Entendendo o crescente ecossistema de IA da Web3

Embora a intersecção entre Web3 e IA tenha um grande potencial, há muita confusão sobre esta tecnologia emergente no mercado hoje. Mapear a cadeia de fornecimento de GPU, as camadas da pilha de tecnologia e vários cenários competitivos pode ajudar os investidores a compreender melhor o ecossistema e a tomar decisões de investimento mais informadas, diz David Attermann, da M31 Capital.

Jan 10, 2024 at 4:45 p.m. UTC

Updated Mar 8, 2024 at 7:48 p.m. UTC

Em pouco mais de um ano desde o lançamento de estreia do ChatGPT, a IA generativa tornou-se indiscutivelmente a narrativa global mais influente da atualidade. O sucesso inicial da OpenAI impulsionou um aumento no interesse dos investidores por grandes modelos de linguagem (LLMs) e aplicações de IA, atraindo US$ 25 bilhões em financiamento em 2023 ( um aumento de 5 vezes em relação ao ano anterior!) , em busca da potencial oportunidade de mercado multibilionária.

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Como escrevi anteriormente , as tecnologias de IA e criptografia se complementam bem, por isso não é surpreendente ver um crescente ecossistema de IA emergindo na Web3. Apesar de toda a atenção, notei muita confusão sobre o que esses protocolos fazem, o que é exagero versus real e como todos eles se encaixam. Este relatório mapeará a cadeia de suprimentos de IA da Web3, definirá cada camada da pilha de tecnologia e explorará os vários cenários competitivos. No final, você deverá ter uma compreensão básica de como o ecossistema funciona e o que procurar em seguida.

Pilha de tecnologia de IA da Web3

Camada de infraestrutura

A IA generativa é alimentada por LLMs, que funcionam em GPUs de alto desempenho. Os LLMs têm três cargas de trabalho principais: treinamento (criação de modelo), ajuste fino (especialização em setor/tópico) e inferência (execução do modelo). Segmentei essa camada em GPU de uso geral, GPU específica de ML e agregadores de GPU, que são caracterizados por seus diferentes recursos de carga de trabalho e casos de uso. Esses mercados P2P são incentivados por criptografia para garantir uma descentralização segura, mas é importante observar que o processamento real da GPU ocorre fora da cadeia.

GPU de uso geral: incentivada por criptografia (descentralizada) mercados para poder de computação GPU que pode ser usado para qualquer tipo de aplicação. Dada a sua natureza de uso geral, o recurso computacional é mais adequado apenas para inferência de modelo (a carga de trabalho LLM mais usada). Os primeiros líderes da categoria incluem Akash e Render, mas, com o surgimento de muitos novos participantes, não está claro como será a diferenciação do protocolo. Embora a computação seja tecnicamente uma mercadoria, a demanda da Web3 por computação sem permissão e específica para GPU deve continuar a crescer exponencialmente ao longo da próxima década, à medida que integramos mais a IA em nossas vidas diárias. Os principais diferenciais a longo prazo serão a distribuição e os efeitos de rede.
GPU específica para ML: esses mercados são mais específicos para aprendizado de máquina (ML) formulários e pode, portanto, ser usado para treinamento de modelo, ajuste fino e inferência. Ao contrário dos mercados de uso geral, esses protocolos podem se diferenciar melhor por meio da sobreposição de software específico de ML, mas a distribuição e os efeitos de rede também serão fundamentais. Bittensor tem uma liderança inicial, mas muitos projetos serão lançados em breve.
Agregadores de GPU: Esses mercados agregam o fornecimento de GPU das duas categorias anteriores, abstraem a orquestração de rede e sobreposição com software específico de ML. Eles são como VARs Web2 (revendedores de valor agregado) e podem ser considerados distribuidores de produtos. Esses protocolos oferecem soluções de GPU mais completas que podem executar treinamento de modelo, ajuste fino e inferência. Io.net é o primeiro protocolo a surgir na categoria, mas espero que surjam mais concorrentes dada a necessidade de uma distribuição de GPU mais consolidada.

