Las 7 mejores plataformas de IA descentralizadas a las que seguir de cerca
En Resumen
En este artículo, destacamos las 7 principales plataformas de IA descentralizadas que están nivelando el campo de juego.
Las innovaciones en Inteligencia Artificial (IA) han experimentado un crecimiento tremendo desde su debut. ChatGPT en noviembre de 2022. Sin embargo, a pesar de haberse generalizado, algunos obstáculos importantes siguen ralentizando el desarrollo y la adopción de la IA; uno de los mayores desafíos a los que se enfrenta esta industria naciente es la calidad y el control de los datos.
De acuerdo con un estimación Según Epoch AI, el stock total efectivo de datos de texto público generados por humanos ronda los 300 billones de tokens; es probable que este stock de datos sea utilizado en su totalidad por los modelos de lenguaje para su entrenamiento entre 2026 y 2032. Esta inminente escasez de datos, junto con las preocupaciones en torno a la transparencia y el coste, son principalmente resultado de la centralización de la mayoría de los flujos de datos de IA.
En el lado positivo, las infraestructuras descentralizadas están demostrando ser valiosas para solucionar algunos de estos problemas. En este artículo, destacamos las 7 principales plataformas de IA descentralizadas que están democratizando el acceso a la información. Estas plataformas emergentes permiten a los desarrolladores de IA y a las empresas obtener conjuntos de datos verificables, impulsados por la comunidad, sin depender de intermediarios centralizados.
OORT: La nube de datos completa para la IA descentralizada
ORT Es una solución de IA descentralizada de extremo a extremo diseñada para permitir tanto a empresas como a particulares recopilar, procesar y monetizar datos de IA.
Lo que distingue a esta nube de datos de IA de sus contrapartes centralizadas es su enfoque comunitario global. En lugar de depender de procesos opacos de recopilación de datos, OORT presenta una plataforma descentralizada de recopilación de datos omnicanal denominada OORT DataHub. Esta plataforma aprovecha las contribuciones de una comunidad global para ofrecer conjuntos de datos diversos, de alta calidad y verificables, con el fin de abordar las deficiencias existentes en la calidad y el control de los datos de IA.
El OORT DataHub está respaldado por una red descentralizada, OORT Edge, que permite el almacenamiento y procesamiento de los datos recopilados; lo hace a través de un dispositivo de hardware de nodo perimetral: Deimos.
De este modo, los usuarios del ecosistema OORT tienen la oportunidad de obtener recompensas monetizables mediante contribuyendo hacia el DataHub o formando parte de la red perimetral mediante hosting un nodo a través del dispositivo Deimos. Actualmente, este ecosistema de IA descentralizado cuenta con más de 330,000 contribuyentes de datos, más de 83,000 nodos y más de 10,000 usuarios diarios.
Bittensor: La red de inteligencia descentralizada
Bittensor es otra plataforma de IA descentralizada interesante; en esencia, este ecosistema basado en blockchain admite la producción en cadena de productos digitales, incluyendo la inferencia de IA, el entrenamiento y la infraestructura relacionada.
¿Cómo funciona? Bittensor utiliza el concepto de subredes para crear comunidades que generan estos recursos digitales a precios competitivos. Esto se basa en un modelo de incentivos donde los mejores mineros (contribuyentes) son recompensados por completar una tarea específica. Algunas de las tareas dentro de una subred de IA pueden incluir servicios como entrenamiento, predicción o inferencia especializada.
La red de Bittensor también incluye validadores cuya función es validar el trabajo realizado por los mineros. Esto garantiza que solo los servicios de calidad sean recompensados mediante el modelo de incentivos de Bittensor; el ecosistema emite 7200 tokens TAO diariamente para este fin. La distribución de los tokens dentro de las subredes se divide en tres partes: creador de la subred (18 %), validadores (41 %) y mineros (41 %).
Las subredes descentralizadas de Bittensor representan un cambio con respecto al proceso centralizado de entrenamiento de IA, donde las grandes tecnológicas tienen el monopolio de la recopilación de datos y otros servicios de IA.
Ocean Protocol: Mercado de datos preparados para IA
Protocolo Oceánico Es uno de los actores consolidados en este incipiente campo de la innovación. Construida como un protocolo descentralizado, esta plataforma facilita los dos componentes principales necesarios para el avance de la IA: datos y capacidad de cómputo.
La pila tecnológica consta de tres componentes principales: Datatokens, Ocean Nodes y Compute-to-Data. Con los Datatokens, los usuarios de Ocean Protocol pueden tokenizar sus datos privados y ponerlos a disposición para el entrenamiento de modelos, preservando al mismo tiempo su privacidad. Este enfoque, denominado «token-gating», permite a los propietarios de datos publicar servicios de datos en el mercado de Ocean Protocol mediante un modelo de control de acceso descentralizado.
En cuanto a los nodos Ocean, estos permiten monetizar los recursos informáticos ociosos. Los propietarios de dispositivos de todo el mundo pueden dedicar su potencia informática ociosa a apoyar la red Ocean a cambio de recompensas del ecosistema.
