Blockchain e IA son dos tecnologías poderosas que parecen completamente independientes. Sin embargo, durante el último año, la línea difusa entre ambos mundos se ha vuelto más clara a medida que los proyectos Web3 continúan impulsando y explorando sus posibilidades.
El lanzamiento de ChatGPT hace más de un año fue un momento significativo que despertó un interés generalizado en la tecnología de IA.
Cabe decir que, para muchos, ChatGPT fue el primer ejemplo real que dio vida a la tecnología de una forma que impactó a un público amplio. El auge del potencial de la IA se extendió por numerosos sectores, y la industria de las criptomonedas no fue la excepción.
Los proyectos Web3 abren camino hacia la IA y la cadena de bloques
Varios proyectos Web3 han intentado forjar un camino para integrar estas tecnologías, abriendo potencialmente oportunidades de miles de millones de dólares. Algunos fracasaron, pero muchos proyectos han consolidado su presencia en este ámbito, como Feitch.ai, SingularityNET, Akash Network, Render y varios otros proyectos que representan más de 20 mil millones de dólares en capitalización de mercado.
Ya no hay duda de que las operaciones de IA en cadena se metamorfosearán en una subsección más grande de la industria Web3, viendo los esfuerzos realizados por los actores de la industria, especialmente con el reciente lanzamiento de Neura , que es posiblemente la primera cadena de bloques centrada en IA que está construida específicamente para cerrar la brecha entre la IA y la Web3.
Neura fue lanzado por el proveedor de infraestructura Web3 Ankr el 26 de marzo. Su singularidad radica en el hecho de que se integra perfectamente con IA, computación en la nube y tecnologías Web3, creando esencialmente un entorno propicio para que los desarrolladores de IA implementen, entrenen y operen sus modelos en la cadena de bloques.
El entrenamiento de modelos de IA consume enormes cantidades de potencia computacional, lo que supone un desafío importante para muchos desarrolladores, que a menudo tienen dificultades para asegurar el acceso al almacenamiento necesario y a las potentes GPU (unidades de procesamiento gráfico) requeridas para el proceso de entrenamiento.
Neura proporcionará a los desarrolladores de IA la infraestructura básica necesaria para entrenar sus modelos, según Ankr. Les ofrecerá acceso a recursos de GPU escalables y descentralizados, un novedoso modelo de financiación colectiva basado en criptomonedas (Ofertas Iniciales de Modelos) para asegurar inversiones y soporte para operaciones de IA en cadena, entre otras cosas.
“Neura ofrece un sistema operativo superior para las redes neuronales de los modelos de IA, potenciándolas con datos confiables, acceso escalable a recursos de GPU, automatización detracinteligentes y nuevos modelos económicos más capaces de manejar las demandas instantáneas de las futuras aplicaciones y pagos de IA”, afirmó Chandler Song, cofundador y director ejecutivo de Ankr.
¿Por qué IA en cadena?
Uno de los aspectos más preocupantes del auge de la industria de la IA ha sido la monopolización de las tecnologías de IA, junto con una falta de transparencia, control y accesibilidad.
Como se mencionó anteriormente, la IA se nutre de vastos recursos: potencia computacional, conjuntos de datos y talento especializado. Esto crea un entorno donde las grandes corporaciones con amplios recursos pueden afianzar una ventaja significativa, lo que podría derivar en un monopolio de la IA.
Además, muchos algoritmos de IA funcionan como complejas "cajas negras". Su funcionamiento interno está rodeado de misterio, lo que dificulta comprender cómo toman sus decisiones.
Estas mismas características que generan inquietudes sobre el desarrollo de la IA tradicional (falta de transparencia, potencial de monopolización y control centralizado) justifican por qué las empresas emergentes de IA querrían implementar sus modelos en blockchain.
Blockchain, la tecnología detrás de todas las criptomonedas, destaca por su principio fundamental de inmutabilidad, que garantiza el registro y la verificación de las transacciones y los datos. Por consiguiente, los algoritmos de IA serán más transparentes si se implementan en la cadena de bloques, lo que permitirá el escrutinio y ladentde posibles sesgos.
