5 novas tendências em IA generativa para as quais a Web3 precisa estar preparada

"Construa para onde a indústria está indo, não para onde ela está." Esse mantra tem alimentado inovações disruptivas por décadas — a Microsoft capitalizou em microprocessadores, a Salesforce alavancou a nuvem e a Uber prosperou na revolução móvel.

O mesmo princípio se aplica à IA — a IA generativa está evoluindo tão rapidamente que a construção para as capacidades atuais corre o risco de ficar obsoleta. Historicamente, a Web3 desempenhou pouco papel nessa evolução da IA. Mas ela pode se adaptar às últimas tendências que estão remodelando a indústria?

2024 foi um ano crucial para a IA generativa, com pesquisas inovadoras e avanços de engenharia. Foi também o ano em que a narrativa Web3-AI fez a transição de um hype especulativo para vislumbres de utilidade real. Enquanto a primeira onda de IA girava em torno de megamodelos, longos ciclos de treinamento, vastos clusters de computação e bolsos empresariais profundos — tornando-os amplamente inacessíveis à Web3 — as tendências mais recentes em 2024 estão abrindo portas para uma integração significativa da Web3.

Na frente da Web3-AI, 2024 foi dominado por projetos especulativos, como plataformas de agentes movidas a memes que refletiam o sentimento otimista do mercado, mas ofereciam pouca utilidade no mundo real. À medida que esse entusiasmo desaparece, uma janela de oportunidade está surgindo para refocar em casos de uso tangíveis. O cenário de IA generativa de 2025 será muito diferente, com mudanças transformadoras em pesquisa e Tecnologia. Muitas dessas mudanças podem catalisar a adoção da Web3, mas apenas se a indústria se desenvolver para o futuro.

Vamos examinar cinco tendências principais que moldam a IA e o potencial que elas apresentam para a Web3.

1. A corrida do raciocínio

O raciocínio se tornou a próxima fronteira para modelos de linguagem grande (LLMs). Modelos recentes como GPT-01, DeepSeek R1 e Gemini Flash colocam as capacidades de raciocínio no CORE de seus avanços. Funcionalmente, o raciocínio permite que a IA divida tarefas complexas de inferência em processos estruturados e de várias etapas, frequentemente alavancando técnicas de Cadeia de Pensamento (CoT). Assim como seguir instruções se tornou um padrão para LLMs, o raciocínio em breve será uma capacidade básica para todos os principais modelos.

A oportunidade da Web3-AI

O raciocínio envolve fluxos de trabalho intrincados que exigem rastreabilidade e transparência — uma área em que a Web3 brilha. Imagine um artigo gerado por IA em que cada etapa do raciocínio é verificável na cadeia, fornecendo um registro imutável de sua sequência lógica. Em um mundo em que o conteúdo gerado por IA domina as interações digitais, esse nível de procedência pode se tornar uma necessidade fundamental. A Web3 pode fornecer uma camada descentralizada e confiável para verificar os caminhos de raciocínio da IA, preenchendo uma lacuna crítica no ecossistema de IA de hoje.

2. O treinamento de dados sintéticos é ampliado

Um facilitador essencial do raciocínio avançado são os dados sintéticos. Modelos como o DeepSeek R1 usam sistemas intermediários (como o R1-Zero) para gerar conjuntos de dados de raciocínio de alta qualidade, que são então usados para ajuste fino. Essa abordagem reduz a dependência de conjuntos de dados do mundo real, acelerando o desenvolvimento do modelo e melhorando a robustez.

A oportunidade da Web3-AI

A geração de dados sintéticos é uma tarefa altamente paralelizável, ideal para redes descentralizadas. Uma estrutura Web3 poderia incentivar nós a contribuírem com poder de computação para a geração de dados sintéticos, ganhando recompensas com base no uso do conjunto de dados. Isso poderia promover uma economia de dados de IA descentralizada na qual conjuntos de dados sintéticos alimentam modelos de IA de código aberto e proprietários.

3. A mudança para fluxos de trabalho pós-treinamento

Os primeiros modelos de IA dependiam de cargas de trabalho de pré-treinamento massivas que exigiam milhares de GPUs. No entanto, modelos como o GPT-01 mudaram o foco para o treinamento intermediário e pós-treinamento, permitindo recursos mais especializados, como raciocínio avançado. Essa mudança altera drasticamente os requisitos de computação, reduzindo a dependência de clusters centralizados.

A oportunidade da Web3-AI

Enquanto o pré-treinamento demanda fazendas de GPU centralizadas, o pós-treinamento pode ser distribuído por redes descentralizadas. O Web3 pode facilitar o refinamento do modelo de IA descentralizado, permitindo que os Colaboradores apostem recursos de computação em troca de governança ou incentivos financeiros. Essa mudança democratiza o desenvolvimento de IA, tornando as infraestruturas de treinamento descentralizadas mais viáveis.

4. A ascensão de pequenos modelos destilados

A destilação, um processo no qual grandes modelos são usados para treinar versões menores e especializadas, viu um aumento na adoção. Famílias de IA líderes como Llama, Gemini, Gemma e DeepSeek agora incluem variantes destiladas otimizadas para eficiência, permitindo que sejam executadas em hardware de commodities.

A oportunidade da Web3-AI

Os modelos destilados são compactos o suficiente para rodar em GPUs de nível de consumidor ou mesmo CPUs, tornando-os perfeitos para redes de inferência descentralizadas. Mercados de inferência de IA baseados em Web3 podem surgir, nos quais os nós fornecem poder de computação para executar modelos leves e destilados. Isso descentralizaria a inferência de IA, reduzindo a dependência de provedores de nuvem e desbloqueando novas estruturas de incentivo tokenizadas para os participantes.

5. A demanda por avaliações transparentes de IA

Um dos maiores desafios na IA generativa é a avaliação. Muitos modelos de primeira linha memorizaram efetivamente benchmarks existentes do setor, tornando-os não confiáveis ​​para avaliar o desempenho no mundo real. Quando você vê um modelo pontuando extremamente alto em um determinado benchmark, geralmente é porque esse benchmark foi incluído no corpus de treinamento do modelo. Hoje, não existem mecanismos robustos para verificar os resultados da avaliação do modelo, levando as empresas a confiar em números autorrelatados em artigos técnicos.

A oportunidade da Web3-AI

Provas criptográficas baseadas em blockchain podem introduzir transparência radical em avaliações de IA. Redes descentralizadas podem verificar o desempenho do modelo em benchmarks padronizados, reduzindo a dependência de alegações corporativas não verificáveis. Além disso, incentivos Web3 podem encorajar o desenvolvimento de novos padrões de avaliação orientados pela comunidade, levando a responsabilização da IA a novos patamares.

A Web3 pode se adaptar à próxima onda de IA?

A IA generativa está passando por uma mudança de paradigma. O caminho para a inteligência geral artificial (AGI) não é mais dominado somente por modelos monolíticos com longos ciclos de treinamento. Novos avanços — como arquiteturas orientadas por raciocínio, inovações em conjuntos de dados sintéticos, otimizações pós-treinamento e destilação de modelos — estão descentralizando os fluxos de trabalho de IA.

A Web3 estava amplamente ausente da primeira onda de IA generativa, mas essas tendências emergentes introduzem novas oportunidades onde arquiteturas descentralizadas podem fornecer utilidade real. A questão crucial agora é: a Web3 pode se mover rápido o suficiente para aproveitar este momento e se tornar uma força relevante na revolução da IA?