La fusión de la IA y la Cadena de bloques se acelera: de la evolución distribuida a la implementación práctica

En el último mes, el campo de la inteligencia artificial ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: la IA tradicional está evolucionando de un modelo centralizado a uno distribuido, mientras que la IA de cadena de bloques está pasando de la fase de prueba de concepto a la fase de practicidad. Estos dos campos están fusionándose a un ritmo acelerado.

Las dinámicas de desarrollo de la IA tradicional muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y convenientes. Por ejemplo, la proliferación de la inteligencia local y varios modelos de IA fuera de línea lanzados por una empresa tecnológica significa que el alcance de la aplicación de la IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede implementarse en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las cosas.

Al mismo tiempo, ciertos asistentes de IA logran el diálogo entre IA a través de la colaboración de múltiples modelos, lo que marca la transición de la IA de un agente único a la colaboración en grupo.

Esta tendencia de desarrollo ha traído nuevos desafíos: ¿cómo garantizar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA distribuidas cuando el portador de la IA es altamente descentralizado? Este problema refleja la nueva demanda que surge con los avances tecnológicos: la ligereza de los modelos ha llevado a un cambio en la forma de implementación, lo que a su vez ha generado la necesidad de validación descentralizada.

En el campo de la Cadena de bloques y la IA, el enfoque del mercado ha cambiado de los proyectos centrados en la especulación en sus inicios a la construcción sistemática de infraestructuras básicas de IA. Algunos proyectos han comenzado a especializarse en la división del trabajo en diversos niveles funcionales, como potencia de cálculo, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación descentralizada de potencia de cálculo, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más que se enfocan en aprendizaje federal, computación en la periferia y estímulos de datos distribuidos.

Este camino de desarrollo muestra una lógica de oferta clara: desde la disminución de la especulación hasta la aparición de la demanda de infraestructura, luego a la especialización en la división del trabajo, y finalmente a la formación de efectos de colaboración ecológica.

Es importante señalar que la demanda tecnológica de la IA tradicional está empezando a coincidir gradualmente con la capacidad de suministro de la IA en la cadena de bloques. La IA tradicional está madurando tecnológicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA en la cadena de bloques presenta innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica está relativamente rezagada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.

Esta fusión está dando lugar a un nuevo paradigma de IA, que combina "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena. En este paradigma, la IA no solo es una herramienta, sino que también es un participante con identidad económica. Aunque el enfoque de recursos como la potencia de cálculo, los datos y la inferencia está fuera de la cadena, también se necesita una red de verificación ligera en la cadena.

Esta combinación mantiene tanto la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, como asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.

A pesar de que algunos consideran que la inteligencia artificial en la cadena de bloques es un concepto engañoso, en realidad, el rápido desarrollo de la IA no distingue entre tecnologías tradicionales y de cadena de bloques. Solo manteniendo una mentalidad abierta y una visión prospectiva se puede realmente entender la dirección y el potencial del desarrollo de la IA.