jakiro
Compilado por: Fairy, CadrayCatcher
Nota del editor: a través del halo de la tecnología, el autor vio múltiples obstáculos como el capital y el hardware que enfrentan el proyecto Web3 para promover el desarrollo de la IA.Aunque la intención original de Web3 es romper la centralización y darse cuenta del ideal de descentralización, en las operaciones reales, a menudo está influenciada por las narrativas del mercado y los incentivos de la ficha y se desvía de la intención original.
ChainCatcher compila el texto original de la siguiente manera:
Las llamadas para AI y Web3 están creciendo, pero este ya no es un artículo de VC optimista.Somos optimistas sobre fusionar las dos tecnologías, pero el texto a continuación es una llamada.De lo contrario, este optimismo no se logrará.
¿Por qué?Debido a que desarrollar y ejecutar el mejor modelo de IA requiere grandes gastos de capital, el hardware de última generación a menudo es difícil de obtener y requiere una investigación y desarrollo muy específicos.Como la mayoría de los proyectos de IA Web3 están haciendo, el crowdsourcing estos recursos a través de incentivos criptográficos no es suficiente para compensar las decenas de miles de millones de dólares invertidos por grandes empresas que controlan el crecimiento de la IA.Dadas las limitaciones de hardware, este puede ser el primer gran paradigma de software, y ni los ingenieros inteligentes y creativos fuera de las organizaciones existentes pueden romperlo.
El software está «comiendo el mundo» a un ritmo cada vez más rápido y pronto crecerá exponencialmente con la aceleración de la inteligencia artificial.En la situación actual, todos estos «pasteles» fluyen a los gigantes tecnológicos, mientras que los usuarios finales, incluidos los gobiernos y las grandes empresas, están más sujetos a su poder.
Mecanismo de incentivo dislocado
Todo esto sucede en un momento muy inapropiado: el 90% de los participantes descentralizados de la red están ocupados persiguiendo el «huevo de oro» de las ganancias fáciles de dinero fiduciarios.
Los desarrolladores están siguiendo a los inversores en nuestra industria, no al revés.Esta situación tiene varias manifestaciones, desde el reconocimiento público hasta las motivaciones subconscientes más sutiles, pero las narraciones y los mercados formados a su alrededor impulsan muchas decisiones en Web3.Al igual que la burbuja de reflexión tradicional, los participantes están demasiado enfocados en el mundo interior para notar el mundo exterior a menos que esto ayude a promover la narración del ciclo.Y la inteligencia artificial es obviamente la narración más grande porque en sí misma está en una etapa de desarrollo en auge.
Hemos hablado con docenas de equipos en la sección transversal de la IA y la criptomoneda para confirmar que muchos de ellos son constructores muy capaces, orientados a la misión y apasionados.Pero esto es lo que es la naturaleza humana.
El camino hacia la facilidad de la liquidez ha sido una maldición histórica para la industria criptográfica; en este punto, ha retrasado años de desarrollo y valiosa adopción.Incluso ha convertido a los creyentes criptográficos más leales en la dirección de «tirar de las fichas».La razón es que los constructores que tienen tokens pueden tener mejores oportunidades.
La baja complejidad del capital institucional y minorista brinda a los constructores la oportunidad de hacer reclamos fuera de la realidad al tiempo que se beneficia de la valoración como si estas afirmaciones se hubieran cumplido.Las consecuencias de estos procesos son en realidad un peligro moral profundamente arraigado y el daño de capital, y pocas estrategias de este tipo pueden funcionar a largo plazo.La demanda es la madre de todos los inventos.
El momento de esta situación no puede ser peor.Mientras que todos los empresarios tecnológicos más inteligentes, los actores y empresas estatales grandes y pequeños están compitiendo para garantizar una parte de la revolución de la IA, los fundadores e inversores de criptomonedas eligieron «10 veces más rápido».Y en nuestra opinión, este es el verdadero costo de oportunidad.
Descripción general de las perspectivas de la inteligencia artificial Web3
Dado el mecanismo de incentivos anterior, la clasificación de los proyectos de inteligencia artificial Web3 se puede dividir en:
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Razonable (también se puede subdividir en realistas e idealistas)
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Semi-razonable
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FALSO
Fundamentalmente, creemos que los constructores de proyectos deben saber claramente cómo mantenerse al día con sus competidores Web2 y saber qué áreas son competitivas y cuáles son delirantes, aunque estas áreas de delirantes pueden ir a empresas de capital de riesgo y la venta pública.
