque la formación en IA (especialmente para la IA de modelos grandes) implica cantidades masivas de datos. Lo que es aún más exagerado que el requisito de datos es la demanda de ancho de banda formada por la comunicación de alta velocidad de estos datos. En el entorno actual de los modelos grandes de transformador, la formación requiere una matriz computacional compuesta por un gran número de tarjetas gráficas de alta gama como las tarjetas de IA profesionales de la serie 4090/H100 con canales de comunicación del nivel de cien gigabits formados por NVLink y conmutadores de fibra profesionales. ¿Te imaginas descentralizar este tema? Mmm ...

La demanda de potencia informática y ancho de banda de comunicación en la inferencia de IA es mucho menor que en el entrenamiento de IA. Naturalmente, la posibilidad de implementación descentralizada es mucho mayor para la inferencia que para la formación. Es por eso que la mayoría de los proyectos informáticos relacionados con la potencia se centran en la inferencia, mientras que el entrenamiento se deja principalmente a los principales actores como Gensyn y Together AI, que han recaudado cientos de millones de dólares en financiación. Sin embargo, desde la perspectiva de la rentabilidad y la fiabilidad, al menos en esta etapa, la potencia informática centralizada para la inferencia sigue siendo muy superior a las opciones descentralizadas.

Esto explica por qué aquellos centrados en la inferencia descentralizada analizan la formación descentralizada y piensan: “No se puede hacer que suceda en absoluto”, mientras que la IA tradicional considera que la formación descentralizada y la inferencia son “poco realistas en términos de tecnología de formación” y “poco fiables en términos de inferencia comercialmente”.

Algunos dicen que cuando apareció por primera vez BTC/ETH, el modelo de tener nodos distribuidos calculó todo parecía relativamente ilógico (en comparación con la computación en la nube). Pero, al final, ¿no ha tenido éxito? Eso depende de los requisitos de corrección, inmutabilidad, redundancia y otras dimensiones de la formación e inferencia de IA en el futuro. En términos de rendimiento, fiabilidad y precio, actualmente es imposible superar las soluciones centralizadas.

Assetización del modelo

Esta es también una vía abarrotada para proyectos, y es relativamente más fácil de entender en comparación con la activosización de potencia informática porque una de las aplicaciones más conocidas después de la popularidad de ChatGPT es Character.AI. Con él, puedes buscar la sabiduría de antiguos filósofos como Socrates y Confucio, participar en conversaciones informales con celebridades como Elon Musk y Sam Altman, o incluso disfrutar de conversaciones románticas con ídolos virtuales como Hatsune Miku y Raiden Shogun. Todo esto muestra el encanto de los modelos de lenguaje grande (LLM). El concepto de los agentes de IA se ha arraigado profundamente en la mente de las personas a través de Character.AI.

¿Qué pasaría si figuras como Confucius, Elon Musk o Raiden Shogun fueran todos NFT?

¿No es IA+Crypto?

Por lo tanto, en lugar de llamarlo activo modelo, es más probable decir que es la activosización de agentes construida sobre modelos grandes. Después de todo, los modelos grandes no se pueden poner en la cadena de bloques. Se trata más de mapear agentes además de modelos en NFT para crear una sensación de “activoización de modelos” en el espacio de IA+cripto.

Ahora hay agentes que pueden enseñarte inglés o incluso entablar relaciones sentimentales contigo, entre otros tipos. Además, también se pueden encontrar proyectos relacionados, como motores de búsqueda de agentes y mercados.

El problema común en este circuito es, en primer lugar, que no hay barreras tecnológicas. Básicamente es solo la tokenización de Character.AI. Nuestros asistentes tecnológicos internos pueden crear un agente que hable y suene como un personaje específico (como nuestro cofundador, BMAN) en solo una noche utilizando herramientas y marcos de código abierto existentes. En segundo lugar, la integración con la cadena de bloques es muy ligera. Es algo similar a los NFT de GameFi en Ethereum , en los que los metadatos almacenados pueden ser solo una URL o hash, y los modelos/agentes residen en servidores en la nube. Las transacciones on-chain solo representan propiedad.

La movilización de modelos/agentes sigue siendo una de las principales vías en IA+Crypto para el futuro próximo. En el futuro, esperamos ver proyectos con barreras tecnológicas relativamente más altas y una integración más estrecha con la cadena de bloques que sean más nativos.

Assetización de datos

En términos lógicos, la activos de datos es el aspecto más adecuado de la IA + cripto porque la formación tradicional de IA depende principalmente de datos visibles disponibles en Internet, o, para ser más precisos, de datos de tráfico de dominio público. Estos datos solo pueden representar un pequeño porcentaje, alrededor del 10-20 %, y la mayoría de los datos se encuentran realmente dentro del tráfico de dominio privado (incluidos los datos personales). Si estos datos de tráfico se pueden utilizar para capacitar o ajustar modelos grandes, sin duda podemos tener agentes/bots más profesionales en varios mercados verticales.

¿Cuál es el mejor eslogan de la Web3? ¡Lee, escribe, hazte con él!

