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

Recientemente, al observar las tendencias en el campo de la inteligencia artificial general, he descubierto una tendencia de desarrollo interesante: la inteligencia artificial tradicional está pasando de un enfoque centralizado a uno distribuido, mientras que la inteligencia artificial basada en blockchain está avanzando de la fase de prueba de concepto hacia la practicidad. Estos dos campos se están fusionando rápidamente.

Las dinámicas de desarrollo en el campo de la IA tradicional muestran que los modelos de IA están volviéndose más livianos y portátiles. Por ejemplo, la popularización de la inteligencia local y varios modelos de IA offline lanzados por un gigante tecnológico significa que el soporte para la IA ya no está limitado a grandes centros de servicios en la nube, sino que puede ser desplegado en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso en terminales de Internet de las Cosas.

Al mismo tiempo, ciertos asistentes de IA logran el diálogo entre AIs a través de protocolos de comunicación multi-agente, lo que señala que la IA está pasando de una inteligencia individual a una cooperación en grupo. Esta tendencia de desarrollo plantea una pregunta importante: ¿cómo asegurar la consistencia de datos y la credibilidad de decisiones entre estas instancias de IA que operan de manera altamente distribuida?

Esta necesidad es claramente lógica: el avance tecnológico (ligereza del modelo) lleva a un cambio en la forma de implementación (vehículo distribuido), lo que a su vez genera una nueva demanda (verificación descentralizada).

En el campo de la inteligencia artificial en blockchain, los proyectos iniciales se centraban principalmente en la especulación conceptual, pero recientemente el mercado ha comenzado a orientarse hacia una construcción sistemática de infraestructuras de IA más básicas. Algunos proyectos han comenzado a especializarse en funciones como potencia computacional, inferencia, etiquetado de datos y almacenamiento. Por ejemplo, ciertos proyectos se enfocan en la agregación descentralizada de potencia computacional, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más están trabajando en el aprendizaje federado y la computación en el borde.

Esto refleja una lógica de suministro que se vuelve cada vez más clara: después de que la especulación de conceptos se enfría, la demanda de infraestructura se manifiesta, lo que impulsa la aparición de una división del trabajo especializada, y finalmente se forma un efecto de colaboración ecológica.

La IA tradicional está madurando técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; por otro lado, la IA en blockchain tiene innovaciones en el modelo económico, pero su implementación técnica está rezagada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas, dando lugar a un nuevo paradigma que combine "cálculo eficiente" fuera de la cadena y "verificación rápida" en la cadena.

En este nuevo paradigma, la IA ya no es solo una herramienta, sino un participante con identidad económica. Aunque el enfoque de recursos como capacidad de cálculo, datos e inferencias está 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 tiempo que asegura la credibilidad y transparencia a través de la verificación ligera en la cadena.

Es importante señalar que la rápida evolución de la IA no distingue entre los campos tradicional o de blockchain, pero los prejuicios humanos sí lo hacen. Por lo tanto, respecto al futuro de la fusión de la IA con la tecnología blockchain, debemos mantener una actitud abierta y prospectiva.