La computación a partir de datos es la característica distintiva de este ecosistema; permite a los consumidores (entrenadores de modelos) comprar conjuntos de datos con los que pueden ejecutar sus modelos sin que se revele la privacidad del proveedor. Esto es lo que otorga a Ocean Protocol una ventaja como «mercado descentralizado de datos listos para la IA».
SingularityNET: Pionera en servicios de IA descentralizados
SingularityNET Es pionera en el ámbito de la IA descentralizada; el proyecto se lanzó en 2017 y recaudó 36 millones de dólares en una ICO en tan solo un minuto. Desde entonces, ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma blockchain de gran reputación donde los usuarios pueden crear, compartir y monetizar servicios de IA.
A diferencia de otras plataformas similares, que se centran en conjuntos de datos y capacidad de cómputo, SingularityNET se especializa en servicios de IA como API, modelos y agentes que los desarrolladores pueden monetizar o adquirir para impulsar sus proyectos. Esto es posible gracias al token nativo de la plataforma, $AGIX, que permite a los participantes pagar por los servicios de IA.
El modelo de infraestructura de SingularityNET también presta especial atención a la interoperabilidad, permitiendo que los diferentes servicios se comuniquen entre sí. Esto crea un ecosistema que apoya la IA, donde colaboradores independientes pueden ensamblar flujos de trabajo complejos.
Otra característica destacable de este proyecto en particular es la visión del fundador, el Dr. Ben Goertzel, de impulsar la Inteligencia Artificial General (IAG): una era en la que la IA tendrá la capacidad de realizar cualquier tarea que puedan hacer los seres humanos y potencialmente superar la inteligencia humana en varios ámbitos.
Fetch.ai: Agentes descentralizados y economía de datos
Fetch.ai Es otra innovación novedosa que opera dentro de la emergente economía de agentes impulsada por IA. Este proyecto está diseñado como una plataforma multiagente, que permite a agentes de software autónomos interactuar, negociar y realizar transacciones de datos en nombre de usuarios, organizaciones o dispositivos, aprovechando la tecnología blockchain para asegurar los canales de comunicación.
Uno de los componentes principales de este ecosistema es el marco de agentes (AEA). Este se encarga de funciones como la recopilación y el análisis de datos, la interacción con otros agentes o fuentes de datos, la toma de decisiones, las transacciones y la participación en el aprendizaje automático o la optimización de tareas. Se les puede considerar como gemelos digitales que actúan en nombre de los usuarios.
lo que destaca sobre Fetch.ai Consiste en habilitar flujos de datos dinámicos y en tiempo real entre agentes autónomos. Esto representa un avance con respecto a los flujos de datos tradicionales de IA, que no solo son centralizados, sino también estáticos. Por ejemplo, un sistema de gestión de tráfico en una ciudad congestionada puede usar agentes de IA para adquirir datos de tráfico en tiempo real de los sensores urbanos, gracias al modelo de economía basada en agentes.
Gensyn: Computación descentralizada para el entrenamiento de IA
De acuerdo con un reciente (reporte) Según McKinsey, las proyecciones muestran que los centros de datos de todo el mundo requerirán una inversión estimada de 6.7 billones de dólares para satisfacer la creciente demanda de potencia informática. Gensyn Aborda este riesgo de costes inminente a través de su protocolo descentralizado, que se centra en la computación de aprendizaje automático.
En esencia, Gensyn permite la agregación de la capacidad de cómputo mundial en una única red. Esto es posible gracias a un marco descentralizado que ofrece a cualquier persona con capacidad de cómputo ociosa la oportunidad de contribuir a la red, apoyando así a los innovadores de IA con cómputo disponible globalmente que pueden alquilar para escalar el entrenamiento de modelos de gran tamaño.
El ecosistema de Gensyn se compone de cuatro elementos fundamentales: ejecución consistente de aprendizaje automático, verificación sin confianza, comunicación entre pares y coordinación descentralizada. Todos estos aspectos trabajan conjuntamente para permitir el aprendizaje automático descentralizado y verificable a escala global.
Cabe mencionar que este proyecto aún se encuentra en sus primeras etapas, aunque la red de prueba está disponible actualmente. Incluye tres aplicaciones que los usuarios pueden probar: RL Swarm, BlockAssist y Judge.
Grass: Red descentralizada de crowdsourcing de datos
Muchas veces, cuando pagamos por servicios de internet, terminamos sin utilizar todo el ancho de banda asignado. GrassAnteriormente conocida como Grassdata, introdujo un concepto innovador mediante el cual los usuarios de internet de todo el mundo pueden aprovechar su ancho de banda ocioso.
El proyecto da vida a esta idea mediante su modelo distribuido, que permite a cualquiera contribuir y obtener recompensas a través de sencillos pasos, convirtiendo el ancho de banda ocioso en un valioso recurso para el entrenamiento de IA. En resumen, Grass funciona como una red física descentralizada (DepIN) para el acceso a datos web, donde los usuarios pueden ejecutar nodos desde sus dispositivos cotidianos, que sirven como fuentes de datos para la IA y la inteligencia web.
