A primera vista, la IA y la cadena de bloques parecen ser ámbitos completamente distintos. Por ejemplo, la cadena de bloques enfatiza la descentralización, pero tiene limitaciones en cuanto a memoria y velocidad de procesamiento.
Por otro lado, la IA prospera con conjuntos de datos masivos y exige computación de alto rendimiento. Para explicarlo mejor, los modelos de aprendizaje automático (ML), especialmente las redes de aprendizaje profundo, requieren enormes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva, y a menudo dependen de GPU potentes o hardware especializado para procesar esta información rápidamente.
En este sentido, un informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) afirma que se prevé que la demanda mundial de electricidad para IA aumente a 800 TWh para 2026, un aumento de casi el 75% desde los 460 TWh de 2022. Gigantes multinacionales como Morgan Stanley y Wells Fargo también han publicado proyecciones similares, y el modelo de este último sugiere que, para 2030, el consumo de energía centrado en la IA representará el 16% de la demanda actual de electricidad de los EE. UU.
Predicción del consumo de energía mediante inteligencia artificial de Morgan Stanley (escenario ideal)
Lo mejor de ambos mundos está aquí.
A pesar de sus aparentes diferencias, el mundo tecnológico está siendo testigo de una creciente convergencia entre la IA y la cadena de bloques, con el surgimiento de una serie de proyectos innovadores. Por ejemplo, Ocean es un protocolo que ofrece a los usuarios un centro de intercambio de datos descentralizado, desbloqueando conjuntos de información para el consumo de la IA, preservando al mismo tiempo su privacidad y seguridad.
De manera similar, ThoughtAI integra la IA y la cadena de bloques directamente en los datos y la información, eliminando de manera efectiva las capas de aplicación tradicionales. Su objetivo es crear soluciones de IA más reactivas y adaptables, lo que podría revolucionar la forma en que las personas interactúan con la tecnología y gestionan la información.
Si bien estos proyectos demuestran el potencial de combinar la IA y la cadena de bloques, también ponen de relieve un desafío crítico: la escalabilidad. Para que la IA en la cadena de bloques realmente prospere, las plataformas deben superar las limitaciones inherentes de las arquitecturas de cadena de bloques tradicionales, en particular en términos de disponibilidad y rendimiento de los datos.
En este sentido, 0G es una plataforma que ha logrado importantes avances en la resolución de los obstáculos mencionados anteriormente. Para explicarlo mejor, ZeroGravity (0G, por sus siglas en inglés) es el primer sistema de disponibilidad de datos del mundo con una capa de almacenamiento de propósito general integrada que no solo es altamente escalable sino también descentralizada. Su escalabilidad depende de la separación del flujo de trabajo de disponibilidad de datos en una línea de publicación de datos y una línea de almacenamiento de datos.
En términos técnicos, 0G es una capa de servicio de disponibilidad de datos (DA) escalable construida directamente sobre un sistema de almacenamiento descentralizado. Aborda el problema de la escalabilidad al minimizar el volumen de transferencia de datos necesario para la transmisión, lo que permite niveles sin precedentes de disponibilidad de datos y rendimiento de transacciones.
Una de las principales ventajas de 0G es su rendimiento. Mientras que competidores como Celestia son capaces de alcanzar entre 1,4 y 1,5 megabytes por segundo, la red 0G es capaz de producir unos 50 gigabytes por segundo, lo que la hace 50.000 veces más rápida. Además, el coste de 0G es aproximadamente 100 veces más barato que el de sus competidores más cercanos.
Este nivel de rendimiento y flexibilidad abre la puerta a una amplia gama de casos de uso de IA y blockchain que antes eran poco prácticos o imposibles. Para empezar, en el ámbito de las finanzas, la escalabilidad de 0G puede permitir que sofisticados algoritmos comerciales impulsados por IA operen directamente en la cadena.
De manera similar, también podría ser posible implementar sistemas de aprendizaje federado a gran escala en la cadena de bloques, lo que llevaría a avances en la IA que preserva la privacidad, donde múltiples partes pueden entrenar modelos de IA de manera colaborativa sin compartir datos confidenciales directamente. Estos avances podrían tener implicaciones de largo alcance en campos como la atención médica, donde la privacidad de los datos es primordial pero la investigación colaborativa es esencial.
Hay una oportunidad de un billón de dólares esperando a ser aprovechada.
Al mirar hacia el futuro, está claro que la intersección de la IA y la cadena de bloques seguirá expandiéndose y evolucionando.
Esta convergencia no es solo una curiosidad tecnológica, sino una enorme oportunidad económica. Por ejemplo, se estima que la industria de la inteligencia artificial alcanzará un valor asombroso de 1,3 billones de dólares en 2030, mientras que el mercado de la cadena de bloques alcanzará una valoración de 248.800 millones de dólares en 2029, lo que refleja su potencial transformador en prácticamente todos los sectores de la economía global.
Por lo tanto, de cara al futuro, es lógico que las empresas y plataformas (como 0G) que puedan navegar con éxito esta convergencia (resolviendo los desafíos técnicos y desbloqueando nuevas propuestas de valor) estén bien posicionadas para capturar una parte significativa de esta oportunidad de un billón de dólares.
