¿Cómo reestructurará el proyecto, que fue visto con buenos ojos por DAT antes del TGE, el panorama del poder de la IA?

Autor: on-chain anécdotas Fuente: medium

El dilema del poder en la era de la IA y las formas de superarlo

La historia de la lucha continua entre "abierto" y "monopolio" es el desarrollo de Internet, y el poder hegemónico inevitablemente se dirige a concentrarse en los grupos tecnológicos que controlan los datos y la capacidad de cómputo. En el campo de la IA, se está desarrollando un guion similar, y la situación es aún más grave. A medida que la escala de los parámetros de los modelos de IA se expande a una velocidad asombrosa, y cuando la capacidad de cómputo de los chips de inteligencia artificial en todo el mundo está controlada por unos pocos servicios en la nube de empresas, ya ha surgido un profundo dilema: está surgiendo un "oligopolio digital" más poderoso que la era de Internet, constituido por un triple monopolio de "datos-algoritmos-capacidad de cómputo". Los enormes datos personales que contribuyen los usuarios comunes se convierten en "datos de producción gratuitos" para entrenar modelos en este esquema, y no pueden compartir el valor enorme que crean con los datos, lo que limita la innovación.

Sin embargo, el desarrollo de la tecnología siempre está gestando el poder de la transformación, la aparición de la blockchain nos ha mostrado la posibilidad de la descentralización del poder. Ethereum ha devuelto el derecho al desarrollo de aplicaciones a los desarrolladores, y Bitcoin ha descentralizado el poder financiero a varios nodos. Designando un papel similar en el campo de la IA, siguiendo esta línea, el proyecto 0G ha surgido y se le tienen grandes expectativas, construyendo una red de incentivos de IA descentralizada como objetivo central de 0G, rompiendo fundamentalmente el actual patrón de poder. Devolviendo el valor de los datos de computación y los modelos a cada participante, permitiendo que la IA se convierta realmente en un producto público inclusivo.

Acumular infraestructura de IA utilizando soluciones tecnológicas

Para lograr la democratización de la inteligencia artificial, debemos abordar los puntos críticos fundamentales que enfrenta la infraestructura centralizada tradicional: baja flexibilidad, cuellos de botella en el rendimiento y baja eficiencia de almacenamiento. El desarrollo de una economía de inteligencia artificial descentralizada cuenta con el apoyo esencial proporcionado por 0G, gracias a un conjunto completo de una arquitectura tecnológica innovadora.

Arquitectura para resolver desafíos de flexibilidad

Cuando el modelo está a punto de actualizarse de GPT-3 a GPT-4, con un aumento casi cien veces en la escala de parámetros, las desventajas de la arquitectura integral de los sistemas de IA tradicionales se hacen evidentes, donde "tirar de un hilo mueve todo el cuerpo". Los desarrolladores se ven obligados a invertir una gran cantidad de tiempo y recursos en la reestructuración y reconstrucción del sistema completo. Sin embargo, la aparición de 0G reemplaza la infraestructura de IA para descomponerla, dividiéndola en módulos de entrenamiento de modelos, procesamiento de datos y potencia de cálculo que pueden funcionar y actualizarse de forma independiente, comunicándose entre sí a través de interfaces estandarizadas. Los desarrolladores pueden, de manera similar a cambiar la carcasa de un teléfono inteligente, reemplazar un módulo específico según sea necesario, en lugar de cambiar todo el teléfono. Este diseño reduce en gran medida los costos de actualización y el ciclo de desarrollo general, asegurando que la infraestructura pueda mantenerse al día rápidamente con la evolución de la tecnología de IA, reduciendo así la implementación de actualizaciones tecnológicas negativas.

突破 revolucionario en rendimiento

La respuesta instantánea de los agentes de IA, o la toma de decisiones en milisegundos de la conducción autónoma, plantea estrictos requisitos sobre la velocidad de procesamiento y el rendimiento de las redes de bajo nivel. Para respaldar la demanda futura de transacciones de IA en tiempo real a gran escala, el objetivo de diseño de la red 0G es completar 11000 TPS de procesamiento de transacciones y un rendimiento de hasta 50 GB/s. Si la IA de gestión del tráfico urbano se implementa en 0G, esto significa que tendrá la capacidad de procesar miles de señales de estado de semáforos en tiempo real y condiciones de tráfico, completando decisiones óptimas en un instante. Eliminar el sesgo de juicio causado por la latencia de la red. Asegurar que las aplicaciones de IA pasen del laboratorio a la vida real radica en esta potente garantía de rendimiento.