Nuestro objetivo es poder competir aquí y ahora.De lo contrario, la velocidad del desarrollo de inteligencia artificial puede dejar atrás la Web3, y el mundo saltará a «Web4» entre la inteligencia artificial corporativa occidental y la inteligencia artificial nacional de China.Aquellos que no pueden ser competitivos en el tiempo y confiar en la tecnología distribuida para ponerse al día con marcos de tiempo más largos son demasiado optimistas y no lo suficiente como para ser tomados en serio.
Obviamente, este es solo un resumen muy difícil, incluso el grupo de «falsemaker» tiene al menos algunos equipos serios (quizás más justo delirios).Pero este artículo es una llamada, por lo que no tenemos intención de ser objetivo, sino pedir a los lectores que tengan un sentido de urgencia.
Razonable:
No hay muchos fundadores de la solución para desarrollar el middleware de «inteligencia artificial en la cadena».
Por lo tanto, encontrar una manera de conectar el modelo centralizado óptimo con un entorno en la cadena y beneficiarse de la automatización compleja es un primer paso lo suficientemente bueno para ellos.Actualmente, el hardware aisló las TEE (procesadores de «aislamiento del aire») que pueden alojar puntos de acceso de API, oráculos bidireccionales (para la indexación bidireccional en la cadena y los datos fuera de la cadena), y el procesamiento coprocesando para proporcionar un entorno informático verificable fuera de la cadena para agentes La arquitectura del dispositivo parece ser la mejor solución en la actualidad.
También hay una arquitectura de coprocesador que utiliza pruebas de conocimiento cero (ZKPS) a los cambios en el estado de la instantánea (en lugar de verificar los cálculos completos), que creemos que será factible a mediano plazo.
Para el mismo problema, un enfoque más ideal es tratar de validar el razonamiento fuera de la cadena para que sea consistente con los cálculos en la cadena en términos de supuestos de confianza.
Creemos que el objetivo de hacer esto debería ser permitir que la inteligencia artificial realice tareas en cadena y fuera de la cadena en un entorno operativo unificado.Sin embargo, la mayoría de los defensores de la verificabilidad de la inferencia hablan sobre objetivos difíciles, como «pesos del modelo de confianza» que en realidad se volverán relevantes en unos pocos años, si es que los hay.Recientemente, los fundadores de esta facción han comenzado a explorar formas alternativas de validar el razonamiento, pero inicialmente se basaron en ZKP.Si bien muchos equipos inteligentes están trabajando en ZKML (es decir, el aprendizaje automático de conocimiento cero), esperan que la optimización de cifrado supere los requisitos de complejidad y computación de los modelos de IA y se arriesgue demasiado.Por lo tanto, creemos que no son adecuados para la competencia en este momento.Sin embargo, algunos progresos recientes siguen siendo interesantes y no deben pasarse por alto.
Semi-razonable:
Las aplicaciones de los consumidores utilizan envoltorios que encapsulan modelos de código abierto y de código abierto (por ejemplo, difusión estable para la generación de imágenes o medias).Algunos de estos equipos fueron los primeros en ingresar al mercado y obtuvieron el reconocimiento de los usuarios reales.Por lo tanto, no es justo llamarlo falso, pero solo unos pocos equipos están pensando profundamente sobre cómo desarrollar sus modelos subyacentes de manera descentralizada e innovar en motivar el diseño.En la sección de tokens, también hay algunos diseños interesantes de gobernanza/propiedad.Sin embargo, la mayoría de estos proyectos simplemente colocan un token en un paquete centralizado basado en API de Operai para obtener una prima de valoración o traer liquidez más rápida al equipo.
El problema que ninguno de los campamentos ha resuelto es el entrenamiento y el razonamiento de modelos grandes en un entorno descentralizado.En la actualidad, si no confía en un clúster de hardware bien conectado, no puede entrenar el modelo básico en un tiempo razonable.Dado el nivel de competencia, el «tiempo razonable» es un factor clave.
Recientemente se han realizado algunos resultados de investigación prometedores, y en teoría, los métodos como el «flujo de datos diferenciales» pueden extenderse a las redes informáticas distribuidas en el futuro para mejorar su capacidad (a medida que las capacidades de red se ponen al día con los flujos de datos. Requieren).Sin embargo, la capacitación de modelos competitivos aún requiere comunicación entre grupos localizados en lugar de dispositivos distribuidos únicos y computación de vanguardia (las GPU minoristas son cada vez más poco competitivas).
