De OpenAi a Bittensor: un cambio de paradigma para las redes de IA descentralizadas

Escrito por Teng Yan, Jefe de Investigación de NFT, Delphi Digital, traducido por xiaozou

Una de las cosas a las que tienes que acostumbrarte a vivir en Asia es que a menudo te despiertas con grandes noticias y tienes que hacer los deberes para quedarte atrás.

Por ejemplo, Sam Altman fue despedido de OpenAI el viernes pasado, y casi me atraganto con leche cuando vi la noticia.

¿Por qué la junta directiva despediría a una historia de éxito extremadamente inteligente que acaba de dar un brillante discurso de apertura en OpenAI hace 12 días?

Andrew Cote cree que Altman fue despedido por razones políticas porque “puede estar impulsando la IA demasiado rápido al implementar los últimos avances”. "A algunas personas no les gusta eso.

La estructura empresarial de OpenAI es muy extraña (casi disfuncional) porque OpenAI comenzó como una organización sin fines de lucro y luego decidió transformarse en un negocio con fines de lucro. Hoy en día, las organizaciones sin fines de lucro controlan la dirección de las entidades con fines de lucro al tiempo que brindan una ventaja limitada a los inversores.

Las próximas semanas serán muy emocionantes a medida que la verdad salga a la luz.

¿Será este otro momento Steve Jobs y Sam iniciará otra empresa para competir con OpenAI?

Pero lo cierto es que el funcionamiento interno de OpenAI está envuelto en misterio. Aunque GPT se ha convertido en una herramienta omnipresente y es utilizada por cientos de millones de personas en todo el mundo, todavía existe una clara desconexión.

Como usuarios habituales de todos los días, nos encontramos parados afuera, tratando de mirar a través del velo de misterio que rodea a estos gigantes de la IA. A medida que GPT continúa integrándose en todos los aspectos de nuestra sociedad, esta falta de transparencia es preocupante.

Últimamente, he estado pensando en cómo es la intersección entre las criptomonedas y la IA, pero la mayoría de la gente está de acuerdo en que tal convergencia desbloquearía un gran potencial.

Cuando pensamos en AI x Crypto (la convergencia de AI y crypto), solemos pensar en Akash Network y Render. Se trata de redes descentralizadas de GPU que pueden proporcionar el cálculo necesario para el entrenamiento de modelos de IA. La lógica es simple: a medida que la IA continúa disparándose, también lo hace la demanda de recursos informáticos. En este caso, podría haber un crecimiento significativo en las redes peer-to-peer. Así que están en el negocio de los picos y las palas, pero creo que eso es solo arañar la superficie del potencial de AI x Crypto.

Es como decir que el mono JPEG es el pináculo de los NFT.

Entonces me encontré con Bittensor.

#1 Infierno5:Abundancias

A diferencia de Akash o Render, que admiten el entrenamiento de modelos de IA (ascendente), Bittensor se centra en la inferencia de IA (descendente), utilizando el modelo entrenado para generar resultados.

Bittensor es una red descentralizada que incentiva a los modelos de IA, específicamente a los LLM de modelos de lenguaje grandes, para manejar una variedad de tareas, como la generación de texto, la creación de imágenes y la producción musical. Actualmente, la red cuenta con 27 subredes, cada una enfocada en una tarea específica.

En pocas palabras, piense en Bittensor como cualquier cosa que pueda hacer un ChatGPT + Midjourney + IA descentralizado. **

La red opera a través de dos roles principales:

Mineros (productores de valor): Los mineros desarrollan y alojan modelos de IA en la red. En función del rendimiento del modelo en relación con una tarea específica, serán recompensados con tokens TAO. Esto incentiva el desarrollo de modelos de IA mejores y más eficientes. Validadores (Productores de consenso): Los validadores evalúan la producción de los mineros, clasificando su rendimiento en tareas específicas. También interactúan con los usuarios que envían tareas a los validadores y las envían a los mineros adecuados.

Puede que haya simplificado demasiado la complejidad técnica, pero algunas cosas son obvias para mí:

• Los mineros y validadores de la red intercambian conocimientos y comparten parámetros, que pueden autooptimizarse con el tiempo.
• La red está diseñada para aprovechar las fortalezas de múltiples modelos de IA independientes para producir el mejor resultado posible (“conjunto de expertos”).

#2 T

TAO es el token de utilidad de la red Bittensor, que es similar a la estructura tokenómica de Bitcoin: un límite máximo de 21 millones de tokens y un lanzamiento justo, sin asignación de VC. Incluso tiene un ciclo de reducción a la mitad, y la primera reducción a la mitad tendrá lugar en 2025.

Hoy en día, hay 5,65 millones de TAO en circulación, todos los cuales se distribuyen equitativamente a través de la minería y la verificación en la red. La capitalización bursátil actual de TAO es de poco más de 1.000 millones de dólares. El número de nuevos TAO lanzados a los mineros y validadores cada día es de 7.200.

3, un poco de mis pensamientos

Bittensor todavía se encuentra en sus etapas iniciales. La red tiene una comunidad devota, pero el tamaño de los participantes sigue siendo pequeño: poco más de 50.000 cuentas activas. La subred más concurrida, SN1, está dedicada a la generación de texto, con alrededor de 40 validadores activos y más de 990 mineros.

Lo que realmente atrae es el concepto de redes de IA descentralizadas, que reduce el riesgo de centralización al tiempo que plantea la pregunta: ¿Pueden estos incentivos económicos únicos fomentar modelos de IA que vayan más allá de los desarrollados por entidades bien capitalizadas como OpenAI y Google?

Antes de que los LLM se generalizaran con la llegada de herramientas como ChatGPT, las startups de deep tech solían centrarse en la adquisición de datos patentados para desarrollar modelos de IA especializados basados en el aprendizaje automático para tareas específicas. Por ejemplo, Flatiron Health utiliza datos clínicos del mundo real de pacientes con cáncer para desarrollar modelos de IA, incorporándolos a herramientas para apoyar a los investigadores del cáncer y a los proveedores de atención médica. Históricamente, las startups han tenido como objetivo producir y monetizar estos modelos propietarios.

Sin embargo, Bittensor puede representar este cambio de paradigma. Tal vez sería más apropiado decir que se trata de una innovación de modelo de negocio impulsada por la tecnología en lugar de un avance tecnológico. Por ejemplo, proporciona un camino para que los datos patentados y los modelos de IA se desarrollen conjuntamente para un público más amplio sin necesidad de abrirlos. Puedo imaginar un futuro en el que Bittensor tenga miles de subredes especializadas que puedan abordar una variedad de desafíos, ya sean ambientales, de atención médica o de energía.

A decir verdad, me parece fascinante si un equipo puede diseñar su tokenómica de la misma manera que Bitcoin. Esto muestra sus motivaciones, que son diferentes a las de los equipos actuales, que a menudo optimizan su tokenómica de acuerdo con el modelo de capital de riesgo, ofreciendo una gran distribución de tokens a fundadores e inversores.

No estoy seguro de a dónde va Bittensor. Puede ser un éxito cien veces mayor, o puede fracasar por completo. Pero su potencial y la filosofía que hay detrás son demasiado fascinantes para que permanezca indiferente.