Por lo tanto, a través de IA + Cripto, y bajo la guía de incentivos descentralizados, liberar datos de tráfico de dominio personal y privado y aprovecharlos para proporcionar una “comida” mejor y más rica para modelos grandes parece un enfoque lo suficientemente lógico. De hecho, hay varios equipos profundamente involucrados en este campo.

Sin embargo, el mayor desafío en este circuito es que, a diferencia de la potencia informática, los datos son difíciles de normalizar. Con la potencia informática descentralizada, el modelo de tu tarjeta gráfica se traduce directamente en la cantidad de potencia informática que tienes. Por otro lado, la cantidad, la calidad y el propósito de los datos privados son difíciles de medir. Si la potencia informática descentralizada es como ERC-20, la movilización de los datos de entrenamiento de IA descentralizada es algo similar a ERC-721, y como tener muchos proyectos, como APE , Punk , Azuki y diferentes NFT con diferentes rasgos combinados. La dificultad de liquidez y creación de mercado es mucho más difícil que con ERC-20. Por lo tanto, los proyectos que se centran en la activos de datos de IA se enfrentan actualmente a desafíos significativos.

Otro aspecto del seguimiento de datos que merece la pena mencionar es el etiquetado descentralizado. La activosización de datos funciona en el paso de “recopilación de datos”, y los datos recopilados deben procesarse antes de ser enviados a la IA, que es donde entra en juego el etiquetado de datos. Actualmente, este paso es principalmente centralizado y laborioso. Con los incentivos de tokens descentralizados, transformar este trabajo en trabajo descentralizado, etiquetado para ganar o (similar a las plataformas de crowdsourcing) distribuirlo también es un enfoque viable. Algunos equipos están trabajando actualmente en esta área.

III. Faltan rompecabezas en IA+Crypto

Hablemos brevemente de las piezas del rompecabezas que faltan actualmente en esta pista desde nuestra perspectiva.

• Falta de barreras tecnológicas: Como se mencionó anteriormente, la mayoría de los proyectos de IA + criptomonedas casi no tienen barreras tecnológicas en comparación con los proyectos de IA tradicionales en la Web 2.0. En su lugar, dependen más de modelos económicos e incentivos de tokens en la experiencia del usuario, los mercados y las operaciones. Aunque este enfoque es comprensible, dadas las fortalezas de la descentralización y la distribución de valor en la web3, la falta de barreras básicas inevitablemente da una sensación de “X-to-earn”. Todavía esperamos ver más equipos como RNDR, respaldados por empresas como OTOY, con tecnologías básicas que están dando pasos significativos en el espacio de las criptomonedas.

• Estado actual de los profesionales: Según las observaciones actuales, algunos equipos en el espacio de IA + Cripto tienen una amplia experiencia en IA, pero carecen de una profunda comprensión de la web3. Por el contrario, algunos equipos son altamente nativos de las criptomonedas, pero tienen una experiencia limitada en el campo de la IA. Esta situación recuerda a los primeros días de la pista GameFi, cuando algunos equipos tenían una buena experiencia en juegos y buscaban pasar los juegos Web 2.0 a la cadena de bloques, mientras que otros se sumergieron profundamente en la web3, centrándose en varios modelos de juegos innovadores y optimizados. MATR1X fue el primer equipo que encontramos en la pista GameFi que demostró una doble comprensión de los juegos y las criptomonedas, por lo que anteriormente mencioné TI como uno de los tres proyectos en los que creía firmemente en 2023. Esperamos ver más equipos en 2024 que tengan una doble comprensión de la IA y las criptomonedas.

• Situaciones empresariales: La IA y las criptomonedas se encuentran en una etapa de exploración extremadamente temprana, y las diversas formas de activos mencionadas anteriormente son solo algunas de las principales direcciones. Cada dirección tiene muchos subpistas que se pueden explorar y segmentar cuidadosamente. Actualmente, muchos proyectos del mercado que integran IA y criptomonedas se sienten algo “incómodos” o “rústicos”, no aprovechan la competitividad o combinabilidad óptimas de la IA y las criptomonedas. Esto está estrechamente relacionado con el segundo punto mencionado anteriormente. Por ejemplo, nuestro equipo interno de investigación y desarrollo concibió y diseñó un método de integración más óptimo; sin embargo, a pesar de observar numerosos proyectos en el circuito de IA, aún no hemos visto que ningún equipo entre en esta zona nicho. Así que solo podemos seguir esperando.

Puedes preguntar por qué un VC como nosotros puede pensar en ciertas situaciones antes que los empresarios del mercado. Esto se debe a que tenemos siete expertos en nuestro equipo interno de IA, cinco de los cuales tienen doctores en IA. 

Por último, aunque desde la perspectiva del mercado principal, la IA + Cripto sigue siendo bastante temprana e inmadura, esto no nos impide ser optimistas sobre 2024-2025, cuando la IA + Cripto se convertirá en una de las principales pistas de este ciclo de mercado alcista. Después de todo, ¿hay una mejor forma de combinar la productividad liberada por la IA con las relaciones de producción liberadas por la cadena de bloques?

#Bybit #TheCryptoArk