La investigación sobre el razonamiento localizado al reducir el tamaño del modelo (uno de los dos métodos de descentralización) también ha logrado un progreso reciente, pero no existe un protocolo existente para aprovecharlo en Web3.
El problema del entrenamiento y el razonamiento descentralizados nos lleva lógicamente al último de los tres campos y, con mucho, el más importante y, por lo tanto, el más emocionalmente desencadenante para nosotros.
Falso:
Las aplicaciones de infraestructura se concentran principalmente en el campo de los servidores descentralizados, proporcionando hardware desnudo o entornos de alojamiento de modelos descentralizados.También hay proyectos de infraestructura de software que están impulsando protocolos como el aprendizaje federado (capacitación de modelo descentralizado), o aquellos que combinan componentes de software y hardware en una plataforma donde las personas pueden entrenarlos e implementarlos de extremo a extremo.La mayoría de ellos carecen de la complejidad necesaria para resolver el problema descrito, y la idea ingenua de «incentivos de ficha + soporte del mercado» prevalece aquí.Ninguna de las soluciones que vemos en los mercados públicos y privados puede lograr una competencia significativa aquí y ahora.Algunos programas pueden convertirse en productos viables (pero nicho), pero lo que necesitamos ahora son programas frescos y competitivos.Esto solo se puede lograr a través de diseños innovadores que resuelven cuellos de botella informáticos distribuidos.La velocidad no solo es un gran problema en el entrenamiento, sino también la verificabilidad del trabajo completo y la coordinación de las cargas de trabajo de entrenamiento, lo que agrega cuellos de botella de ancho de banda.
Necesitamos un modelo básico competitivo y verdaderamente descentralizado que requiera capacitación y razonamiento descentralizados para trabajar.La pérdida de inteligencia artificial puede negar por completo todos los logros hechos por «computadoras mundiales descentralizadas» desde el advenimiento de Ethereum.Si las computadoras se convierten en inteligencia artificial, y la inteligencia artificial está centralizada, entonces no hay forma de que las computadoras del mundo hablen, excepto por alguna versión distópica.
La capacitación y el razonamiento están en el corazón de la innovación de IA.A medida que otras áreas del mundo de la IA se están moviendo hacia arquitecturas más estrechas, Web3 necesita algunas soluciones ortogonales para competir con él, ya que la viabilidad de la competencia frontal se está reduciendo.
La escala del problema
Se trata de cálculo.Cuanto más invierta en capacitación y razonamiento, mejores serán los resultados.Sí, puede haber algunos ajustes y optimizaciones aquí, y puede haber algunos ajustes y optimizaciones allí, y el cálculo en sí no es homogéneo.Hay todo tipo de nuevas formas de superar los cuellos de botella de las unidades tradicionales de procesamiento de arquitectura Von Neumann, pero todo se reduce a cuántas veces puede hacer una multiplicación de matriz sobre cuán grande es un bloque de memoria y qué tan rápido es.
Es por eso que estamos viendo el llamado edificio de «hiperescala» tan poderosamente en el centro de datos, todos quieren crear una pila completa con modelos de IA en la parte superior y hardware que los alimentan en la parte inferior: OpenAI (modelos))+micópico ( Computing), antrópico (modelo)+AWS (computación), Google (ambos tienen tanto) y meta (ambos tienen más y más esfuerzos redoblados para construir su propio centro de datos).Hay más matices, dinámica de interacción y partes interesadas, pero no los enumeraremos todos.En general, las empresas de hiperescala están invirtiendo miles de millones de dólares en la construcción del centro de datos como nunca antes y crear sinergias entre sus productos informáticos y AI, que se espera que se generen a medida que la IA se vuelve popular en la economía global.
Echemos un vistazo a los niveles de construcción esperados de estas 4 empresas solo este año:
Jensen Huang, CEO de NVIDIA ™ (NVIDIA®), una vez propuso que se invertirá un total de $ 1 billón en fondos en el campo de la aceleración de la IA en los próximos años.Recientemente, duplicó el pronóstico de $ 20,000, supuestamente porque vio interés en las empresas soberanas.
Los analistas de Altimeter esperan que el gasto del centro de datos global relacionado con la IA alcance los $ 160 mil millones y más de $ 200 mil millones en 2024 y 2025, respectivamente.