Diseño de código de corrección en una arquitectura de fragmentación infinita

La red principal 0G adopta un diseño de código de borrado y una arquitectura innovadora de procesamiento de artefactos sistematizados, mejorando el modelo tradicional de capas de datos fríos y calientes. Pongamos un ejemplo: un bloque de datos original puede dividirse en más de 3000 fragmentos encriptados, utilizando un algoritmo de codificación dinámica para lograr el equilibrio óptimo entre disponibilidad de datos y eficiencia de almacenamiento. En condiciones ideales, la carga de mercancías en toda la red puede alcanzar una capacidad de escritura de N×35MB/s en N nodos, gracias a la conservación de una copia única de fragmentos en los nodos de almacenamiento y a un mecanismo de verificación de muestreo aleatorio, lo que permite una expansión lineal en el número de nodos de carga en toda la red. Así, se reconstruye el paradigma de gestión de datos de IA mediante una tecnología de almacenamiento global revolucionaria.

Los avances tecnológicos clave se reflejan en los siguientes tres aspectos:

1. Desacoplamiento de la ruta de datos: separar completamente el "canal de verificación de almacenamiento" del "canal de publicación de datos", logrando el consenso únicamente a través de firmas agregadas y el compromiso KZG, descubriendo el cuello de botella de difusión existente en las cadenas de bloques tradicionales.

2. Capa de almacenamiento jerárquico: los componentes de cálculo/almacenamiento admiten implementación independiente, lo que permite combinarlos según las necesidades y lograr un buen efecto. Al entrenar un modelo de mil millones de parámetros, se puede fijar el conjunto de datos en la capa L1 mediante un método de hash y utilizar nodos de ciclo para procesar los datos fragmentados.

3. Escalabilidad infinita de fragmentos: Teóricamente, soporta la demanda de almacenamiento de datos en el orden de EB, lo que puede equipar perfectamente los escenarios de procesamiento de grandes volúmenes de datos de IA. Gracias al mecanismo de reafirmación dinámica, se puede llevar a cabo una expansión horizontal de la capa de decisiones sin interrumpir el servicio.

La arquitectura comprime la latencia de acceso a los datos a niveles de microsegundos, lo que reduce los costos de almacenamiento en un 50% y apoya inicialmente el cálculo de múltiples fórmulas. Al abordar tareas complejas como el análisis de imágenes médicas, el sistema resuelve la programación automática de fragmentos de proximidad para realizar trabajos de inferencia en tiempo real, en lugar de migrar conjuntos de datos completos. Esta característica es lo que convierte a 0G en la única solución de almacenamiento centralizado capaz de satisfacer las demandas de entrenamiento de IA y aplicaciones en tiempo real.

De la tecnología al ecosistema: validación del mercado y aplicación práctica

La aceptación de una tecnología de vanguardia en el mercado y la construcción de un ecosistema próspero determina, en última instancia, su éxito. A través de aplicaciones prácticas y colaboraciones confiables, 0G está demostrando su valor comercial.

En enero de este año, el proveedor de servicios de nube líder mundial, Alibaba Cloud, anunció una colaboración con 0G, lo que impulsa el desarrollo de la infraestructura de próxima generación de Web3 y AI en la región de Asia-Pacífico. Al combinar la pila de tecnología AI centralizada de 0G con la capacidad de computación líder en la industria de Alibaba Cloud, su amplia base de clientes y su amplio impacto regional, esta colaboración tiene un significado estratégico. Para las empresas tradicionales y los desarrolladores, esto crea un camino para la adopción masiva de tecnologías descentralizadas; no solo es una integración tecnológica, sino también un importante puente entre los mundos de Web2 y Web3.

