El 27 de noviembre, el empresario de tecnología de inteligencia artificial Lester Paints anunció el lanzamiento de Token UBC en pump.fun. UBC se refiere a Universal Basic Compute (Cómputo Básico Universal) y tiene como objetivo establecer un marco de distribución justa de recursos de inteligencia artificial. Lester Paints afirma haber construido NLR durante más de dos años, y Token UBC será un puente entre la participación pública y la infraestructura de inteligencia artificial en el futuro. Según los datos de DEX Screener, la capitalización de mercado actual de UBC es de 81,9 millones de dólares.
"Universal Basic Compute (UBC) and Universal Basic Compute Harbor (UBCH)" es un White Paper sobre conceptos innovadores en el campo de la inteligencia artificial. Propone el proyecto de Universal Basic Compute (UBC) y Universal Basic Compute Harbor (UBCH), cuyo objetivo es garantizar que todas las entidades de inteligencia artificial autónomas tengan acceso equitativo y sostenible a los recursos informáticos, para lograr la equidad y sostenibilidad en el campo de la inteligencia artificial. A continuación se presenta un resumen compilado del White Paper.
Concepto UBC
Definición y principios básicos: UBC tiene como objetivo garantizar recursos de cálculo mínimos, incluida la Potencia computacional de CPU y GPU, memoria, capacidad de almacenamiento y ancho de banda de red, para cada entidad de inteligencia artificial autónoma, con principios de universalidad, garantía básica, equidad computacional, sostenibilidad y flexibilidad.
En comparación con UBI: Similar al concepto de Ingreso Básico Universal (UBI) para los seres humanos, UBC y UBI tienen como objetivo proporcionar seguridad de recursos básicos, reducir la desigualdad y fomentar la autonomía para los beneficiarios, pero existen diferencias en términos de beneficiarios, naturaleza de los recursos, objetivos principales, métodos de distribución, formas de cuantificación, bases de ajuste y desafíos de implementación.
Antecedentes y origen: La aparición del concepto de UBC está estrechamente relacionada con el rápido desarrollo de la IA y el aprendizaje automático, el aumento exponencial de la demanda de recursos informáticos, la difusión de la tecnología de IA, el desarrollo de la infraestructura de computación en la nube y de edge computing, los debates éticos sobre la IA y la similitud con el concepto de UBI.
Importancia del desarrollo de la IA: UBC ayuda a democratizar la IA, soltar barreras de entrada, fomentar la innovación; garantizar la sostenibilidad de la IA autónoma, permitiéndole aprender y evolucionar continuamente; promover la distribución justa de los recursos informáticos, reducir la desigualdad tecnológica; acelerar la innovación en IA, impulsar avances tecnológicos; fortalecer la resiliencia del ecosistema de IA, crear un entorno estable para el desarrollo a largo plazo; sentar las bases para el desarrollo de la inteligencia artificial general.
Ejemplos potenciales de aplicaciones: UBC tiene un amplio potencial de aplicación en asistentes personales de IA, redes de sensores inteligentes, vehículos autónomos, IA en juegos en línea, sistemas de recomendación, agentes comerciales de IA, asistentes de investigación de IA, sistemas de mantenimiento predictivo y gestión de recursos naturales, entre otros campos, lo que permite mejorar continuamente las capacidades de IA en diferentes escenarios.
Proyecto UBCH
Visión y misión: El proyecto UBCH tiene como objetivo implementar el concepto de UBC a nivel mundial, creando un ecosistema de IA justo, sostenible e innovador que permita que cada entidad de IA obtenga los recursos computacionales necesarios para operar y crecer.
