La economía de la IA necesita un nuevo motor: la visión radical de Ambient

En esta edición exclusiva de nuestroDetrás de la startupLa serie, Ishan Pandey se sienta con Travis Good, cofundador deAmbientes, una red de IA descentralizada que está redefiniendo cómo la computación, la verificación y el consenso de blockchain se unen.

Desde la construcción de sistemas de carga matemáticamente óptimos a la eficiencia biotecnológica pionera impulsada por la IA, Travis ahora se centra endecentralizing AIEn esta conversación franca y técnicamente densa, Travis explica por qué Ambient rechazó las suposiciones de la industria, por qué Proof of Work está haciendo un regreso y cómo la inferencia de IA puede alimentar una nueva economía de Internet verificable.

Ishan Pandey:Hola Travis, bienvenido a nuestroDetrás de la startupUsted comenzó en Harvard, trabajó en la optimización de sistemas complejos en biotecnología y transporte, y ahora está liderando una compañía blockchain impulsada por la IA. ¿Puede caminarnos a través de ese viaje? ¿Qué impulsó su cambio de las aplicaciones tradicionales de IA a la construcción de una red de IA descentralizada?

Travis Good:Gracias por tenerme, Ishan. soy lo que podrías llamar un contrario de tecnología profunda. me atraen dominios difíciles en los que los expertos afirman que los enfoques correctos son "conocimiento establecido".

En biotecnología, estaba en una reunión con una gran compañía farmacéutica cuando estaban afirmando orgullosamente que habían probado dos mil millones de compuestos para reemplazar un pesticida en particular utilizando un enfoque completamente de fuerza bruta con muchas personas y máquinas que trabajan 24/7. Todo lo que podía pensar en ese momento era “lo que es tan desperdicioso”. En la empresa donde era CTO, buscamos reducir radicalmente la necesidad de examinar tantos compuestos, utilizando el aprendizaje automático y la química computacional.

Del mismo modo, en el transporte, me dijeron los expertos que los motores de reglas (que carecían de garantías de rendimiento pero podían funcionar rápidamente) y los algoritmos genéticos (que carecían de garantías de rendimiento y de tiempo) eran lo mejor que la industria del transporte de mercancías podía esperar lograr. mi escepticismo acerca de eso me llevó a un agujero de investigación que terminó con mi reclutamiento de algunos matemáticos afiliados a la Universidad de Roma como consultores que finalmente nos ayudaron a construir el primer planificador de movimiento ferroviario de mercancías matemáticamente óptimo del mundo, que funcionó rápidamente, tenía garantías de rendimiento, y en realidad mejoró la velocidad de toda la red ferroviaria.

CryptoAI, que he estado viendo desde 2017, ha hecho consistentemente un par de suposiciones que creo que valen la pena examinar críticamente. El primero es que los “mercados de modelos” son los mejores para la economía de red, la innovación y el rendimiento. El segundo es que Proof of Stake es la mejor manera de proteger las redes que ofrecen una gran cantidad de minería. Yo estaba en fuerte desacuerdo con ambas ideas, pero seguían siendo repetidas cadena tras cadena. Luego, la IA centralizada entró en escena con “OpenAI” y Anthropic, y empecé a preocuparme realmente, porque nadie estaba construyendo lo que pensaba que sería una alternativa económica descentralizada viable. Sentí una obligación moral para entrar en el fray, así que creé Ambient con mi cofundador Max. Ambient está construido contra las dos

Ishan Pandey:Ambient recientemente obtuvo 7,2 millones de dólares en financiación liderada por a16z's Crypto Startup Accelerator, junto con Delphi Digital y Amber Group. Los inversores suelen buscar modelos económicos fuertes y motores defensibles.

Travis Good:No quiero poner palabras en la boca de nadie, pero mi creencia es que nuestros inversores reconocieron que Ambient resuelve un problema económico fundamental que surge a medida que la IA se convierte en la columna vertebral de la economía global.

Nuestro modelo de ingresos gira en torno a lo que llamamos "evidencia útil del trabajo" - un sistema en el que los mineros ganan tanto la inflación como las recompensas basadas en transacciones realizando inferencias de IA verificadas que los usuarios realmente necesitan y pagan. A diferencia de las criptomonedas tradicionales donde la minería no crea utilidad directa, los mineros ambientales producen valor económico con cada transacción. Esto crea un ciclo virtuoso: a medida que más usuarios necesitan inferencia de IA, más mineros se unen para proporcionarlo, fortalecendo la red y aumentando su utilidad.

La defensibilidad proviene de tres fuentes principales.En primer lugar, nuestras innovaciones técnicas en inferencia verificada —hemos logrado la verificación con sólo un 0,1% de superávit en comparación con los costes de superávit de los competidores de 10-1000 veces.En segundo lugar, nuestro enfoque en la estandarización —al optimizar para un modelo de lenguaje grande de alta calidad en lugar de fragmentar recursos en muchos modelos, mejoramos drásticamente la economía minera.Y en tercer lugar, los efectos de red—a medida que más mineros se unen, la latencia disminuye y el rendimiento aumenta, haciendo que la red sea más atractiva para los usuarios.

