Nuevas tendencias en la fusión de tecnologías AI: evolución de centralizado a distribuido

En el último mes, el campo de la inteligencia artificial ha mostrado una tendencia de desarrollo interesante: la IA tradicional está pasando de ser centralizada a distribuida, mientras que la IA basada en blockchain está avanzando de la etapa de prueba de concepto a la practicidad. Estos dos campos están fusionándose rápidamente, formando un nuevo paradigma tecnológico.

Las dinámicas de desarrollo de la IA tradicional muestran que los modelos de IA se están volviendo más ligeros y portátiles. Por ejemplo, la inteligencia local lanzada por un gigante tecnológico y la popularización de varios modelos de IA fuera de línea significan que el alcance de las aplicaciones de IA ya no se limita a grandes centros de servicios en la nube, sino que pueden ser desplegadas en teléfonos inteligentes, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.

Al mismo tiempo, algunos asistentes de IA logran el diálogo entre AIs a través de tecnologías de procesamiento multicanal, lo que marca la transición de la IA de un agente único a un grupo colaborativo. Este avance tecnológico ha planteado nuevos desafíos: ¿cómo garantizar la coherencia de datos y la credibilidad de decisiones entre instancias de IA distribuidas cuando el vehículo de IA es altamente descentralizado?

Esta necesidad es clara: el avance tecnológico (ligereza del modelo) provoca un cambio en la forma de implementación (portadores distribuidos), lo que genera una nueva demanda (verificación descentralizada).

Por otro lado, la trayectoria del desarrollo de la IA en blockchain también es muy clara. Los proyectos iniciales se centraron principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a prestar atención a la construcción de infraestructuras de IA más fundamentales. Cada proyecto se especializa en áreas como potencia de cálculo, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros que construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más que se enfocan en el aprendizaje federado, la computación en la nube y los incentivos de datos distribuidos.

Esto refleja una lógica de suministro clara: después de que se enfríe la especulación sobre conceptos, surge la demanda de infraestructura, lo que impulsa la especialización y, en última instancia, forma un efecto de colaboración ecológica.

Curiosamente, la "debilidad" de la demanda de la IA tradicional está gradualmente coincidiendo con la "fortaleza" de la oferta de la IA en blockchain. La IA tradicional se está volviendo cada vez más madura técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA en blockchain tiene innovaciones en modelos económicos, pero su implementación técnica está relativamente rezagada. La fusión de ambas puede lograr una complementariedad de ventajas.

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

Esta combinación no solo mantiene la eficiencia y flexibilidad de los cálculos fuera de la cadena, sino que también asegura la credibilidad y transparencia mediante una verificación en la cadena de bajo peso. Cabe destacar que el rápido desarrollo de la IA no distingue entre la tecnología tradicional y la de blockchain, sino que fusiona de manera natural las ventajas de ambas, impulsando la industria hacia adelante.