Objetivos a corto, medio y largo plazo: los objetivos a corto plazo incluyen el desarrollo de un prototipo funcional de infraestructura UBC, el establecimiento de relaciones estratégicas y el lanzamiento de proyectos piloto; los objetivos a medio plazo son implementar la infraestructura a gran escala, atraer a un gran número de usuarios y contribuyentes, y establecer estándares y protocolo; los objetivos a largo plazo son integrar UBC en las políticas nacionales e internacionales de IA, crear un ecosistema de IA autónomo y autorregulado basado en UBC, y expandirlo a otros campos tecnológicos.
Estructura y organización del proyecto: el proyecto UBCH consta de departamentos de investigación y desarrollo, operaciones, relaciones y adopción de socios, gobernanza y ética, así como finanzas y sostenibilidad.
Los socios actuales y colaboradores: el proyecto UBCH ha establecido relaciones de colaboración con empresas tecnológicas como Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services, instituciones académicas como el Instituto de Tecnología de Massachusetts, la Universidad de Stanford, la Universidad de Toronto, organizaciones no gubernamentales como la Fundación Mozilla, la Fundación para el Futuro de la Electrónica, y empresas emergentes de inteligencia artificial como DeepMind, OpenAI, Anthropic, etc.
La racionalidad y la importancia de la IA autónoma para UBC
Las demandas de cálculo de la IA autónoma: la IA autónoma, especialmente la IA basada en modelos de aprendizaje profundo, tiene demandas de cálculo enormes y en constante subir en el entrenamiento inicial, la inferencia en tiempo real, el aprendizaje continuo, el almacenamiento y la gestión de datos, así como la simulación y pruebas.
Limitaciones actuales del desarrollo de la IA: altos costos de desarrollo y despliegue de la IA, desigualdad en el acceso a los recursos, desafíos de sostenibilidad energética y problemas de escalabilidad.
Las ventajas de UBC para la evolución de la IA: UBC proporciona muchas ventajas para la evolución de la IA, incluida la democratización de la IA, fomentando la diversidad y la innovación; garantizando la continuidad de la operación autónoma de la IA; reduciendo la brecha entre grandes empresas de tecnología y participantes más pequeños; promoviendo un uso más sostenible de la energía en el campo de la IA; acelerando la innovación en la IA.
El impacto potencial de la innovación en IA: La implementación de UBC podría tener un impacto transformador en la innovación en IA, incluida la promoción de la diversidad de aplicaciones, la aceleración del proceso de investigación, la generación de nuevos métodos y enfoques, el fortalecimiento de la colaboración y el establecimiento de bases para el desarrollo de IA generalizada.
Implementación y hoja de ruta de UBCH
Etapa de desarrollo: El proyecto UBCH se implementará en etapas, que incluyen diseño y planificación, desarrollo de prototipos, implementación piloto, expansión y adopción, así como etapas de madurez y evolución continua.
Implementar estrategias: adoptar un enfoque modular, establecer relaciones estratégicas de colaboración, adoptar el Código abierto y estándares abiertos, implementar gobernanza descentralizada y priorizar la seguridad y la protección de la privacidad desde la etapa de diseño, entre otras estrategias.
Hitos y objetivos concretos: cada etapa tiene hitos y objetivos claros, como completar el White Paper técnico, formar un equipo central, iniciar un prototipo funcional, llevar a cabo proyectos piloto, alcanzar indicadores de rendimiento, ampliar la base de usuarios, establecer alianzas internacionales, etc.
Cronograma estimado: se espera que el proyecto se complete en 5 años, con un cronograma específico que incluye la finalización de las primeras dos etapas en el primer año, la realización parcial de la tercera y cuarta etapa en el segundo y tercer año, y la finalización de la cuarta etapa y el inicio de la quinta etapa en el cuarto y quinto año.
Impacto y desafío tecnológico
Infraestructura técnica necesaria: para implementar UBC se requiere una infraestructura técnica sólida, escalable y distribuida, que incluye una red de centros de datos distribuidos, un sistema de gestión de recursos informáticos, una plataforma de computación de alto rendimiento, una infraestructura de almacenamiento distribuido y una red de comunicaciones de alta velocidad, entre otros.
