Do OpenAi ao Bittensor: uma mudança de paradigma para redes de IA descentralizadas

Escrito por Teng Yan, Chefe de Pesquisa NFT, Delphi Digital, traduzido por xiaozou

Uma das coisas que você tem que se acostumar a viver na Ásia é que muitas vezes você acorda com grandes notícias e tem que fazer o dever de casa para ficar para trás.

Por exemplo, Sam Altman foi demitido da OpenAI na sexta-feira passada, e eu quase engasguei com leite quando vi a notícia.

Por que o conselho de administração demitiu uma história de sucesso extremamente inteligente que acabou de dar uma palestra brilhante na OpenAI há 12 dias?

Andrew Cote acredita que Altman foi demitido por razões políticas porque “ele pode estar impulsionando a IA muito rápido ao implantar os avanços mais recentes”. "Algumas pessoas não gostam disso.

A estrutura da empresa OpenAI é muito estranha (quase disfuncional) porque a OpenAI começou como uma organização sem fins lucrativos e mais tarde decidiu se transformar em um negócio com fins lucrativos. Hoje, as organizações sem fins lucrativos controlam a direção de entidades com fins lucrativos, ao mesmo tempo em que fornecem vantagens limitadas para os investidores.

As próximas semanas serão muito emocionantes à medida que a verdade vier à tona.

Será este outro momento de Steve Jobs e Sam vai começar outra empresa para competir com a OpenAI?

Mas o que é certo é que o funcionamento interno da OpenAI está envolto em mistério. Embora o GPT tenha se tornado uma ferramenta onipresente e seja usado por centenas de milhões de pessoas em todo o mundo, ainda há uma clara desconexão.

Como usuários comuns do dia a dia, nos encontramos do lado de fora, tentando espreitar através do véu de mistério em torno desses gigantes da IA. Como o GPT continua a ser integrado em todos os aspetos da nossa sociedade, esta falta de transparência é preocupante.

Ultimamente, tenho pensado sobre como é a interseção entre cripto e IA, mas a maioria das pessoas concorda que tal convergência desbloquearia um grande potencial.

Quando pensamos em AI x Crypto (a convergência de IA e cripto), geralmente pensamos em Akash Network e Render. Estas são redes descentralizadas de GPU que podem fornecer a computação necessária para o treinamento de modelos de IA. A lógica é simples – à medida que a IA continua a disparar, o mesmo acontece com a procura de recursos informáticos. Neste caso, poderá verificar-se um crescimento significativo das redes peer-to-peer. Então eles estão no negócio de picaretas e pás, mas acho que isso está apenas arranhando a superfície do potencial da IA x Crypto.

É como dizer que o macaco JPEG é o auge dos NFTs.

Então me deparei com Bittensor.

#1 Hell5:Abundância

Ao contrário do Akash ou Render, que suportam treinamento de modelo de IA (upstream), o Bittensor se concentra na inferência de IA (downstream), usando o modelo treinado para gerar saída.

Bittensor é uma rede descentralizada que incentiva modelos de IA, especificamente LLMs de modelos de linguagem grande, para lidar com uma variedade de tarefas, como geração de texto, criação de imagens e produção musical. Atualmente, a rede tem 27 sub-redes, cada uma focada em uma tarefa específica.

Para simplificar, pense no Bittensor como qualquer coisa que um ChatGPT descentralizado + Midjourney + AI pode fazer. **

A rede funciona através de duas funções principais:

Mineradores (Produtores de Valor): Os mineradores desenvolvem e hospedam modelos de IA na rede. Com base no desempenho do modelo em relação a uma tarefa específica, eles serão recompensados com tokens GAT. Isso incentiva o desenvolvimento de modelos de IA melhores e mais eficientes. Validadores (Produtores de Consenso): Os validadores avaliam a saída dos mineradores, classificando seu desempenho em tarefas específicas. Eles também interagem com usuários que enviam tarefas para validadores e as enviam para os mineradores apropriados.

Posso ter simplificado demais a complexidade técnica, mas algumas coisas são óbvias para mim:

• Mineradores e validadores na rede trocam conhecimento e compartilham parâmetros, que podem se auto-otimizar ao longo do tempo.
• A rede foi projetada para aproveitar os pontos fortes de vários modelos independentes de IA para produzir a melhor saída possível (“conjunto de especialistas”).

#2 T

TAO é o token de utilidade da rede Bittensor, que é semelhante à estrutura tokenômica do Bitcoin: um limite rígido de 21 milhões de tokens e um lançamento justo, sem alocação de VC. Tem mesmo um ciclo de redução para metade, com a primeira redução para metade a ter lugar em 2025.

Hoje, há 5,65 milhões de GAT em circulação, todos distribuídos de forma justa através da mineração e verificação na rede. A atual capitalização de mercado pendente da GAT é de pouco mais de US$ 1 bilhão. O número de novos GAT liberados para mineradores e validadores todos os dias é de 7.200.

3, um pouco dos meus pensamentos

Bittensor ainda está em seus estágios iniciais. A rede tem uma comunidade devota, mas o tamanho dos participantes ainda é pequeno – pouco mais de 50.000 contas ativas. A sub-rede mais movimentada, SN1, é dedicada à geração de texto, com cerca de 40 validadores ativos e mais de 990 mineradores.

O que realmente atrai é o conceito de redes de IA descentralizadas, que reduz o risco de centralização ao mesmo tempo em que levanta a questão: esses incentivos econômicos exclusivos podem promover modelos de IA que vão além daqueles desenvolvidos por entidades bem capitalizadas como OpenAI e Google?

Antes dos LLMs se tornarem mainstream com o advento de ferramentas como o ChatGPT, as startups de tecnologia profunda normalmente se concentravam na aquisição de dados proprietários para desenvolver modelos de IA especializados baseados em aprendizado de máquina para tarefas específicas. Por exemplo, a Flatiron Health usa dados clínicos do mundo real de pacientes com câncer para desenvolver modelos de IA, incorporando-os em ferramentas para apoiar pesquisadores de câncer e prestadores de cuidados de saúde. Historicamente, as startups têm como objetivo produzir e rentabilizar estes modelos proprietários.

No entanto, Bittensor pode representar essa mudança de paradigma. Talvez fosse mais apropriado dizer que se trata de uma inovação de modelo de negócio orientada para a tecnologia e não de um avanço tecnológico. Por exemplo, ele fornece um caminho para que dados proprietários e modelos de IA sejam codesenvolvidos para um público mais amplo sem a necessidade de código aberto. Posso imaginar um futuro em que a Bittensor tenha milhares de sub-redes especializadas que podem abordar uma série de desafios, sejam eles ambientais, de saúde ou de energia.

Verdade seja dita, acho fascinante se uma equipe pode projetar seus tokenomics da mesma forma que o Bitcoin. Isso mostra suas motivações, que são diferentes das equipes atuais, que muitas vezes otimizam seus tokenomics de acordo com o modelo de capital de risco, oferecendo uma grande distribuição de tokens para fundadores e investidores.

Eu não tenho certeza para onde Bittensor está indo. Pode ser um sucesso cem vezes maior, ou pode falhar completamente. Mas o seu potencial e a filosofia que lhe está subjacente são demasiado fascinantes para que eu fique indiferente.