Desde una perspectiva de sostenibilidad, Ambient crea una economía donde la moneda está directamente ligada al recurso económico más valioso de la era futura: la inteligencia de máquinas.A medida que la IA se vuelve esencial para lograr todas las funciones de negocio, Ambient proporciona tanto la infraestructura computacional como el marco financiero para apoyar esta transición.

El aspecto más convincente que pienso fue nuestra capacidad de demostrar, no sólo teorizar, estas innovaciones – por ejemplo, en el momento en que levantamos nuestra semilla alrededor ya habíamos implementado nuestro sistema de inferencia verificada en modelos de hasta 400 mil millones de parámetros en tamaño.

Ishan Pandey:Aumentar el capital en el mercado actual es un reto, pero Ambient ha obtenido con éxito el respaldo de a16z, Delphi Ventures y Amber Group. ¿Qué lecciones clave aprendió del proceso de recaudación de fondos, y qué consejo le daría a otras startups de IA y blockchain que buscan atraer a inversores de primer nivel?

Travis Good:En cuanto a las lecciones del proceso de recaudación de fondos, creo que aprendí que cuanto más cuidadosa sea la diligencia técnica de un fondo, más impresionado y entusiasmado me siento, porque ese esfuerzo muestra las propias capacidades técnicas, las perspectivas y la voluntad de un fondo de participar en el proyecto.

La otra lección que aprendí es que no todo el mundo tiene una tesis sobre todo, por lo que es importante y necesario alinearse con fondos que tienen una tesis sobre el área de su proyecto y cuya tesis se alinea con su proyecto.

En cuanto a mi consejo? creo que la intención importa. La misión de Ambient es entregar AI descentralizada a escala, para abordar los problemas económicos fundamentales que crea la IA centralizada, mientras que da a los mineros el mejor acuerdo económico posible al traer de vuelta y modernizar Proof of Work. Queremos ayudar no sólo a nuestra red, sino a servir a Web2 y a muchas otras blockchains con la inferencia verificada más rápida y barata en el mejor modelo de pesos abiertos. Creo firmemente que nuestros inversores resonaron con esa misión y quisieron invertir en las innovaciones que propusimos para lograrlo. Mi sencillo consejo a otros fundadores sería no perseguir tendencias, para emprender proyectos en los que usted cree sinceramente y piensa en cambiar el mundo.

Ishan Pandey:¿Cómo planea asignar el nuevo capital a través de la I+D, la infraestructura y los esfuerzos de escalación? ¿Hay algún hito técnico o estrategias de ingreso al mercado que acelerarán este financiamiento?

Travis Good:Estamos asignando capital a tres prioridades principales, con el desarrollo técnico tomando la mayor parte.

En primer lugar, aproximadamente el 60% va hacia la I+D para perfeccionar nuestro sistema de inferencia verificada y mejorar nuestro forco de Solana.Queremos que la inferencia verificada sea una experiencia sin problemas para los mineros grandes y pequeños.Asimismo, queremos que nuestra API sea lo más útil posible para los desarrolladores, por lo que estamos trabajando duro en la parte de Solana.

En segundo lugar, alrededor del 25% está dedicado a la infraestructura y el desarrollo de testnet.Estamos apuntando a un lanzamiento de testnet a finales de este año, que permitirá a los mineros y desarrolladores experimentar la plataforma de primera mano.

El 15% restante apoya nuestra estrategia go-to-market, que tiene dos pistas: reclutamiento de mineros y compromiso de desarrolladores. En el lado de la minería, estamos creando herramientas y recursos para ayudar a los propietarios de GPU a pasar a la minería Ambient. Para los desarrolladores, nos enfocamos en demostrar casos de uso convincentes para la AI en cadena verificada. Si eres un potencial minero, desarrollador o plataforma de desarrolladores (como un proveedor de marcos de agencia) nos encantaría escuchar de ti!

Esta financiación acelera varios hitos clave, incluyendo el lanzamiento de Testnet, la incorporación de nuestra primera cohorte de mineros, la finalización de nuestro puente de interoperabilidad en cadena y el desarrollo de nuestras puertas de API de cara al público.

Ishan Pandey:La inferencia de IA a escala es un desafío complejo, especialmente cuando se equilibra la seguridad, la descentralización y la eficiencia de costos. ¿Cómo resuelve la arquitectura de Ambient los compromisos entre la eficiencia computacional y la verificación de blockchain?

Travis Good:En el corazón de la arquitectura de Ambient está nuestro sistema "proof of logits", que representa un repensamiento fundamental de la inferencia verificada que elimina los tradeoffs tradicionales.

La mayoría de los enfoques de verificación forzan una opción binaria: o bien la eficiencia de sacrificio para la seguridad (como los zkSNARKs con 1000x overhead) o la seguridad de sacrificio para la eficiencia (como los sistemas de verificación optimistas).