Ahora compare estos números con los incentivos Web3 proporciona a los operadores de centros de datos independientes para impulsarlos para expandir sus gastos de capital en el último hardware de IA:
Actualmente, el valor de mercado total de todos los proyectos de infraestructura física descentralizada (DEPIN) es actualmente de aproximadamente US $ 40 mil millones, principalmente compuesto por liquidez relativamente baja y tokens especulativos.Básicamente, la capitalización de mercado de estas redes es igual a la estimación del límite superior del gasto total de capital de sus contribuyentes, ya que usan tokens para incentivar dicha construcción.Sin embargo, la capitalización de mercado actual es casi inútil, ya que se ha lanzado.
Entonces, supongamos que otros $ 80 mil millones (2 veces el valor existente) del capital de token privado y privado aparecerán en el mercado en los próximos 3-5 años como un incentivo, y suponga que estos tokens se utilizarán 100% para la inteligencia artificial casos de uso.Incluso si dividimos esta estimación muy aproximada en los 3 (años) y comparamos su valor en dólares con el valor en efectivo de las compañías de hiperescala invertidas solo en 2024, está claro que los incentivos de tokens se imponen a un montón de «el proyecto de redes de GPU descentralizado no está suficiente.
Además, se necesitan miles de millones de dólares en la demanda de los inversores para absorber estos tokens, ya que los operadores de estas redes venden grandes cantidades de tokens minados para cubrir los costos significativos de capital y gastos operativos.También se necesitan más fondos para impulsar el aumento de estos tokens e incentivar la expansión de la construcción para superar a las empresas súper grandes.
Sin embargo, aquellos con una comprensión profunda de cómo operan actualmente los servidores WEB3 pueden pensar que una gran parte de la «infraestructura física descentralizada» en realidad se está ejecutando en servicios en la nube en estas compañías de hiperescala.Por supuesto, el aumento en la demanda de GPU y otro hardware específico de IA está impulsando más suministro, lo que finalmente hará que los alquileres o compras en la nube sea más barato.Al menos eso es lo que la gente espera.
Pero al mismo tiempo, también debemos considerar: ahora Nvidia necesita priorizar las necesidades de los clientes para sus GPU de última generación.Nvidia también ha comenzado a competir con los mayores proveedores de computación en la nube en su propio territorio, lo que proporciona servicios de plataforma de IA a clientes empresariales que ya están bloqueados en estas súper calculadoras.Esto eventualmente lo impulsará a construir su propio centro de datos con el tiempo (que esencialmente erosiona las enormes ganancias que disfrutan ahora, tan poco probables) o limitar significativamente sus ventas de hardware de IA a sus proveedores de nubes de redes asociadas dentro del alcance de.
Además, los competidores de NVIDIA, que están lanzando hardware adicional específico de IA, usan principalmente los mismos chips que Nvidia producidos por TSMC.Por lo tanto, en la actualidad, básicamente todas las compañías de hardware de inteligencia artificial compiten por la capacidad de producción de TSMC.TSMC también necesita priorizar a ciertos clientes.Samsung y el potencial Intel (Intel está tratando de regresar al sector de fabricación de chips más avanzado lo antes posible para producir chips para su propio hardware) pueden absorber la demanda adicional, pero TSMC actualmente está produciendo la mayoría de los chips relacionados con la IA, y para La expansión y la calibración de fabricación de chips de vanguardia (3 y 2 nm) tardan años.
Finalmente, debido a las restricciones de los Estados Unidos en NVIDIA y TSMC, China está básicamente fuera del alcance de la última generación de hardware de inteligencia artificial.A diferencia de Web3, las empresas chinas en realidad tienen su propio modelo competitivo, especialmente LLM de compañías como Baidu y Alibaba, que requieren que se ejecute una gran cantidad de dispositivos de generación anterior.
Debido a una de las razones anteriores o la superposición de varios factores, a medida que la batalla por la inteligencia artificial se intensifica y tiene prioridad sobre los servicios en la nube, las empresas de hiperscala restringirán el acceso externo a su hardware de inteligencia artificial, que es un riesgo no sustancial.Básicamente, esta es una situación en la que toman toda la capacidad de la nube relacionada con la IA, ya no se la proporcionan a los demás, al tiempo que se tragan todo el hardware más reciente.De esta manera, otras grandes empresas, incluidos los estados soberanos, pondrán mayores demandas sobre la oferta computacional restante.Al mismo tiempo, las GPU de grado consumidor restantes se están volviendo cada vez menos competitivas.
Obviamente, esta es solo una situación extrema, pero si el cuello de botella de hardware todavía existe, los grandes jugadores se retirarán debido a la alta bonificación.De esta manera, los operadores descentralizados como los centros de datos secundarios y los propietarios de hardware minoristas (que representan la mayoría de los proveedores de depósito de Web3) están excluidos de la competencia.
