7 Melhores Plataformas de IA Descentralizadas para Ficar de Olho
Em Breve
Neste artigo, destacamos as 7 principais plataformas de IA descentralizadas que estão democratizando o acesso ao mercado.
As inovações em Inteligência Artificial (IA) têm testemunhado um crescimento extraordinário desde a estreia de ChatGPT Em novembro de 2022. No entanto, apesar de se tornar comum, alguns gargalos significativos continuam a retardar o desenvolvimento e a adoção da IA – um dos maiores desafios enfrentados por esse setor nascente é a qualidade e o controle dos dados.
De acordo com um estimativa Segundo a Epoch AI, o estoque efetivo total de dados textuais públicos gerados por humanos é de cerca de 300 trilhões de tokens; esse estoque de dados provavelmente será totalmente utilizado por modelos de linguagem para treinamento entre 2026 e 2032. Essa iminente escassez de dados, juntamente com preocupações sobre transparência e custo, resulta principalmente da centralização da maioria dos fluxos de dados de IA.
Por outro lado, as infraestruturas descentralizadas estão se mostrando valiosas na resolução de alguns desses problemas. Neste artigo, destacamos as 7 principais plataformas de IA descentralizadas que estão democratizando o acesso à tecnologia. Essas plataformas emergentes permitem que desenvolvedores de IA e empresas obtenham conjuntos de dados verificáveis e provenientes da comunidade, sem depender de intermediários centralizados.
OORT: A Nuvem de Dados Completa para IA Descentralizada
OORT É uma solução de IA descentralizada de ponta a ponta, projetada para permitir que empresas e indivíduos coletem, processem e monetizem dados de IA.
O que diferencia esta nuvem de dados de IA das suas contrapartes centralizadas é a abordagem de comunidade global; em vez de depender de processos opacos de coleta de dados, a OORT introduz uma plataforma descentralizada de coleta de dados omnicanal denominada OORT DataHub. Esta plataforma aproveita as contribuições de uma comunidade global para fornecer conjuntos de dados diversos, de alta qualidade e verificáveis, de forma a colmatar as deficiências existentes na qualidade e controlo dos dados de IA.
O OORT DataHub é suportado por uma rede descentralizada, a OORT Edge, que fornece energia para o armazenamento e processamento dos dados coletados; isso é feito por meio de um dispositivo de hardware de nó de borda – o Deimos.
Dessa forma, os usuários do ecossistema OORT têm a oportunidade de ganhar recompensas monetizáveis por meio de contribuindo em direção ao DataHub ou tornando-se parte da rede de borda por hospedagem um nó através do dispositivo Deimos. Atualmente, existem mais de 330,000 contribuidores de dados, mais de 83,000 nós e mais de 10,000 usuários diários neste ecossistema de IA descentralizado.
Bittensor: A Rede de Inteligência Descentralizada
Bittensor é outra plataforma de IA descentralizada interessante; em sua essência, esse ecossistema baseado em blockchain suporta a produção on-chain de commodities digitais, incluindo inferência de IA, treinamento e infraestrutura relacionada.
Então, como funciona? A Bittensor utiliza o conceito de sub-redes para criar comunidades que produzem essas commodities digitais a preços competitivos. Isso se baseia em um modelo de incentivo, no qual os melhores mineradores (colaboradores) são recompensados por concluir determinadas tarefas. Algumas das tarefas dentro de uma sub-rede de IA podem variar de serviços como treinamento e previsão a inferência especializada.
A rede Bittensor também inclui validadores, cuja função é validar o trabalho realizado pelos mineradores. Isso garante que apenas serviços de qualidade sejam recompensados pelo modelo de incentivo da Bittensor – o ecossistema emite 7200 tokens TAO diariamente para esse fim. As alocações dentro das sub-redes são divididas em três: criadores de sub-rede (18%), validadores (41%) e mineradores (41%).
As sub-redes descentralizadas da Bittensor representam uma mudança em relação ao processo centralizado de treinamento de IA, onde as grandes empresas de tecnologia detêm o monopólio da coleta de dados e de outros serviços de IA.
Protocolo do Oceano: Mercado para Dados Prontos para IA
Ocean Protocol é um dos atores consolidados nessa área emergente de inovação. Construída como um protocolo descentralizado, essa plataforma facilita os dois componentes principais necessários para o avanço da IA: dados e computação.
A pilha tecnológica inclui três partes principais: Datatokens, Ocean Nodes e Compute-to-Data. Com os Datatokens, os usuários do Ocean Protocol podem tokenizar seus dados privados e disponibilizá-los para treinamento de modelos, preservando sua privacidade. Uma abordagem chamada "token-gating" permite que os proprietários dos dados publiquem serviços de dados no marketplace do Ocean Protocol por meio de um modelo descentralizado de controle de acesso.