Aquí está cómo funciona: Cuando un modelo de IA genera texto, produce un conjunto único de logits para cada token.Estos logits reflejan el estado interno del modelo y pueden ser hashados para crear una representación compacta.Una visión clave fue que los validadores no necesitan replicar todo el proceso de generación - pueden verificar los tokens individuales y las relaciones matemáticas entre ellos en puntos aleatorios, reduciendo drásticamente los requisitos de computación mientras se mantienen fuertes garantías de seguridad.

Hemos diseñado el sistema como un mecanismo de prueba de consenso de trabajo no bloqueante, lo que significa que la verificación ocurre en paralelo con el procesamiento de transacciones. Esto preserva el alto rendimiento de nuestra fundación basada en Solana al tiempo que agrega los beneficios económicos de la prueba de minería de trabajo.

Para la descentralización, hemos implementado técnicas de sharding de modelos inspiradas en los recientes avances académicos. Esto nos permite distribuir modelos masivos (600B + parámetros) a través de varios nodos, permitiendo incluso la participación de hardware de clase consumidor.

Para la seguridad de la blockchain, damos a los mineros que han hecho las mayores contribuciones verificadas a la resolución de problemas de red en dos escalas de tiempo (a corto y medio plazo) la mayor capacidad para seleccionar y ordenar transacciones.En otras palabras, hemos reemplazado lo que significa "participación" en Solana (dinero que has bloqueado para ganar recompensas) con un proxy para la inversión de hardware como lo que ves con Bitcoin, pero de una manera que nos permite reutilizar el consenso bizantino de la Torre de Solana.

Al resolver estos desafíos técnicos, hemos creado un sistema en el que la seguridad, la descentralización y la eficiencia pueden coexistir en lugar de competir, logrando una verificación del 0,1% en lugar de la 10-1000 veces superior de los enfoques alternativos.

Ishan Pandey:Su sistema tiene como objetivo reducir los costos de capacitación en 10x y la inferencia a 0,1%. ¿Puede descomponer las innovaciones técnicas que permiten estos avances?

Travis Good:Por favor, vea mi respuesta anterior sobre cómo abordamos la inferencia. Para el entrenamiento utilizamos algunas herramientas similares para la verificación junto con algunas innovaciones en el uso de algo llamado escasez, que se refiere a cómo se mantienen las conexiones entre los pesos durante el entrenamiento.

Ishan Pandey:Mirando hacia adelante tres a cinco años, ¿qué cambios tecnológicos o económicos clave anticipa en AI y web3 y cómo está Ambient posicionándose para esos desarrollos?

Travis Good:En los próximos tres a cinco años, veo cuatro cambios importantes que redefinirán el paisaje de la IA y web3:

En primer lugar, la IA pasará de ser principalmente dirigida por el hombre a ser cada vez más autónoma.Ya estamos viendo el surgimiento de sistemas de agentes que pueden planificar, ejecutar y aprender con una supervisión humana mínima.Estos sistemas impulsarán la demanda de verificación sin confianza -no querrá delegar autoridad a un agente de IA a menos que pueda verificar que está utilizando el modelo y las restricciones que especificó.

En segundo lugar, los requisitos computacionales para los modelos fronterizos de IA aumentarán por lo menos un orden de magnitud, creando una presión de centralización significativa.Los modelos más capaces requerirán una infraestructura que solo las entidades más grandes pueden permitirse, lo que plantea preocupaciones sobre el acceso y el control.

En tercer lugar, las monedas fiat tradicionales se enfrentarán a una presión creciente a medida que la actividad económica se desplaza a reinos digitales donde los agentes de la IA transaccionan con otros agentes de la IA, a menudo a través de las fronteras jurisdiccionales.

En cuarto lugar, los marcos regulatorios madurarán en torno a la IA, con un enfoque probable en la transparencia, la auditabilidad y la seguridad.Sistemas que no pueden proporcionar garantías verificables sobre su funcionamiento se enfrentarán a un seguimiento creciente.

Ambient está posicionando para estos cambios de varias maneras:

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• Nuestro sistema de inferencia verificado ya proporciona la capa de confianza necesaria para los agentes de IA autónomos.
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• Nuestro enfoque de descomposición del modelo aborda directamente el problema de la centralización.
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• Al establecer la inteligencia automática como un estándar de divisas, estamos creando un medio nativo de intercambio para la próxima era del comercio de agentes a agentes.
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• Toda nuestra arquitectura está construida en torno a la verificación y la transparencia.
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La visión final es crear una capa de infraestructura que permita que la inteligencia de las máquinas florezca sin convertirse en centralizada bajo el control de unas pocas corporaciones o gobiernos.

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Divulgación de interés:yEste autor es un colaborador independiente que publica a través de nuestro programa de blogs de negocios. HackerNoon ha revisado el informe por la calidad, pero las afirmaciones aquí pertenecen al autor. #DYO