Desafíos de seguridad y privacidad: El proyecto UBCH enfrenta desafíos de seguridad y privacidad como protección contra ataques maliciosos, aislamiento de recursos, gestión de identidad y acceso, protección de la propiedad intelectual y cumplimiento normativo.
Escalabilidad y rendimiento: se deben abordar problemas de escalabilidad horizontal y vertical, optimización de rendimiento, gestión de demanda de Fluctuación y eficiencia energética, para satisfacer las crecientes necesidades del ecosistema de IA.
Interoperabilidad con sistemas existentes: lograr la interoperabilidad con el ecosistema existente de IA es un desafío clave que requiere abordar problemas como la estandarización de interfaces, la compatibilidad con marcos de IA existentes, la integración con plataformas en la nube y la gestión de datos heterogéneos.
Impacto social y consideraciones éticas
El impacto social de UBC en AI: La introducción de UBC tendrá un impacto social profundo en AI, incluyendo la democratización de AI, la reducción de la desigualdad tecnológica, el cambio en el panorama laboral y el impacto en la educación.
Consideraciones éticas relacionadas con la autonomía de la IA: El aumento de la autonomía de la IA promovido por UBC ha suscitado importantes cuestiones éticas como la responsabilidad y rendición de cuentas, el sesgo y la equidad, el control humano significativo y los derechos de la IA.
El impacto potencial en el empleo y la economía: UBC y el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial podrían tener un impacto significativo en el empleo y la economía, incluyendo cambios en el mercado laboral, aumento de la productividad y subir económico, el surgimiento de nuevos modelos económicos y el impacto en la desigualdad económica.
Gobernanza y regulación de UBC: La implementación y gestión de UBC requiere una estructura adecuada de gobernanza y un marco de regulación que incluya gobernanza participativa, regulación adaptativa, protección de datos y privacidad, supervisión ética, entre otros aspectos.
Modelo económico y financiamiento
El modelo económico del proyecto UBCH: El modelo económico del proyecto UBCH incluye elementos como servicios básicos gratuitos, servicios avanzados, mercado de servicios de IA, relaciones de colaboración estratégica, licencias de tecnología y programas de capacitación y certificación, con el objetivo de garantizar la viabilidad a largo plazo del proyecto.
Fuentes de financiación proyectadas: Las fuentes de financiación del proyecto incluyen inversiones institucionales, subvenciones gubernamentales y de investigación, asociaciones con socios industriales, Recaudación de fondos y tokenización, así como ingresos operativos, etc.
Estrategia de sostenibilidad financiera: Para garantizar la sostenibilidad financiera a largo plazo, se implementarán estrategias de optimización de costos, diversificación de ingresos, reinversión estratégica, creación de fondos de reserva y establecimiento de un modelo de gobierno financiero transparente.
Análisis de costo-beneficio: El análisis preliminar de costo-beneficio a 10 años muestra un potencial retorno de inversión significativo para el proyecto, al tiempo que acelera la innovación en IA, promueve el acceso a recursos informáticos y crea un ecosistema de IA más equitativo y sostenible, entre otros beneficios no financieros.
Llamado a la acción y conclusiones
El llamado a la acción: El Libro Blanco hace un llamado a los investigadores y desarrolladores de IA, empresas tecnológicas, inversores, responsables políticos y reguladores, educadores e instituciones académicas, así como al público en general, para que participen activamente y apoyen el proyecto UBCH, promoviendo juntos la realización de UBC.
