Grayscale: Como a criptografia pode acelerar a chegada da era da IA?

Autor: Grayscale Research

Compilação: Felix, PANews

A Grayscale（灰度） anunciou ontem o lançamento do novo fundo Grayscale Decentralized AI Fund LLC, focado em DescentralizaçãoAI. Os primeiros projetos do fundo incluem Bittensor（TAO）, FIL（FIL）, Livepeer（LPT）, Near（NEAR） e Render（RNDR）, sendo Near, FIL e Render os ativos de maior peso no fundo. Em reação a esta notícia, os Tokens relacionados tiveram um Aumento significativo. Posteriormente, a Grayscale publicou uma explicação sobre a importância da IA e da DescentralizaçãoAI, destacando as razões pelas quais as valoriza. Abaixo está o texto completo.

A inteligência artificial (IA) é uma das tecnologias emergentes mais promissoras deste século, com o potencial de aumentar a produtividade humana de forma exponencial e impulsionar avanços na medicina. Embora a IA seja importante hoje, o seu impacto só tende a crescer. Segundo a PwC, a IA deverá tornar-se uma indústria avaliada em 15 trilhões de dólares até 2030.

No entanto, esta tecnologia promissora também enfrenta desafios. Com o avanço da tecnologia de IA, o poder da indústria de IA está se concentrando em poucas empresas, o que representa um potencial perigo para a sociedade. Isso tem suscitado sérias preocupações externas sobre a falsificação, o viés embutido e os riscos à privacidade dos dados da Profundidade. Felizmente, a encriptação tecnológica oferece potenciais soluções para alguns desses problemas, com a Descentralização e a transparência.

Este artigo irá explorar os problemas trazidos pela centralização, e como a IA de Descentralização pode ajudar a resolver alguns desses problemas. Além disso, será discutida a interseção entre Crypto e AI, com foco nas aplicações de encriptação que mostram sinais de adoção precoce neste campo.

Problemas de IA centralizada

O atual desenvolvimento da AI enfrenta certos riscos e desafios. Os efeitos de rede da AI e a intensa demanda de capital são muito significativos, de modo que muitos desenvolvedores de AI fora das grandes empresas de tecnologia, como pequenas empresas ou pesquisadores acadêmicos, têm dificuldade em obter os recursos necessários para o desenvolvimento de AI ou em monetizar seu trabalho. Isso limita a competição e a inovação geral da AI.

Portanto, o impacto dessa tecnologia chave está principalmente concentrado em algumas empresas como OpenAI e Google, o que levanta sérias questões sobre a governança da IA. Por exemplo, em fevereiro deste ano, o gerador de imagens de IA da Google, Gemini, foi acusado de discriminação racial e erros históricos, suspeitando-se de manipulação do modelo. Além disso, em novembro do ano passado, um conselho de administração composto por seis pessoas decidiu demitir o CEO da OpenAI, Sam Altman, expondo o fato de que poucas pessoas controlam o desenvolvimento desses modelos de empresas.

Com a crescente influência e importância da AI, muitas pessoas estão preocupadas com a possibilidade de uma empresa ter o poder de decisão sobre modelos de AI que podem ter um grande impacto na sociedade. Pode até ser que sejam estabelecidas barreiras e manipulação de modelos para benefício próprio, mesmo que isso signifique prejudicar os interesses de outras pessoas.

Descentralização****Como a IA pode ajudar

DescentralizaçãoAI refere-se ao uso da tecnologia blockchain para distribuir a propriedade e governança dos serviços de IA, de forma a aumentar a transparência e acessibilidade. A pesquisa da Grayscale Research sugere que a IA descentralizada tem o potencial de liberar essas decisões importantes de ambientes fechados e torná-las de domínio público.

A tecnologia blockchain pode ajudar os desenvolvedores a aumentar o acesso à IA, o que reduz as barreiras para os desenvolvedores independentes construírem e monetizarem seus trabalhos. Isso ajudará a impulsionar a inovação e competição gerais em IA, mantendo um equilíbrio com os modelos desenvolvidos por gigantes da tecnologia.

