5 nuevas tendencias en IA generativa para las que la Web3 debe estar preparada

"Hay que construir para el futuro de la industria, no para el futuro de la misma". Este mantra ha impulsado innovaciones disruptivas durante décadas: Microsoft aprovechó los microprocesadores, Salesforce aprovechó la nube y Uber prosperó en la revolución móvil.

El mismo principio se aplica a la IA: la IA generativa está evolucionando tan rápidamente que el desarrollo de capacidades actuales corre el riesgo de quedar obsoleto. Históricamente, la Web3 ha desempeñado un papel pequeño en esta evolución de la IA, pero ¿puede adaptarse a las últimas tendencias que están transformando la industria?

2024 fue un año crucial para la IA generativa, con avances revolucionarios en investigación e ingeniería. También fue el año en que la narrativa de la Web3-IA pasó de ser una exageración especulativa a vislumbres de utilidad real. Si bien la primera ola de IA giró en torno a megamodelos, ciclos de entrenamiento largos, grandes clústeres de cómputo y grandes bolsillos empresariales (lo que los hizo en gran medida inaccesibles para la Web3), las tendencias más nuevas en 2024 están abriendo las puertas para una integración significativa de la Web3.

En el frente de la Web3-IA, 2024 estuvo dominado por proyectos especulativos como plataformas basadas en memes que reflejaban un sentimiento alcista del mercado pero ofrecían poca utilidad en el mundo real. A medida que esa expectativa se desvanece, está surgiendo una ventana de oportunidad para volver a centrarse en casos de uso tangibles. El panorama de la IA generativa de 2025 será muy diferente, con cambios transformadores en la investigación y la Tecnología. Muchos de estos cambios podrían catalizar la adopción de la Web3, pero solo si la industria se prepara para el futuro.

Examinemos cinco tendencias clave que dan forma a la IA y el potencial que presentan para la Web3.

1. La carrera del razonamiento

El razonamiento se ha convertido en la próxima frontera para los grandes modelos de lenguaje (LLM). Modelos recientes como GPT-01, DeepSeek R1 y Gemini Flash colocan las capacidades de razonamiento en el CORE de sus avances. Funcionalmente, el razonamiento permite a la IA descomponer tareas de inferencia complejas en procesos estructurados de varios pasos, a menudo aprovechando técnicas de cadena de pensamiento (CoT). Así como el seguimiento de instrucciones se convirtió en un estándar para los LLM, el razonamiento pronto será una capacidad de base para todos los modelos principales.

La oportunidad de la Web3-AI

El razonamiento implica flujos de trabajo complejos que requieren trazabilidad y transparencia, un área en la que Web3 destaca. Imagine un artículo generado por IA en el que cada paso del razonamiento sea verificable en cadena, lo que proporciona un registro inmutable de su secuencia lógica. En un mundo en el que el contenido generado por IA domina las interacciones digitales, este nivel de procedencia podría convertirse en una necesidad fundamental. Web3 puede proporcionar una capa descentralizada y sin confianza para verificar las vías de razonamiento de la IA, lo que cerraría una brecha crítica en el ecosistema de IA actual.

2. El entrenamiento con datos sintéticos se amplía

Un factor clave para el razonamiento avanzado son los datos sintéticos. Los modelos como DeepSeek R1 utilizan sistemas intermedios (como R1-Zero) para generar conjuntos de datos de razonamiento de alta calidad, que luego se utilizan para realizar ajustes. Este enfoque reduce la dependencia de conjuntos de datos del mundo real, lo que acelera el desarrollo del modelo y mejora la solidez.

La oportunidad de la Web3-AI

La generación de datos sintéticos es una tarea altamente paralelizable, ideal para redes descentralizadas. Un marco Web3 podría incentivar a los nodos a contribuir con potencia computacional a la generación de datos sintéticos, obteniendo recompensas basadas en el uso de conjuntos de datos. Esto podría fomentar una economía de datos de IA descentralizada en la que los conjuntos de datos sintéticos impulsen modelos de IA de código abierto y propietarios por igual.

