Fonte original: Forbes
Autor original: Sean Lee
A inteligência artificial está evoluindo rapidamente, mas a narrativa continua a ser dominada por um pequeno número de gigantes da tecnologia. Enquanto a OpenAI, Google e Meta ocupam as manchetes, uma transformação mais silenciosa, mas potencialmente mais fundamental, está ocorrendo - a ascensão da IA descentralizada (DeAI).
Isto não é apenas uma inovação nos algoritmos, mas também uma resistência ao controle centralizado. Os usuários estão cada vez mais alerta para sistemas de caixa-preta, agendas de dados ocultas e monopólios de poder, mas para escapar dessas “paredes”, é necessário reconstruir a infraestrutura da IA. Hoje, vários projetos estão enfrentando esses desafios de frente, estabelecendo as bases para redefinir o papel da IA.
Para aqueles que constroem ou investem no campo da descentralização, compreender esta evolução é crucial - pois o sucesso ou fracasso da próxima onda de inovações em IA depende da capacidade de construir com êxito essas infraestruturas alternativas.
Implementar IA em um ambiente descentralizado sem confiança mudou completamente as regras do jogo: cada inferência pode exigir verificação criptográfica; a chamada de dados frequentemente precisa atravessar uma complexa rede de índices de blockchain; ao contrário dos gigantes centralizados, quando a demanda por capacidade de computação aumenta, os projetos DeAI não podem simplesmente depender da escalabilidade automática da AWS ou do Google Cloud - a menos que abandonem seus princípios fundamentais.
Imagine um modelo DeAI utilizado para a governança comunitária: ele precisa interagir com contratos inteligentes (possivelmente cross-chain), garantindo a privacidade através de criptografia complexa, enquanto mantém a operação transparente — isso é completamente diferente dos desafios computacionais enfrentados pela análise de IA tradicional.
Foi essa complexidade que levou a repetidos fracassos das concepções iniciais de DeAI: os projetos sacrificavam a descentralização em prol da eficiência, ou eram esmagados pela demanda de processamento. A verdadeira virada ocorreu quando a equipe de desenvolvimento parou de aplicar rigidamente as arquiteturas tradicionais de IA e, em vez disso, começou a construir sistemas dedicados do zero, focando em características como descentralização, transparência e controle do usuário.
Os projetos de IA descentralizada finalmente saíram do quadro teórico. Várias equipas já implementaram sistemas práticos, e estes casos não apenas validam a viabilidade técnica, mas também apontam para as falhas inerentes da IA centralizada.
Na luta contra as caixas-pretas de IA centralizadas, a Kava está se tornando a pioneira da revolução da transparência. Sua plataforma integra profundamente componentes de IA descentralizada, e o cofundador Scott Stuart revelou em uma conversa em Hong Kong que o número de usuários da plataforma já ultrapassou 100 mil. Essa demanda real por um sistema responsabilizável está abalando a posição dominante da “IA de caixa-preta” tradicional. Através da自治 da comunidade e de um mecanismo de operação completamente transparente, a Kava oferece uma alternativa concretizada para a indústria.
O NEAR Protocol fornece uma infraestrutura escalável para aplicações descentralizadas de alta capacidade, melhorando significativamente a eficiência operacional do DeAI; enquanto o Internet Computer (ICP) abriu o caminho para aplicações de IA totalmente encadeadas, garantindo que todo o processo, desde a entrada de dados até a saída de resultados, atenda aos padrões de segurança descentralizada.
As necessidades especiais do DeAI expuseram as lacunas críticas na infraestrutura Web3. A Akash Network foi a primeira a quebrar esse impasse — sua construção do DePIN (Rede de Infraestrutura Física Descentralizada) ativou o poder computacional ocioso em todo o mundo, criando um mercado de computação resistente à censura e de baixo custo, oferecendo uma alternativa comparável aos serviços de nuvem centralizados para cargas de trabalho de IA.
A acessibilidade dos dados é outro peça chave do quebra-cabeça. The Graph otimizou o índice e o mecanismo de consulta de dados da blockchain, permitindo que aplicativos DeAI acessem informações na cadeia de forma eficiente, atendendo tanto à demanda por grandes volumes de dados para análises complexas e decisões, quanto evitando sobrecarga em um único nó.
Essas evoluções de base estão remodelando todo o ecossistema. O DeAI de hoje já é capaz de lidar com tarefas mais complexas - seja otimizando carteiras de estratégias DeFi ou impulsionando plataformas sociais descentralizadas - sem sacrificar os princípios centrais da descentralização.
É exatamente a rede de computação distribuída construída por plataformas como Akash que sustenta a operação real de projetos como Kava. Este ciclo virtuoso comprova a reação em cadeia trazida pela quebra de infraestrutura: quando os desenvolvedores não precisam fazer uma escolha única entre “eficiência” e “descentralização”, a verdadeira mudança de paradigma se torna possível.
A evolução contínua da infraestrutura Web3 está abrindo cenários de aplicação únicos para a IA descentralizada. Tomando o DeFi como exemplo: a Kava planeja implantar um agente de IA mais tarde este ano, que poderá automatizar a execução de estratégias complexas entre cadeias ou otimizar planos de rendimento, utilizando pacotes inteligentes para desmistificar a complexidade operacional que intimida os usuários comuns. Isso não apenas requer suporte de algoritmos de IA, mas também depende da interação sem costura entre múltiplos protocolos — esse é o valor-chave oferecido por infraestruturas como The Graph.
A governança comunitária é outro ponto de ruptura. Projetos como o Dexe estão explorando estruturas de desenvolvimento de IA impulsionadas pela comunidade, alinhando o treinamento de modelos com o consenso dos usuários e as necessidades de regulamentação de forma dinâmica. Com o suporte de uma infraestrutura sólida, no futuro, agentes de IA poderão simular o impacto de políticas e gerir tesourarias de DAO, alcançando uma verdadeira autonomia inteligente.
O sucesso do DeAI não pode depender apenas de um design de modelo sofisticado ou de apelos idealistas. Os provedores de infraestrutura e os desenvolvedores de aplicações ainda enfrentam desafios contínuos, como gargalos de capacidade computacional, padrões de comunicação entre cadeias, verificação da autenticidade dos dados e pureza da descentralização.
Muitos modelos teóricos, uma vez em contato com a realidade da mainnet, revelam vulnerabilidades. Basta perguntar a uma equipe de implantação de DeAI e eles poderão listar casos extremos que os modelos atuais têm dificuldade em lidar - flutuações de mercado inesperadas, picos de congestionamento de rede, falhas nos mecanismos de governança, entre outros.
A próxima fase é crucial para a padronização e interoperabilidade. Com a explosão das aplicações DeAI, estabelecer uma estrutura unificada de dados, computação e governança é urgentemente necessário. O sucesso a longo prazo depende da capacidade de construir um ecossistema onde os diversos componentes colaborem de forma integrada, e não uma coleção de soluções competitivas desconectadas.
Estes elementos fundamentais — infraestruturas robustas, dados verificáveis, mecanismos de governação flexíveis — podem não ser tão atraentes quanto os avanços revolucionários no treino de modelos. Mas serão, em última análise, a chave para determinar se a IA descentralizada conseguirá cumprir a promessa de “maior transparência, responsabilização e empoderamento do usuário”, ou se ficará para sempre presa na jaula de aplicações marginais. As equipas que estão a resolver esses desafios fundamentais estão, na verdade, a moldar o futuro do desenvolvimento da IA.
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