La fusión acelerada de la IA y la cadena de bloques complementa las ventajas tradicionales e innovadoras.

En el último mes, al observar las tendencias en el campo de la IA, he descubierto una tendencia interesante: la IA tradicional se está desarrollando hacia un enfoque distribuido, mientras que la IA de cadena de bloques está pasando de la fase de prueba de concepto a la funcionalidad práctica; ambos están fusionándose a un ritmo acelerado.

Primero, el campo de la IA tradicional muestra una tendencia hacia la descentralización. La proliferación de inteligencia local y modelos de IA offline indica que los portadores de IA ya no están limitados a grandes centros de computación en la nube, sino que pueden ser desplegados en teléfonos móviles, dispositivos de borde e incluso terminales de Internet de las cosas. Al mismo tiempo, algunos asistentes de IA logran el diálogo entre IA a través de protocolos de comunicación de múltiples agentes, lo que marca la transición de la inteligencia individual a la colaboración en grupo.

Este desarrollo ha planteado nuevos desafíos: ¿cómo asegurar la consistencia de los datos y la credibilidad de las decisiones entre las instancias de IA distribuidas cuando el portador de IA es altamente distribuido? Esta cadena de demanda es claramente visible: el avance tecnológico (aligeramiento de modelos) lleva a un cambio en la forma de despliegue (portadores distribuidos), lo que genera una nueva demanda (verificación descentralizada).

Por otro lado, el camino de desarrollo de la Cadena de bloques AI también es muy claro. Los proyectos iniciales se centraban principalmente en la especulación, pero recientemente el mercado ha comenzado a moverse hacia la construcción sistemática de infraestructuras de AI más fundamentales. Cada proyecto se especializa en áreas como la potencia de cálculo, la inferencia, la anotación de datos y el almacenamiento. Algunos se enfocan en la agregación de potencia de cálculo descentralizada, otros construyen redes de inferencia descentralizadas, y algunos más se centran en el aprendizaje federal, la computación en el borde y los incentivos de datos distribuidos.

Esto refleja una lógica de suministro clara: después de que la especulación se enfríe, la demanda de infraestructura se manifiesta, impulsando la aparición de la división profesional del trabajo y, en última instancia, formando un efecto de colaboración ecológica.

Es interesante que la "debilidad" de la demanda de la IA tradicional se esté acercando cada vez más a la "fortaleza" de la oferta de la IA de cadena de bloques. La IA tradicional está madurando técnicamente, pero carece de incentivos económicos y mecanismos de gobernanza; la IA de cadena de bloques tiene innovaciones en su modelo económico, pero su implementación técnica es relativamente atrasada. La fusión de ambos puede lograr una complementariedad de ventajas.

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

Esta combinación mantiene tanto la eficiencia y flexibilidad del cálculo fuera de la cadena, como asegura la credibilidad y transparencia a través de una verificación ligera en la cadena.

Es importante señalar que, aunque algunos consideran que la AI de cadena de bloques es un mito, al observar detenidamente se puede ver que el rápido desarrollo de la AI no distingue entre lo tradicional y la cadena de bloques; solo los prejuicios humanos hacen tal distinción. En el futuro, la fusión de la AI y la cadena de bloques traerá más posibilidades de innovación.