3. El cambio hacia flujos de trabajo posteriores a la formación

Los primeros modelos de IA dependían de cargas de trabajo masivas de preentrenamiento que requerían miles de GPU. Sin embargo, modelos como GPT-01 han cambiado el enfoque hacia la mitad y la etapa posterior al entrenamiento, lo que permite capacidades más especializadas, como el razonamiento avanzado. Este cambio altera drásticamente los requisitos de cómputo y reduce la dependencia de clústeres centralizados.

La oportunidad de la Web3-AI

Si bien el entrenamiento previo exige granjas de GPU centralizadas, el entrenamiento posterior se puede distribuir entre redes descentralizadas. Web3 podría facilitar el refinamiento de modelos de IA descentralizados, permitiendo a los Colaboradores invertir recursos computacionales a cambio de gobernanza o incentivos financieros. Este cambio democratiza el desarrollo de IA, lo que hace que las infraestructuras de entrenamiento descentralizadas sean más viables.

4. El auge de los pequeños modelos destilados

La destilación, un proceso en el que se utilizan modelos grandes para entrenar versiones más pequeñas y especializadas, ha experimentado un aumento en su adopción. Las principales familias de inteligencia artificial, como Llama, Gemini, Gemma y DeepSeek, ahora incluyen variantes destiladas optimizadas para la eficiencia, lo que les permite ejecutarse en hardware de consumo masivo.

La oportunidad de la Web3-AI

Los modelos destilados son lo suficientemente compactos como para funcionar en GPU o incluso CPU de nivel de consumidor, lo que los convierte en una opción perfecta para las redes de inferencia descentralizadas. Podrían surgir mercados de inferencia de IA basados en Web3, en los que los nodos proporcionen potencia de cómputo para ejecutar modelos destilados y livianos. Esto descentralizaría la inferencia de IA, reduciendo la dependencia de los proveedores de la nube y desbloqueando nuevas estructuras de incentivos tokenizados para los participantes.

5. La demanda de evaluaciones transparentes de la IA

ONE de los mayores desafíos de la IA generativa es la evaluación. Muchos modelos de primer nivel han memorizado de manera efectiva los puntos de referencia existentes en la industria, lo que los vuelve poco confiables para evaluar el desempeño en el mundo real. Cuando se ve que un modelo obtiene una puntuación extremadamente alta en un punto de referencia determinado, a menudo se debe a que ese punto de referencia se ha incluido en el corpus de entrenamiento del modelo. Hoy en día, no existen mecanismos sólidos para verificar los resultados de la evaluación de modelos, lo que lleva a las empresas a confiar en las cifras que ellas mismas informan en los documentos técnicos.

La oportunidad de la Web3-AI

Las pruebas criptográficas basadas en blockchain podrían introducir una transparencia radical en las evaluaciones de la IA. Las redes descentralizadas podrían verificar el rendimiento de los modelos a través de puntos de referencia estandarizados, reduciendo la dependencia de afirmaciones corporativas no verificables. Además, los incentivos de la Web3 podrían alentar el desarrollo de nuevos estándares de evaluación impulsados por la comunidad, lo que llevaría la rendición de cuentas de la IA a nuevas alturas.

¿Puede la Web3 adaptarse a la próxima ola de IA?

La IA generativa está atravesando un cambio de paradigma. El camino hacia la inteligencia artificial general (AGI) ya no está dominado únicamente por modelos monolíticos con largos ciclos de entrenamiento. Nuevos avances, como arquitecturas basadas en el razonamiento, innovaciones en conjuntos de datos sintéticos, optimizaciones posteriores al entrenamiento y destilación de modelos, están descentralizando los flujos de trabajo de la IA.

La Web3 estuvo prácticamente ausente de la primera ola de IA generativa, pero estas tendencias emergentes presentan nuevas oportunidades en las que las arquitecturas descentralizadas pueden ofrecer una utilidad real. La pregunta crucial ahora es: ¿puede la Web3 avanzar lo suficientemente rápido como para aprovechar este momento y convertirse en una fuerza relevante en la revolución de la IA?