Tendencias de fusión en el campo de la IA: de centralizado a distribuido, de concepto a práctico

Recientemente, la tendencia de desarrollo en el campo de la IA muestra una lógica de evolución interesante: la IA tradicional está pasando de una dirección centralizada a una distribuida, mientras que la IA blockchain está avanzando de la fase de prueba de concepto a la fase de utilidad. Estos dos campos están fusionándose a un ritmo acelerado.

En primer lugar, las dinámicas de desarrollo de la IA tradicional muestran una tendencia distribuida clara. La proliferación de diversos modelos de IA offline y tecnologías inteligentes locales refleja que los modelos de IA están volviéndose más ligeros y convenientes. Esto significa que el alcance de las aplicaciones de IA ya no se limita a grandes centros de computación 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, algunos sistemas de IA logran el diálogo entre IA a través de protocolos de comunicación multiagente, lo que marca una transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo. Esta transformación trae nuevos desafíos: ¿cómo asegurar la consistencia de datos y la credibilidad de las decisiones entre estas instancias de IA que operan de manera altamente distribuida?

Esta serie de cambios refleja una lógica de demanda clara: el avance tecnológico (reducción del peso del modelo) impulsa un cambio en la forma de despliegue (portadores distribuidos), lo que genera una nueva demanda (verificación descentralizada).

Por otro lado, la ruta de desarrollo de la IA en blockchain también está cambiando. En los primeros proyectos, la mayoría se centraba en la especulación de conceptos, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de IA más fundamentales. Varios proyectos están llevando a cabo una división profesional del trabajo en áreas como poder de cómputo, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de poder de cómputo descentralizado, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más están trabajando en direcciones como el aprendizaje federado, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.

Esto refleja una lógica de suministro que se vuelve gradualmente más clara: después de que la especulación conceptual se enfría, la demanda de infraestructura se hace evidente, impulsando la aparición de una división del trabajo especializada, que finalmente forma un efecto de colaboración ecológica.

Es importante señalar que la IA tradicional está madurando técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; mientras que la IA blockchain tiene innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede complementar sus ventajas.

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

Esta combinación mantiene la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, al mismo tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de la verificación liviana en la cadena. Este modelo de fusión podría convertirse en una dirección importante para el desarrollo futuro de la IA.