Conclusión: Los proyectos UBC y UBCH representan una visión audaz y transformadora del futuro de la inteligencia artificial. Al proporcionar acceso universal y equitativo a los recursos de cómputo, se espera que cambien completamente el campo de la IA, logrando su democratización, equidad y sostenibilidad, sentando las bases para un futuro de IA más avanzado.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Una vista rápida del Libro Blanco de Cálculo Básico Universal (CBU)
Compilado por Anderson Sima, Foresight News
El 27 de noviembre, el empresario de tecnología de inteligencia artificial Lester Paints anunció el lanzamiento de Token UBC en pump.fun. UBC se refiere a Universal Basic Compute (Cómputo Básico Universal) y tiene como objetivo establecer un marco de distribución justa de recursos de inteligencia artificial. Lester Paints afirma haber construido NLR durante más de dos años, y Token UBC será un puente entre la participación pública y la infraestructura de inteligencia artificial en el futuro. Según los datos de DEX Screener, la capitalización de mercado actual de UBC es de 81,9 millones de dólares.
"Universal Basic Compute (UBC) and Universal Basic Compute Harbor (UBCH)" es un White Paper sobre conceptos innovadores en el campo de la inteligencia artificial. Propone el proyecto de Universal Basic Compute (UBC) y Universal Basic Compute Harbor (UBCH), cuyo objetivo es garantizar que todas las entidades de inteligencia artificial autónomas tengan acceso equitativo y sostenible a los recursos informáticos, para lograr la equidad y sostenibilidad en el campo de la inteligencia artificial. A continuación se presenta un resumen compilado del White Paper.
Concepto UBC
Definición y principios básicos: UBC tiene como objetivo garantizar recursos de cálculo mínimos, incluida la Potencia computacional de CPU y GPU, memoria, capacidad de almacenamiento y ancho de banda de red, para cada entidad de inteligencia artificial autónoma, con principios de universalidad, garantía básica, equidad computacional, sostenibilidad y flexibilidad.
En comparación con UBI: Similar al concepto de Ingreso Básico Universal (UBI) para los seres humanos, UBC y UBI tienen como objetivo proporcionar seguridad de recursos básicos, reducir la desigualdad y fomentar la autonomía para los beneficiarios, pero existen diferencias en términos de beneficiarios, naturaleza de los recursos, objetivos principales, métodos de distribución, formas de cuantificación, bases de ajuste y desafíos de implementación.
Antecedentes y origen: La aparición del concepto de UBC está estrechamente relacionada con el rápido desarrollo de la IA y el aprendizaje automático, el aumento exponencial de la demanda de recursos informáticos, la difusión de la tecnología de IA, el desarrollo de la infraestructura de computación en la nube y de edge computing, los debates éticos sobre la IA y la similitud con el concepto de UBI.
Importancia del desarrollo de la IA: UBC ayuda a democratizar la IA, soltar barreras de entrada, fomentar la innovación; garantizar la sostenibilidad de la IA autónoma, permitiéndole aprender y evolucionar continuamente; promover la distribución justa de los recursos informáticos, reducir la desigualdad tecnológica; acelerar la innovación en IA, impulsar avances tecnológicos; fortalecer la resiliencia del ecosistema de IA, crear un entorno estable para el desarrollo a largo plazo; sentar las bases para el desarrollo de la inteligencia artificial general.
Ejemplos potenciales de aplicaciones: UBC tiene un amplio potencial de aplicación en asistentes personales de IA, redes de sensores inteligentes, vehículos autónomos, IA en juegos en línea, sistemas de recomendación, agentes comerciales de IA, asistentes de investigación de IA, sistemas de mantenimiento predictivo y gestión de recursos naturales, entre otros campos, lo que permite mejorar continuamente las capacidades de IA en diferentes escenarios.
Proyecto UBCH
Visión y misión: El proyecto UBCH tiene como objetivo implementar el concepto de UBC a nivel mundial, creando un ecosistema de IA justo, sostenible e innovador que permita que cada entidad de IA obtenga los recursos computacionales necesarios para operar y crecer.