Quanto aos Ocean Nodes, estes permitem a monetização de recursos computacionais ociosos. Proprietários de dispositivos em todo o mundo podem dedicar seu poder computacional ocioso para apoiar a Ocean Network em troca de recompensas do ecossistema.
A funcionalidade "Compute-to-Data" é a principal característica deste ecossistema; ela permite que os consumidores (treinadores de modelos) comprem conjuntos de dados para executar seus modelos sem que a privacidade do provedor seja revelada. É isso que confere ao Ocean Protocol uma vantagem como um "mercado descentralizado de dados prontos para IA".
SingularityNET: A pioneira em serviços de IA descentralizados
SingularityNET é pioneira no espaço da IA descentralizada; o projeto foi lançado em 2017, arrecadando US$ 36 milhões em uma ICO em apenas um minuto. Desde então, evoluiu para se tornar uma plataforma de blockchain de renome, onde os usuários podem criar, compartilhar e monetizar serviços de IA.
Diferentemente de suas concorrentes, que se concentram em conjuntos de dados e computação bruta, a SingularityNET se especializa em serviços de IA, como APIs, modelos e agentes que os desenvolvedores podem monetizar ou comprar para apoiar suas iniciativas de desenvolvimento. Isso é possível por meio do token nativo da plataforma, o $AGIX, que permite aos participantes pagar pelos serviços de IA.
O modelo de infraestrutura da SingularityNET também presta muita atenção à interoperabilidade, permitindo que os diferentes serviços recorram uns dos outros. Isso cria um ecossistema que suporta IA, onde colaboradores independentes podem montar fluxos de trabalho complexos.
Outro destaque deste projeto em particular é a visão do fundador, Dr. Ben Goertzel, de promover a Inteligência Artificial Geral (IAG) – uma era em que a IA terá a capacidade de realizar qualquer tarefa que os seres humanos possam fazer e, potencialmente, superar a inteligência humana em diversas áreas.
Fetch.ai: Agentes Descentralizados e Economia de Dados
Fetch.ai é mais uma inovação inédita que opera na emergente economia de agentes impulsionada por agentes de IA. Este projeto foi concebido como uma plataforma multiagente, permitindo que agentes de software autônomos interajam, negociem e transacionem dados em nome de usuários, organizações ou dispositivos, enquanto utilizam a tecnologia blockchain para proteger os canais de comunicação.
Um dos principais componentes desse ecossistema é a estrutura de agentes (AEAs). Ela é responsável por funções como coleta e análise de dados, interação com outros agentes ou fontes de dados, tomada de decisões, transações e participação em aprendizado de máquina ou otimização de tarefas. Podemos considerá-las como gêmeos digitais que atuam em nome dos usuários.
O que se destaca Fetch.ai A inteligência artificial permite fluxos de dados dinâmicos e em tempo real entre agentes autônomos. Isso representa um avanço em relação aos pipelines de IA tradicionais, que são não apenas centralizados, mas também estáticos por natureza. Por exemplo, um sistema de gerenciamento de tráfego em uma cidade movimentada pode usar agentes de IA para comprar dados de tráfego em tempo real de sensores da cidade, graças ao modelo de economia baseado em agentes.
Gensyn: Computação Descentralizada para Treinamento de IA
De acordo com uma recente Projetos da McKinsey mostram que os centros de dados em todo o mundo precisarão de um investimento estimado em US$ 6.7 trilhões para acompanhar a crescente demanda por poder computacional. Gensyn aborda esse risco iminente de custos por meio de seu protocolo descentralizado, que se concentra na computação de aprendizado de máquina.
Em sua essência, o Gensyn permite a agregação da capacidade computacional mundial em uma única rede. Isso é possível por meio de uma estrutura descentralizada que oferece a qualquer pessoa com poder computacional ocioso a oportunidade de alocá-lo à rede, apoiando inovadores em IA com poder computacional disponível globalmente que podem alugar para escalar o treinamento de grandes modelos.
O ecossistema da Gensyn é composto por quatro componentes fundamentais: Execução Consistente de Aprendizado de Máquina, Verificação Sem Confiança, Comunicação Ponto a Ponto e Coordenação Descentralizada. Todas essas facetas trabalham em conjunto para viabilizar o aprendizado de máquina descentralizado e verificável em escala global.
Vale ressaltar também que este projeto ainda está em fase inicial, com a Testnet atualmente disponível. Ela apresenta três aplicações que os usuários podem experimentar: RL Swarm, BlockAssist e Judge.
Grass: Rede Descentralizada de Crowdsourcing de Dados
Muitas vezes, quando pagamos por serviços de internet, acabamos não utilizando toda a largura de banda contratada. GrassA Grassdata, anteriormente conhecida como [nome da empresa], introduziu um conceito inovador onde usuários da internet em todo o mundo podem utilizar sua largura de banda ociosa.