Camada de Middleware

A camada anterior permite acesso sem permissão às GPUs, mas é necessário middleware para conectar esse recurso de computação a contratos inteligentes on-chain de maneira com confiança minimizada (ou seja, para uso por aplicativos Web3). Insira as provas de conhecimento zero (ZKPs), um método criptográfico pelo qual uma parte (provador) pode provar a outra parte (verificador) que uma determinada afirmação é verdadeira, evitando transmitir ao verificador qualquer informação além do fato da veracidade da afirmação. No nosso caso, a “declaração” é a saída do LLM com uma entrada específica.

Verificação de inferência de conhecimento zero (ZK): mercados descentralizados para Os verificadores ZKP apostam na oportunidade de verificar (para compensação) se os resultados da inferência são produzidos com precisão pelo LLM desejado (enquanto mantêm os dados e os parâmetros do modelo privados). Embora a tecnologia ZK tenha percorrido um longo caminho, o ZK para aprendizado de máquina (zkML) ainda está no começo e deve ficar mais barato e rápido para ser prático. Quando isso acontecer, terá o potencial de abrir drasticamente o espaço de design da Web3 e da IA, permitindo que contratos inteligentes acessem LLMs de maneira descentralizada. Embora ainda seja cedo, =nil;, Giza e RISC Zero lideram a atividade de desenvolvedores no GitHub. Protocolos como Blockless estão bem posicionados, independentemente dos provedores de ZKP que WIN , pois atuam como camadas de agregação e abstração (distribuição ZKP).
Ferramentas para desenvolvedores e hubs de aplicativos: além dos ZKPs, Web3 desenvolvedores exigem ferramentas, kits de desenvolvimento de software (SDKs) e serviços para construir aplicativos com eficiência, como agentes de IA (entidades de software que realizam operações em nome de um usuário ou outro programa com algum grau de autonomia, empregando representação dos objetivos do usuário) e sistemas alimentados por IA estratégias de negociação automatizadas. Muitos desses protocolos também funcionam como hubs de aplicativos, onde os usuários podem acessar diretamente aplicativos finalizados que foram construídos em suas plataformas (distribuição de aplicativos). Os primeiros líderes incluem Bittensor, que atualmente hospeda 32 “sub-redes” diferentes (aplicativos de IA), e Fetch.ai , que oferece uma plataforma de serviço completo para o desenvolvimento de agentes de IA de nível empresarial.

Camada de aplicação

E, finalmente, no topo da pilha de tecnologia, temos aplicativos de interface com o usuário que aproveitam o poder de processamento de IA sem permissão do Web3 (habilitado pelas duas camadas anteriores) para concluir tarefas específicas para uma variedade de casos de uso. Esta parte do mercado ainda é incipiente e ainda depende de infraestrutura centralizada, mas os primeiros exemplos incluem auditoria de contratos inteligentes, chatbots específicos de blockchain, jogos metaversos, geração de imagens e plataformas de negociação e gerenciamento de risco. À medida que a infraestrutura subjacente continua a avançar e os ZKPs amadurecem, os aplicativos de IA da próxima geração surgirão com funcionalidades que são difíceis de imaginar hoje. Não está claro se os primeiros participantes conseguirão KEEP ou se novos líderes surgirão em 2024 e além.

Perspectiva do investidor: Embora eu esteja otimista em relação a toda a pilha de tecnologia de IA, acredito que a infraestrutura e os protocolos de middleware são investimentos melhores hoje, dada a incerteza sobre como a funcionalidade da IA evoluirá ao longo do tempo. Seja qual for a evolução, os aplicativos Web3 AI exigirão, sem dúvida, enorme poder de GPU, tecnologia ZKP e ferramentas e serviços de desenvolvedor (ou seja, infraestrutura e middleware).

Divulgação: M31 Capital possui posições em diversos tokens mencionados neste artigo.

Editado por Benjamin Schiller.

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