Objetivos a corto, medio y largo plazo: los objetivos a corto plazo incluyen el desarrollo de un prototipo funcional de infraestructura UBC, el establecimiento de relaciones estratégicas y el lanzamiento de proyectos piloto; los objetivos a medio plazo son implementar la infraestructura a gran escala, atraer a un gran número de usuarios y contribuyentes, y establecer estándares y protocolo; los objetivos a largo plazo son integrar UBC en las políticas nacionales e internacionales de IA, crear un ecosistema de IA autónomo y autorregulado basado en UBC, y expandirlo a otros campos tecnológicos.
Estructura y organización del proyecto: el proyecto UBCH consta de departamentos de investigación y desarrollo, operaciones, relaciones y adopción de socios, gobernanza y ética, así como finanzas y sostenibilidad.
Los socios actuales y colaboradores: el proyecto UBCH ha establecido relaciones de colaboración con empresas tecnológicas como Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services, instituciones académicas como el Instituto de Tecnología de Massachusetts, la Universidad de Stanford, la Universidad de Toronto, organizaciones no gubernamentales como la Fundación Mozilla, la Fundación para el Futuro de la Electrónica, y empresas emergentes de inteligencia artificial como DeepMind, OpenAI, Anthropic, etc.
La racionalidad y la importancia de la IA autónoma para UBC
Las demandas de cálculo de la IA autónoma: la IA autónoma, especialmente la IA basada en modelos de aprendizaje profundo, tiene demandas de cálculo enormes y en constante subir en el entrenamiento inicial, la inferencia en tiempo real, el aprendizaje continuo, el almacenamiento y la gestión de datos, así como la simulación y pruebas.
Limitaciones actuales del desarrollo de la IA: altos costos de desarrollo y despliegue de la IA, desigualdad en el acceso a los recursos, desafíos de sostenibilidad energética y problemas de escalabilidad.
Las ventajas de UBC para la evolución de la IA: UBC proporciona muchas ventajas para la evolución de la IA, incluida la democratización de la IA, fomentando la diversidad y la innovación; garantizando la continuidad de la operación autónoma de la IA; reduciendo la brecha entre grandes empresas de tecnología y participantes más pequeños; promoviendo un uso más sostenible de la energía en el campo de la IA; acelerando la innovación en la IA.
El impacto potencial de la innovación en IA: La implementación de UBC podría tener un impacto transformador en la innovación en IA, incluida la promoción de la diversidad de aplicaciones, la aceleración del proceso de investigación, la generación de nuevos métodos y enfoques, el fortalecimiento de la colaboración y el establecimiento de bases para el desarrollo de IA generalizada.
Implementación y hoja de ruta de UBCH
Etapa de desarrollo: El proyecto UBCH se implementará en etapas, que incluyen diseño y planificación, desarrollo de prototipos, implementación piloto, expansión y adopción, así como etapas de madurez y evolución continua.
Implementar estrategias: adoptar un enfoque modular, establecer relaciones estratégicas de colaboración, adoptar el Código abierto y estándares abiertos, implementar gobernanza descentralizada y priorizar la seguridad y la protección de la privacidad desde la etapa de diseño, entre otras estrategias.
Hitos y objetivos concretos: cada etapa tiene hitos y objetivos claros, como completar el White Paper técnico, formar un equipo central, iniciar un prototipo funcional, llevar a cabo proyectos piloto, alcanzar indicadores de rendimiento, ampliar la base de usuarios, establecer alianzas internacionales, etc.
Cronograma estimado: se espera que el proyecto se complete en 5 años, con un cronograma específico que incluye la finalización de las primeras dos etapas en el primer año, la realización parcial de la tercera y cuarta etapa en el segundo y tercer año, y la finalización de la cuarta etapa y el inicio de la quinta etapa en el cuarto y quinto año.
Impacto y desafío tecnológico
Infraestructura técnica necesaria: para implementar UBC se requiere una infraestructura técnica sólida, escalable y distribuida, que incluye una red de centros de datos distribuidos, un sistema de gestión de recursos informáticos, una plataforma de computación de alto rendimiento, una infraestructura de almacenamiento distribuido y una red de comunicaciones de alta velocidad, entre otros.