Este enfoque distribuido y sin permisos no solo supone un cambio radical en el entrenamiento de modelos de IA, sino también en el aprovechamiento de los recursos digitales cotidianos. Los usuarios pueden actuar como proveedores de datos para impulsar una red abierta capaz de competir con los rastreadores web y agregadores de datos centralizados, actualmente controlados por un puñado de grandes empresas tecnológicas.
Conclusión
Como se mencionó en la introducción, la evolución y la adopción de la IA no han estado exentas de desafíos únicos. Entre ellos se incluyen el control y la calidad de los datos, así como el creciente coste computacional. Sin embargo, como demuestran los ejemplos de este artículo, se ha producido un progreso significativo en el ámbito de la innovación en IA descentralizada. Estos proyectos ofrecen una muestra de lo que las arquitecturas descentralizadas pueden aportar a la IA y viceversa; es una situación beneficiosa para ambas tecnologías, blockchain e IA.
Tabla comparativa de plataformas de IA descentralizadas
| Proyectos | Enfoque principal | Lo que destaca |
| ORT | Nube de datos de IA descentralizada que permite a los usuarios recopilar, procesar y monetizar datos. | Centro de datos y red perimetral impulsados por la comunidad (Deimos) con más de 330 colaboradores y conjuntos de datos verificables. |
| Bittensor | Red blockchain para el entrenamiento e inferencia descentralizados de IA | Subredes incentivadas que recompensan las salidas de IA de calidad con emisiones TAO diarias |
| Protocolo Oceánico | Mercado de datos y computación preparados para IA | Modelo de privacidad de computación a datos que permite compartir datos de forma segura sin exponer conjuntos de datos sin procesar. |
| SingularityNET | Mercado de servicios de IA y API | Monetización de agentes de IA interoperables; visión pionera para la Inteligencia Artificial General (IAG) |
| Fetch.ai | Economía de IA multiagente para el intercambio autónomo de datos | Negociación de datos en tiempo real a través de agentes autónomos (AEA) |
| Gensyn | Red informática descentralizada para el aprendizaje automático | Verificación y agregación sin confianza del suministro global de computación para el entrenamiento de IA |
| Grass | Red descentralizada de crowdsourcing de ancho de banda y datos | Convierte el ancho de banda de internet ocioso en recursos de datos para el entrenamiento de IA. |
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la IA descentralizada?
La IA descentralizada se refiere a los sistemas de inteligencia artificial construidos sobre ecosistemas distribuidos, como blockchain o infraestructuras peer-to-peer. Las comunidades globales asumen el rol de datos, computación y entrenamiento de modelos, a diferencia del entorno centralizado donde las grandes corporaciones controlan todas estas funciones.
¿En qué se diferencia la IA descentralizada de las plataformas de IA tradicionales?
A diferencia de las tecnologías tradicionales, que dependen de centros de datos centralizados y técnicas opacas de recopilación de datos, la IA descentralizada distribuye el suministro de datos, la potencia de cómputo y el entrenamiento de modelos entre diversos participantes del ecosistema. Esto mejora la transparencia, la seguridad y la inclusión.
¿Por qué es importante el control de calidad de los datos para el desarrollo de la IA?
La calidad de los datos influye directamente en la precisión y la imparcialidad de los modelos de IA. Por ello, los flujos de datos para IA deben ser verificables, provenir de fuentes éticas y compartirse de forma segura.
¿Cómo ganan dinero los participantes en los ecosistemas de IA descentralizados?
Existen diversas maneras de obtener ingresos de estos ecosistemas, incluyendo la contribución de recursos valiosos como datos y capacidad de cómputo. La mayoría de las plataformas de IA DeA cuentan con mecanismos de incentivos mediante los cuales los usuarios pueden recibir recompensas monetizables.
¿Qué proyectos de IA descentralizada lideran actualmente el sector?
Entre los actores más destacados se encuentran OORT (nube de datos), Bittensor (red de inteligencia artificial), Ocean Protocol (mercado de datos preparado para IA), SingularityNET (centro de servicios de IA), Fetch.ai (economía de agentes), Gensyn (computación descentralizada) y Grass (red de crowdsourcing de datos).
Renuncia de responsabilidad:
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre el Autor
Gregory, un nómada digital procedente de Polonia, no sólo es un analista financiero sino también un valioso colaborador de varias revistas online. Con una gran experiencia en la industria financiera, sus conocimientos y conocimientos le han valido el reconocimiento en numerosas publicaciones. Utilizando su tiempo libre de manera efectiva, Gregory se dedica actualmente a escribir un libro sobre criptomonedas y blockchain.
Más artículos
Gregory, un nómada digital procedente de Polonia, no sólo es un analista financiero sino también un valioso colaborador de varias revistas online. Con una gran experiencia en la industria financiera, sus conocimientos y conocimientos le han valido el reconocimiento en numerosas publicaciones. Utilizando su tiempo libre de manera efectiva, Gregory se dedica actualmente a escribir un libro sobre criptomonedas y blockchain.