O projeto dá vida a essa narrativa por meio de seu modelo distribuído, que permite que qualquer pessoa contribua e ganhe recompensas com etapas simples, transformando a largura de banda ociosa em um recurso valioso para o treinamento de IA. Em termos simples, o Grass opera como uma rede física descentralizada (DepIN) para acesso a dados da web, na qual os usuários podem executar nós a partir de seus dispositivos do dia a dia, servindo como fontes de dados para IA e inteligência da web.
Essa abordagem distribuída e sem permissão não só representa uma mudança radical no treinamento de modelos de IA, como também na utilização de recursos digitais do dia a dia. Os usuários podem atuar como provedores de dados, alimentando uma rede aberta capaz de competir com os rastreadores da web e agregadores de dados centralizados, atualmente controlados por um pequeno grupo de grandes empresas de tecnologia.
Conclusão
Como mencionado na introdução, a evolução e a adoção da IA não ocorreram sem seus próprios desafios. Isso inclui o controle de dados, a qualidade e o crescente custo computacional. No entanto, como destacado pelos exemplos nesta lista, houve um progresso significativo no campo da inovação em IA descentralizada. Esses projetos são uma amostra do que as arquiteturas descentralizadas têm a oferecer à IA e vice-versa; é uma situação vantajosa para ambas as inovações, blockchain e IA.
Tabela comparativa de plataformas de IA descentralizadas
| PROJETO | Foco principal | O que se destaca |
| OORT | Nuvem de dados de IA descentralizada que permite aos usuários coletar, processar e monetizar dados. | Rede de dados e edge computing (Deimos) orientada pela comunidade, com mais de 330 mil colaboradores e conjuntos de dados verificáveis. |
| Bittensor | Rede blockchain para treinamento e inferência de IA descentralizados. | Sub-redes incentivadas que recompensam resultados de IA de alta qualidade com emissões diárias de TAO. |
| Ocean Protocol | Mercado para dados e computação prontos para IA | Modelo de privacidade "Compute-to-Data" que permite o compartilhamento seguro de dados sem expor os conjuntos de dados brutos. |
| SingularityNET | Mercado para serviços e APIs de IA | Monetização de agentes de IA interoperáveis; visão pioneira para Inteligência Artificial Geral (AGI) |
| Fetch.ai | Economia de IA multiagente para troca autônoma de dados | Negociação de dados em tempo real por meio de agentes autônomos (AEAs) |
| Gensyn | Rede de computação descentralizada para aprendizado de máquina | Verificação e agregação sem confiança da oferta global de computação para treinamento de IA |
| Grass | Rede descentralizada de crowdsourcing de dados e largura de banda | Converte a largura de banda ociosa da internet em recursos de dados para treinamento de IA. |
Perguntas Frequentes
O que é IA descentralizada?
A IA descentralizada refere-se a sistemas de inteligência artificial construídos em ecossistemas distribuídos, como blockchain ou infraestruturas ponto a ponto. Comunidades globais assumem o papel de dados, computação e treinamento de modelos, em oposição ao cenário centralizado onde grandes corporações controlam todas essas funções.
Como a IA descentralizada difere das plataformas de IA tradicionais?
Ao contrário das suas contrapartes tradicionais, que dependem de centros de dados centralizados e técnicas opacas de coleta de dados, a IA descentralizada distribui a origem dos dados, o poder computacional e o treinamento de modelos para diversos participantes do ecossistema. Isso melhora a transparência, a segurança e a inclusão.
Por que o controle de qualidade de dados é importante para o desenvolvimento de IA?
A qualidade dos dados tem um impacto direto na precisão e imparcialidade dos modelos de IA. Sendo assim, os fluxos de dados para IA precisam ser verificáveis, obtidos de forma ética e compartilhados com segurança.
Como os participantes ganham dinheiro em ecossistemas de IA descentralizados?
Existem diversas maneiras de lucrar com esses ecossistemas, incluindo a contribuição de recursos valiosos, como dados e poder computacional. A maioria das plataformas de Inteligência Artificial Desenvolvimental (DeAI) possui mecanismos de incentivo nos quais os usuários podem receber recompensas monetizáveis.
Quais projetos de IA descentralizada estão atualmente liderando o setor?
Entre os principais participantes estão OORT (nuvem de dados), Bittensor (rede de inteligência artificial), Ocean Protocol (mercado de dados pronto para IA), SingularityNET (hub de serviços de IA), Fetch.ai (economia de agentes), Gensyn (computação descentralizada) e Grass (rede de crowdsourcing de dados).
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Sobre o autor
Gregory, um nómada digital oriundo da Polónia, não é apenas um analista financeiro, mas também um valioso colaborador de várias revistas online. Com uma vasta experiência no setor financeiro, seus insights e conhecimentos lhe renderam reconhecimento em diversas publicações. Utilizando seu tempo livre de forma eficaz, Gregory está atualmente dedicado a escrever um livro sobre criptomoeda e blockchain.
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