Além disso, a IA da Descentralização pode ajudar a democratizar os investimentos em IA. Atualmente, há poucas maneiras de obter receita relacionada ao desenvolvimento de IA, além de algumas ações de tecnologia. Ao mesmo tempo, uma quantidade significativa de capital privado foi alocada para startups de IA e empresas privadas (47 bilhões de dólares em 2022 e 42 bilhões de dólares em 2023). Portanto, apenas uma pequena parte dos investidores de risco e investidores qualificados pode obter lucros com essas empresas. Em contraste, os ativos de encriptação de IA da Descentralização estão abertos a todos, e qualquer pessoa pode participar do futuro da IA.

Como está o desenvolvimento do campo de convergência hoje?

A interseção de Crypto e IA ainda está em seus estágios iniciais em termos de maturidade, mas a resposta do mercado tem sido encorajadora. Em maio de 2024, os ativos de encriptação retornaram 20% no setor de IA, superando a grande maioria das faixas de encriptação. Além disso, de acordo com dados da Kaito, em comparação com outras faixas como Finanças Descentralizadas, Layer 2, Meme e RWA, a faixa de IA tem atualmente a maior “participação mental narrativa” (a maior atenção do mercado) nas plataformas sociais.

Recentemente, alguns nomes conhecidos começaram a abraçar esse novo campo, dedicando-se a resolver as deficiências da IA centralizada. Em março deste ano, o fundador da empresa de IA Stability AI, Emad Mostaque, deixou a empresa para buscar a Descentralização da IA, afirmando que era hora de garantir a abertura e a Descentralização da IA. Além disso, o fundador da ShapeShift, Erik Vorhees, lançou recentemente Venice.ai, um serviço de IA focado em privacidade, com recursos de encriptação de ponta a ponta.

Figura 1: Até agora este ano, o desempenho da AI Universe quase superou todas as pistas de encriptação

A interseção entre Crypto e AI pode ser dividida em três subcategorias principais:

• Camada de infraestrutura: rede que fornece plataforma para o desenvolvimento de IA (por exemplo, NEAR, TAO, FET)
• Recursos necessários para IA: fornecer ativos chave (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA) para o desenvolvimento de IA que exigem recursos essenciais (computação, armazenamento, dados).
• Resolver Problemas de IA: Ativos que tentam resolver problemas relacionados com IA, como a ascensão de robôs e falsificação de Profundidade, bem como verificação de modelos (por exemplo, WLD, TRAC, NUM)

Figura 2*:** Mapa de mercado de AI e Crypto*

Fonte de informação: Grayscale Investments. O protocolo incluído é um exemplo ilustrativo

A rede que fornece infraestrutura para o desenvolvimento da AI

A primeira categoria é a rede que oferece arquitetura aberta sem a necessidade de licença, construída para o desenvolvimento geral de serviços de inteligência artificial. Esses ativos não se concentram em um único produto ou serviço de IA, mas sim em criar infraestrutura e mecanismos de incentivo para diversos aplicativos de IA.

NEAR destaca-se nesta categoria, com o seu fundador a ser um co-fundador da arquitetura “Transformer”, que suporta sistemas de IA como ChatGPT. Em maio deste ano, a NEAR anunciou o seu foco na construção de um ecossistema de IA detido pelos utilizadores, comprometido em otimizar a privacidade e soberania dos utilizadores. No final de junho, a NEAR lançou o seu programa de incubação de IA para desenvolver uma plataforma de dados para modelos básicos nativos de NEAR, aplicações de IA, estruturas de agentes de IA e mercados de computação.

Bittensor é uma plataforma que usa o Token TAO para incentivar economicamente o desenvolvimento de IA. Bittensor é a plataforma subjacente para 38 sub-redes, cada uma com casos de uso diferentes, como chatbots, geração de imagens, previsão financeira, tradução de idiomas, treinamento de modelos, armazenamento e computação. A rede Bittensor recompensa Mineiros e validadores de cada sub-rede com melhor desempenho com o Token TAO e fornece uma API sem permissões para os desenvolvedores construírem aplicativos de IA específicos consultando Mineiros na sub-rede Bittensor.

Esta categoria também inclui outros protocolos, como Fetch.ai e a rede Allora. Fetch.ai é uma plataforma para desenvolvedores criarem assistentes de IA complexos (ou ‘agentes de IA’), recentemente fundida com AGIX e OCEAN, com uma capitalização de mercado total de cerca de US$ 7,5 bilhões. Outra plataforma é a rede Allora, que se concentra em aplicar a IA em aplicações financeiras, incluindo estratégias de negociação automática para DEX e mercado de previsão. Allora ainda não possui emissão de Token e realizou uma rodada de financiamento estratégico em junho, com um total de US$ 35 milhões em financiamento privado.