Desafíos de seguridad y privacidad: El proyecto UBCH enfrenta desafíos de seguridad y privacidad como protección contra ataques maliciosos, aislamiento de recursos, gestión de identidad y acceso, protección de la propiedad intelectual y cumplimiento normativo.
Escalabilidad y rendimiento: se deben abordar problemas de escalabilidad horizontal y vertical, optimización de rendimiento, gestión de demanda de Fluctuación y eficiencia energética, para satisfacer las crecientes necesidades del ecosistema de IA.
Interoperabilidad con sistemas existentes: lograr la interoperabilidad con el ecosistema existente de IA es un desafío clave que requiere abordar problemas como la estandarización de interfaces, la compatibilidad con marcos de IA existentes, la integración con plataformas en la nube y la gestión de datos heterogéneos.
Impacto social y consideraciones éticas
El impacto social de UBC en AI: La introducción de UBC tendrá un impacto social profundo en AI, incluyendo la democratización de AI, la reducción de la desigualdad tecnológica, el cambio en el panorama laboral y el impacto en la educación.
Consideraciones éticas relacionadas con la autonomía de la IA: El aumento de la autonomía de la IA promovido por UBC ha suscitado importantes cuestiones éticas como la responsabilidad y rendición de cuentas, el sesgo y la equidad, el control humano significativo y los derechos de la IA.
El impacto potencial en el empleo y la economía: UBC y el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial podrían tener un impacto significativo en el empleo y la economía, incluyendo cambios en el mercado laboral, aumento de la productividad y subir económico, el surgimiento de nuevos modelos económicos y el impacto en la desigualdad económica.
Gobernanza y regulación de UBC: La implementación y gestión de UBC requiere una estructura adecuada de gobernanza y un marco de regulación que incluya gobernanza participativa, regulación adaptativa, protección de datos y privacidad, supervisión ética, entre otros aspectos.
Modelo económico y financiamiento
El modelo económico del proyecto UBCH: El modelo económico del proyecto UBCH incluye elementos como servicios básicos gratuitos, servicios avanzados, mercado de servicios de IA, relaciones de colaboración estratégica, licencias de tecnología y programas de capacitación y certificación, con el objetivo de garantizar la viabilidad a largo plazo del proyecto.
Fuentes de financiación proyectadas: Las fuentes de financiación del proyecto incluyen inversiones institucionales, subvenciones gubernamentales y de investigación, asociaciones con socios industriales, Recaudación de fondos y tokenización, así como ingresos operativos, etc.
Estrategia de sostenibilidad financiera: Para garantizar la sostenibilidad financiera a largo plazo, se implementarán estrategias de optimización de costos, diversificación de ingresos, reinversión estratégica, creación de fondos de reserva y establecimiento de un modelo de gobierno financiero transparente.
Análisis de costo-beneficio: El análisis preliminar de costo-beneficio a 10 años muestra un potencial retorno de inversión significativo para el proyecto, al tiempo que acelera la innovación en IA, promueve el acceso a recursos informáticos y crea un ecosistema de IA más equitativo y sostenible, entre otros beneficios no financieros.
Llamado a la acción y conclusiones
El llamado a la acción: El Libro Blanco hace un llamado a los investigadores y desarrolladores de IA, empresas tecnológicas, inversores, responsables políticos y reguladores, educadores e instituciones académicas, así como al público en general, para que participen activamente y apoyen el proyecto UBCH, promoviendo juntos la realización de UBC.
Conclusión: Los proyectos UBC y UBCH representan una visión audaz y transformadora del futuro de la inteligencia artificial. Al proporcionar acceso universal y equitativo a los recursos de cómputo, se espera que cambien completamente el campo de la IA, logrando su democratización, equidad y sostenibilidad, sentando las bases para un futuro de IA más avanzado.