El otro lado de la moneda
Mientras los fundadores de criptomonedas todavía están durmiendo, los gigantes de IA están prestando mucha atención a las criptomonedas.La presión y la competencia del gobierno pueden incitarlos a adoptar criptomonedas para evitar ser cerrados o estar estrictamente regulados.
El fundador de Stability AI renunció recientemente para comenzar a «descentralizar» su compañía, que es una de las primeras sugerencias públicas.Anteriormente no había ocultado su plan para lanzar los tokens después de la exitosa lista de la compañía, lo que en parte expuso la motivación real detrás de la acción esperada.
Del mismo modo, aunque Sam Altman no está involucrado en la operación de su cofundado Proyecto Crypto Project Worldcoin, su comercio de tokens es sin duda como un agente para OpenAi.Si hay una manera de conectar proyectos de token de Internet con proyectos de I + D de IA es solo el momento de decirnos, pero el equipo de WorldCoin también parece darse cuenta de que el mercado está probando esta hipótesis.
Tiene mucho sentido para nosotros explorar diferentes caminos descentralizados para los gigantes de IA.El problema que vemos nuevamente aquí es que Web3 no produce soluciones significativas.Los «tokens de gobierno» son solo un meme, y actualmente solo los tokens que evitan explícitamente el vínculo directo entre los titulares de activos y su desarrollo y operaciones de redes, como BTC y ETH, son tokens verdaderamente descentralizados.
El mecanismo de incentivos que conduce a un desarrollo tecnológico lento también ha afectado el desarrollo del diseño de la red de cifrado en diferentes gobiernos.El equipo de inicio simplemente pasea una «ficha de gobierno» en sus productos, con la esperanza de encontrar una nueva forma en el proceso de prepararse para comenzar, pero al final solo pueden cumplir con su propia complacencia en el «Teatro de Gobierno» que rodea la asignación de recursos .
en conclusión
La competencia de IA está en curso y todos se toman muy en serio.En el pensamiento de los grandes gigantes tecnológicos que amplían su poder informático, no podemos encontrar ninguna vulnerabilidad: más informática significa una mejor IA, y una mejor IA significa costos más bajos, aumentar los nuevos ingresos y ampliar la participación del mercado.Para nosotros, esto significa que la burbuja es razonable, pero todos los falsificadores aún se eliminarán en la inevitable reorganización en el futuro.
La inteligencia artificial empresarial a gran escala centralizada está dominando este campo, y es difícil para las nuevas empresas mantenerse al día.Aunque el campo Web3 llega tarde, se une a esta competencia.En comparación con las nuevas empresas en el espacio Web2, el mercado ha sido recompensado con demasiado generosamente para los proyectos criptográficos, lo que ha llevado a los fundadores a cambiar su atención de la entrega del producto a los precios de impulso en momentos críticos, y esta vez se está cerrando rápidamente.Hasta ahora, ninguna innovación ha podido eludir la escala de la computación para la competencia.
Ahora, alrededor del modelo orientado al consumidor, ha surgido un movimiento de código abierto creíble, e inicialmente, solo algunas empresas centralizadas optaron por competir por la cuota de mercado con rivales de código cerrado más grandes (como meta, IA de estabilidad).Pero ahora, la comunidad se está poniendo al día, presionando las principales empresas de IA.Estas presiones continuarán afectando el desarrollo de la fuente cerrada de los productos de IA, pero el impacto no será muy grande hasta que los productos de código abierto se pongan al día.Esta es otra gran oportunidad en el campo Web3, pero solo si tiene que resolver el problema de la capacitación y el razonamiento del modelo descentralizado.
Por lo tanto, mientras que en la superficie, la oportunidad de disruptor «clásica» existe, la realidad está lejos de eso.La inteligencia artificial está estrechamente relacionada con la informática.
El mercado informático en sí, aunque la demanda impulsa los esfuerzos del proveedor, es imposible «ampliar las flores» porque la competencia entre los fabricantes está restringida por factores estructurales como la fabricación de chips y las economías de escala.
Todavía somos optimistas sobre la inteligencia humana y estamos convencidos de que hay suficientes personas inteligentes y nobles que pueden tratar de descifrar la IA de una manera que beneficie al mundo libre, en lugar de los controles corporativos o gubernamentales.Sin embargo, esta oportunidad parece muy delgada, en el mejor de los casos, simplemente arroje una moneda, pero el fundador de Web3 está ocupado para lanzar monedas para obtener beneficios económicos en lugar de tener un impacto real en el mundo.