Recursos necessários para o desenvolvimento da IA

O segundo tipo inclui ativos que fornecem recursos necessários para o desenvolvimento de IA na forma de computação, armazenamento ou dados.

O surgimento da IA gerou uma enorme demanda por recursos computacionais em forma de GPU. Mercados de GPU descentralizados, como Render (RNDR), Akash (AKT) e Livepeer (LPT), fornecem oferta de GPU ociosa para treinamento de modelos, inferência de modelos ou desenvolvimento de IA generativa para renderização 3D. Estima-se que a Render forneça cerca de 10.000 GPUs, com foco em artistas e IA generativa, enquanto a Akash oferece 400 GPUs, com foco em desenvolvedores e pesquisadores de IA. Ao mesmo tempo, a Livepeer anunciou recentemente um novo plano de sub-rede de IA, com o objetivo de executar tarefas de inferência de IA, como conversão de texto em imagem, texto em vídeo e imagem em vídeo, até agosto de 2024.

Além de exigir muitos recursos computacionais, os modelos de IA também requerem uma grande quantidade de dados. Portanto, a demanda por armazenamento de dados aumentou consideravelmente. Soluções de armazenamento de dados como FIL (FIL) e Arweave (AR) podem ser utilizadas como alternativas descentralizadas e seguras para armazenar dados de IA em servidores centralizados da AWS. Essas soluções não apenas oferecem armazenamento eficiente e escalável, mas também aumentam a segurança e integridade dos dados ao eliminar pontos únicos de falha e riscos de vazamento de dados através de Gota.

Por fim, os serviços de IA existentes, como o OpenAI e o Gemini, podem aceder continuamente a dados em tempo real através de pesquisas no Bing e no Google. Isso coloca todos os outros desenvolvedores de modelos de IA, exceto as empresas de tecnologia, em desvantagem. No entanto, serviços de coleta de dados como o Grass e o Masa podem ajudar a criar um ambiente de concorrência justa, permitindo que os indivíduos lucrem ao fornecer dados de aplicativos para treinar modelos de IA, ao mesmo tempo que mantêm controle e privacidade sobre seus próprios dados.

Ativos que tentam resolver problemas relacionados à inteligência artificial

A terceira categoria inclui ativos que tentam resolver problemas relacionados à IA, incluindo robôs, falsificações de Profundidade e a ascensão das fontes de conteúdo.

Outra questão significativa da IA é a proliferação de robôs e informações falsas. As falsificações de profundidade geradas pela IA já tiveram impacto nas eleições presidenciais na Índia e na Europa, e os especialistas estão ‘muito preocupados’ com as próximas eleições presidenciais nos Estados Unidos, com uma enorme quantidade de ‘informações falsas’ impulsionadas por falsificações de profundidade. Os ativos que visam ajudar a resolver problemas relacionados a falsificações de profundidade por meio do estabelecimento de fontes de conteúdo verificáveis incluem Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) e Story Protocol. Além disso, a Worldcoin (WLD) está tentando resolver o problema dos robôs por meio de uma identificação biométrica exclusiva.

Outro risco da IA é garantir a confiança no próprio modelo. Como confiar que os resultados da IA recebidos não foram adulterados ou manipulados? Atualmente, existem vários protocolos que utilizam criptografia, Prova de conhecimento zero e Criptografia homomórfica total (FHE) para ajudar a resolver esse problema, como Modulus Labs e Zama.

Conclusão

Embora os ativos de IA Descentralização tenham feito progressos iniciais, ainda estão em estágio inicial. No início deste ano, o investidor de risco Fred Wilson afirmou que IA e Crypto são ‘duas faces da mesma moeda’ e que ‘Web3 nos ajudará a confiar na IA’. À medida que a indústria de IA amadurece, a Grayscale Research acredita que os casos de uso de encriptação relacionados à IA se tornarão cada vez mais importantes, com essas duas tecnologias em rápido desenvolvimento podendo se complementar mutuamente.

Existem muitos sinais de que a era da IA está chegando e terá um impacto significativo, seja positivo ou negativo. Acredita-se que a criptografia, ao aproveitar as características da tecnologia blockchain, possa ajudar a mitigar alguns dos perigos da IA.

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