Hace unos días, solo quería encontrar algunos modelos de investigación en cadena para hacer pruebas, pero después de cortar más de diez modelos, de repente me quedé atascado en un detalle muy específico.
Algunos modelos dan una sensación muy diferente, no es tanto una cuestión de capacidad, sino una especie de "carisma" difícil de describir; algunos modelos, aunque sus respuestas no sean las más fuertes, son especialmente estables, saben cuándo ser conservadores, cuándo detenerse, e incluso admiten activamente que les falta información; pero hay otros modelos que al abrir la boca parecen un grupo de trading de perros callejeros, con la emoción al máximo, conclusiones volando y hasta el tono que desprende un "quiero cosecharte". #OpenLedger
Al principio pensé que solo era un problema de datos de entrenamiento, pero cuanto más investigaba, más me daba cuenta de que no era solo una diferencia en la capacidad del modelo, sino más bien una diferencia en el 'entorno social'. En ese instante, me di cuenta de que la industria de la IA podría estar entrando en una nueva fase extraña: los modelos están comenzando a tener 'atributos de identidad'.
Piénsenlo, antes todos entendían que el modelo de IA era simplemente una herramienta, como un motor de búsqueda, una API o un script de automatización, que usabas y luego te ibas. Los modelos eran independientes entre sí. Pero si en el futuro hay cada vez más Agentes de IA, y los modelos comienzan a llamarse mutuamente, colaborar y referenciarse entre sí, toda la lógica cambiará por completo, porque una vez que aparece una red de relaciones, se formarán capas, y esto es algo que los jugadores de Crypto deberíamos conocer muy bien.
Creo que el mundo on-chain ha evolucionado hasta hoy, y en realidad ya no es solo un mundo de código, sino un mundo de identidades.
Igual son direcciones de billetera, algunas direcciones mueven el mercado entero, porque la gente asume que son dinero inteligente; otras direcciones, incluso si ganan, la comunidad aún las ve como trampas o estudios.
¿Por qué es así? Porque las direcciones acumulan comportamientos históricos, forman memorias de mercado y establecen reputación, y una vez que la reputación se asiente a largo plazo, se convertirá en un tipo de crédito social público.
Cuando volví a investigar @OpenLedger me di cuenta por primera vez de que los modelos de IA también están evolucionando en esa dirección. Me di cuenta de que muchas personas todavía ven el modelo como un archivo que se despliega una vez que se completa el entrenamiento, pero en realidad, los modelos dentro del ecosistema de OpenLedger se parecen cada vez más a entidades on-chain; serán llamados por diferentes usuarios, entrarán en diferentes escenarios, formarán relaciones de colaboración con otros modelos, dejarán un historial de comportamientos, e incluso empezarán a formar su propio perfil de uso. De inmediato reaccioné, esa sensación era muy parecida a cuando DeFi comenzó; al principio, todos solo se preocupaban por el TVL, luego el mercado empezó a observar qué protocolos se integraban entre sí, qué direcciones eran activas a largo plazo, qué pools tenían dinero inteligente, y al final, todo el mundo on-chain comenzó a desarrollar una especie de estructura social pública.
Cada vez tengo más dudas de que la industria de la IA repetirá este proceso, y la velocidad podría ser más rápida de lo que todos piensan, porque los modelos de IA son intrínsecamente más fáciles de cuantificar. $OPEN
A quién llaman, quién los llama, en qué escenarios sirven a largo plazo, si su comportamiento histórico es estable, cuál es la calidad de sus colaboradores, todo esto puede ser registrado. Una vez que estos datos comiencen a acumularse a largo plazo, definitivamente se formará algún tipo de 'sistema de crédito social' entre los modelos. En este punto, lo que realmente valdrá la pena podría no ser solo la capacidad del modelo, sino la red de relaciones detrás del modelo.
Pongo un ejemplo muy simple: en el futuro, habrá dos modelos cuantitativos. El modelo A tiene una gran capacidad, pero ha estado mezclándose a largo plazo en un ecosistema de baja calidad, colaborando frecuentemente con proyectos basura y generando estrategias de alto riesgo extremo; el modelo B puede que no tenga capacidades tan extremas, pero ha estado sirviendo a protocolos de alta calidad a largo plazo, siendo llamado de manera estable por usuarios reales, y sus colaboradores también son estables. ¿A quién crees que el mercado confiaría más? En este punto, la lógica de competencia ha cambiado por completo, porque ya no solo están compitiendo en tecnología, sino en 'reputación social'.
Lo que encuentro más interesante es que esto es muy Crypto, porque Crypto fue la primera industria que amplificó al extremo la identidad on-chain y la reputación pública. En la era de Internet, las cadenas de relaciones pertenecían a las plataformas; Twitter tenía tus datos sociales, Taobao tenía tu historial de consumo. Pero el mundo on-chain ha hecho que las relaciones, comportamientos e historia se conviertan en activos públicos, por lo que toda la industria ha comenzado a desarrollar un 'mapa social' público. Y cada vez siento más que OpenLedger podría replicar esta lógica en el mundo de la IA.
Veo que muchas personas ahora discuten sobre la IA, pero siguen atascadas en parámetros, contextos y capacidades de razonamiento. Pero estas cosas se volverán cada vez más competitivas en el futuro; lo realmente difícil de replicar será la identidad y la reputación acumuladas a largo plazo de los modelos.
Incluso puedes imaginar un futuro muy mágico, pero a la vez razonable: los modelos más valiosos en el futuro no serán necesariamente los más inteligentes, sino los más confiables.
Algunos modelos entrarán en el 'ecosistema blue chip', sirviendo a escenarios de alta calidad a largo plazo; otros modelos seguirán mezclándose entre tráfico basura, intercambiando funciones, e incluso en el futuro podría haber una 'cadena de desprecio de modelos' en el mundo de la IA.
Suena gracioso, pero piénsalo bien, hoy en día el círculo de Crypto no es exactamente así? Hay protocolos de blue chip, hay ecosistemas de 'dog coins', hay dinero inteligente, hay tráfico de 'chivos', hay direcciones de alta reputación y también carteras que se dedican a hacer cosas malas. Creo que la diferencia es que antes los que participaban en estas redes de relaciones eran humanos, y en el futuro podrían ser IA.
Lo que realmente me pone la piel de gallina es otra cosa: si los modelos comienzan a formar estructuras sociales, la competencia en la industria de la IA podría no ser en última instancia sobre el poder de cómputo, sino sobre la confianza. Quien sea más capaz de obtener colaboración, quien pueda acceder a ecosistemas de alta calidad, quien forme relaciones a largo plazo, una vez que esto forme un efecto de red, a los nuevos entrantes les será muy difícil competir, porque la tecnología puede ser forked, pero el estatus social y la confianza del mercado son mucho más difíciles de replicar.
Esta es también la razón por la que después de investigar OpenLedger de nuevo, empecé a prestarle atención a largo plazo; no porque hayan lanzado una nueva función, ni porque un VC más haya respaldado, sino porque me hizo sentir por primera vez que el mundo de la IA podría realmente estar comenzando a desarrollar 'estructuras sociales'.