A interseção entre a inteligência artificial generativa e a Web3 é uma das áreas de pesquisa e desenvolvimento mais ativas nos círculos Cripto nos últimos meses. Computação descentralizada, IA de conhecimento zero, modelos básicos menores, redes de dados descentralizadas e cadeias de IA são algumas das tendências recentes que visam habilitar trilhos nativos da Web3 para cargas de trabalho de IA.

Estas tendências são inovações tecnológicas que procuram unir os mundos da Web3 e da IA, representando um atrito natural contra a natureza centralizada da IA ​​generativa. Embora a criação de pontes tecnológicas com IA seja fundamental para a evolução da Web3, elas T representam o único caminho de integração para estas tendências Tecnologia .

E se o caminho para integrar Web3 e IA fosse financeiro em vez de puramente técnico? Acontece que as capacidades programáveis ​​de Finanças e formação de capital da Cripto podem ser úteis para um dos maiores desafios enfrentados pelo atual mercado de IA generativa.

A que desafio estamos nos referindo? Nada além dos desafios de financiamento da IA ​​generativa de código aberto.

Apesar do recente nível de inovação na IA generativa descentralizada, a lacuna com a tecnologia de IA centralizada está a aumentar em vez de diminuir. Muitas pessoas concordam que os blockchains representam a melhor alternativa Tecnologia ao crescente controle centralizado de IA de grandes plataformas tecnológicas. No entanto, os desafios de adoção de plataformas descentralizadas de IA são monumentais.

A computação descentralizada é um pilar claro para a IA descentralizada, mas se mostra impraticável para o pré-treinamento e o ajuste fino de cargas de trabalho que exigem GPUs próximas com acesso a conjuntos de dados que muitas vezes ficam atrás de firewalls corporativos. O ML de conhecimento zero é muito caro para ser prático em grandes modelos de base e T tem visto nenhuma demanda real no mercado. Os mercados de dados descentralizados precisam superar os mesmos problemas que impediram que os mercados de dados se tornassem grandes empresas de tecnologia.

Embora a IA descentralizada se esforce para superar estas fricções, as alternativas centralizadas estão a acelerar a um ritmo frenético, criando uma lacuna assustadora entre as duas. A ONE tendência que mantém as esperanças de um mundo em que a IA descentralizada possa ter sucesso é a rápida evolução da IA ​​generativa de código aberto.

Todas as tendências de IA descentralizada dependem de um ecossistema saudável de IA generativa de código aberto, mas esse ecossistema pode não ser tão saudável quanto parece.

Nos últimos anos, temos testemunhado uma explosão de inovação em IA generativa de grande porte de código aberto como alternativa a plataformas como OpenAI/Microsoft, Google ou Anthropic. Meta se tornou um surpreendente campeão indiscutível da IA ​​generativa de código aberto com o lançamento dos modelos Llama. Empresas como a Mistral levantaram bilhões em financiamento de risco, plataformas empresariais como Databricks ou Snowflake estão promovendo modelos de código aberto e há um número crescente de lançamentos semanais de IA generativa de código aberto.

Embora o impulso da IA ​​generativa de código aberto seja forte, uma análise mais detalhada mostra uma realidade diferente. A IA generativa de código aberto está enfrentando um enorme problema de financiamento. Quando se trata de grandes modelos de fundação, apenas grandes empresas como Databricks, Snowflake, Meta ou startups bem financiadas como Mistral estão acompanhando o desempenho de grandes modelos fechados. A maioria dos lançamentos de outros laboratórios, como Databricks e Snowflake, concentra-se em cargas de trabalho empresariais otimizadas, enquanto a maior parte das pesquisas recentes de código aberto concentra-se em técnicas complementares, e não em novos modelos.

A razão por trás deste fenômeno pode ser atribuída aos custos astronômicos de construção de grandes modelos de fronteira. Qualquer ciclo de pré-treinamento para um modelo com mais de 20 bilhões de parâmetros pode custar entre dez e cem milhões de dólares e envolve um processo de vários meses com muitas tentativas fracassadas. Esses custos estão fora do orçamento da maioria dos laboratórios universitários. Para tornar as coisas mais interessantes, muitas das subvenções para laboratórios universitários de IA provêm de grandes empresas tecnológicas, que são então os beneficiários imediatos dos resultados.

Ganhar dinheiro com código aberto tem sido historicamente difícil, e ganhar dinheiro com IA generativa de código aberto é difícil em escala de IA. Como resultado, a IA generativa de código aberto está a passar por uma enorme crise de financiamento que pode criar uma séria lacuna em relação aos titulares da IA.

As primitivas de formação de capital da Cripto parecem uma das poucas alternativas viáveis ​​para enfrentar a crise de financiamento na IA generativa. Ao longo de sua história, os tokens Cripto têm sido o principal veículo de formação de capital para projetos Web3 em ciclos de alta e baixa de mercado. Alguns desses princípios poderiam ser aplicados à IA generativa de código aberto? Certamente há mais de uma opção interessante.

Gitcoin representa um dos exemplos mais bem-sucedidos de financiamento de inovação de código aberto na Web3. O mecanismo de financiamento quadrático pioneiro do Gitcoin poderia ser aplicado diretamente à IA generativa. Trazer recursos nativos de IA generativa para Web3 é fundamental para a evolução do espaço, por isso é natural esperar que projetos de IA generativa atraiam a atenção da comunidade.

Digamos que um laboratório universitário de IA precise arrecadar US$ 10 milhões para pré-treinar um LLM baseado em uma nova arquitetura. Vários DAOs e fundações podem contribuir para uma doação Gitcoin que também pode ser igualada pelos concedentes, criando um mecanismo de financiamento mais eficiente. Este mecanismo é muito mais eficiente do que as alternativas atuais no mercado.

O financiamento de projetos de código aberto permite mecanismos nos quais o valor criado por esses projetos pode beneficiar a comunidade financiadora original. Quando se trata de Web3 e IA generativa aberta, uma ideia interessante é estabelecer uma licença na qual qualquer aplicação comercial que utilize um modelo financiado com tokens Web3 deva contribuir com parte dessa receita na forma desse token específico. Este mecanismo pode até ser aplicado através de contratos inteligentes.

O financiamento de veículos para IA de código aberto é um dos desafios mais importantes a enfrentar no atual cenário de IA generativa. O código aberto é tradicionalmente difícil de Finanças, e a IA generativa de código aberto é ainda mais difícil, considerando os caros requisitos computacionais.

Não permitir canais de financiamento adequados para promover a inovação de código aberto na IA generativa pode criar um risco sistémico para todo o espaço, uma vez que o equilíbrio mudará inteiramente para plataformas comerciais fechadas. A Cripto estabeleceu alguns dos canais mais sofisticados e testados em batalha para financiar a inovação de código aberto. Talvez a primeira ponte entre a Web3 e a IA generativa seja financeira e não necessariamente técnica.

Nota: As opiniões expressas nesta coluna são de responsabilidade do autor e não refletem necessariamente as da CoinDesk, Inc. ou de seus proprietários e afiliados.