En concreto, la colaboración entre ambas partes de Alibaba se desarrollará en torno a varios aspectos clave, la infraestructura de la nube se integrará con el almacenamiento AI descentralizado 0G, para respaldar aplicaciones intensivas en datos, como el entrenamiento y la inferencia de AI a gran escala, así como la computación verificable. Ambas partes se unirán para iniciar actividades, como el trabajo en talleres, programas de mentores de hackatones, entre otros, para empoderar a la nueva generación de desarrolladores e innovadores en la región de Asia-Pacífico, estimulando su exploración del potencial de la fusión de AI, computación en la nube y tecnología de blockchain.

En este proceso, Cloudician Technology, un proveedor de servicios de infraestructura Web3 especializado, también brinda apoyo clave, impulsando conjuntamente la rápida fusión de la IA y Web3 en la región de Asia-Pacífico. Este evento es significativo, comparable a una tecnología ordinaria; significa que la arquitectura tecnológica de 0G y la visión ecológica han sido reconocidas por proveedores de servicios en la nube de primer nivel. Posteriormente, ambas partes están trabajando juntas para crear un futuro digital abierto, combinable y impulsado por la innovación para desarrolladores y empresas.

Las empresas que cotizan en bolsa están dispuestas a llevar a cabo una cooperación integral de manera activa, la confianza proviene de los avances técnicos logrados por 0G. En una conexión de Internet de bajo rendimiento, 0G logró recientemente completar el entrenamiento de un modelo grande de 107 mil millones de parámetros gracias a un clúster, este logro es considerado un avance monumental en el campo de la IA descentralizada. En comparación con la investigación relacionada realizada por Google, su eficiencia se ha incrementado en 357 veces, la visión del mercado en su totalidad fue atraída anteriormente, precisamente porque cuenta con este tipo de soporte técnico y el modelo de colaboración comercial de Alibaba Cloud.

Es sorprendente que la diversidad de los socios de 0G en la cooperación para el intercambio también sea destacada, ya que en el ecosistema existente no solo hay plataformas de tecnología Layer2 como Optimism, sino también industrias como IoTex que están profundamente arraigadas en el campo de Internet de las Cosas (DePIN). En el proceso de aterrizaje comercial en escenarios específicos, la colaboración con líderes de la industria puede acelerar el avance, mientras que la cooperación con plataformas tecnológicas puede consolidar sus capacidades subyacentes. Este modelo de cooperación dual de "líderes de la industria + plataformas tecnológicas" permite que el despliegue de 0G explote un fuerte potencial de explosión ecológica.

Visión futura: Cuando la innovación de la IA regrese a las masas

0G no solo logra innovaciones a nivel técnico, sino que también se refleja en la implementación de relaciones de producción en la era de la IA, promoviendo así que la innovación en IA regrese realmente a las masas. Los desarrolladores, gracias a la construcción de redes descentralizadas, poseen realmente la autonomía técnica, lo que les permite innovar libremente sin ser "atrapados" por la plataforma. Los usuarios comunes, a través del mecanismo de derechos de propiedad en blockchain, pueden transformar sus huellas digitales—ya sean registros de chat, datos de salud o hábitos de consumo—en activos personales que pueden ser autorizados y comercializados, y cada contribución de datos puede recibir una compensación económica justa.

Realizar "entrenar modelos de IA con dispositivos de consumo" es la forma final de esta visión. Imagina a un profesor de secundaria en una red 0G que, con sus años de acumulación de notas de enseñanza y datos de clase, colabora con sus colegas para entrenar una IA de tutoría personalizada que realmente comprenda las necesidades de los estudiantes locales, y que dependa de clústeres de computación profesional a precios posteriores. Un agricultor puede compartir los datos sobre el clima del suelo y el crecimiento de los cultivos de su campo, y junto con otros agricultores, entrenar un modelo de IA de agricultura de precisión adecuado a las condiciones locales de agua y suelo, obteniendo ingresos continuos del proceso de aplicación de este modelo.

Cuando la creación de la IA ya no sea un privilegio de unos pocos élites tecnológicas, sino una herramienta al alcance de miles de millones de personas comunes, la relación entre la humanidad y la IA pasará de recibir servicios a una colaboración activa y co-creación. En la verdadera revolución de la IA, tal vez descubramos que no se trata de cuántos parámetros del modelo se han actualizado, sino de que cada persona encuentra su valor único en la constante transformación y crecimiento, y comparte las recompensas que merece. Este es el futuro de desarrollo tecnológico que realmente merece ser esperado.