A primera vista, el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología blockchain parecen estar en desacuerdo entre sí, y cada uno exige recursos que parecen incompatibles con los principios básicos del otro.
Por ejemplo, la cadena de bloques se centra en la descentralización y la inmutabilidad, pero opera dentro de ciertas limitaciones de memoria y rendimiento (especialmente para las actividades dentro de la cadena). En cambio, la IA prospera con conjuntos de entrenamiento masivos y requiere computación de alto rendimiento para funcionar de manera eficaz.
Para explicarlo mejor, los sistemas de IA suelen procesar terabytes de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que requiere una infraestructura informática robusta y un procesamiento rápido de los datos. Por otro lado, la cadena de bloques opera en una red descentralizada donde los datos se almacenan en bloques y varios nodos verifican las transacciones.
Esta arquitectura limita inherentemente la cantidad de información que se puede procesar en un momento dado, lo que genera problemas de escalabilidad que pueden obstaculizar significativamente el rendimiento de las aplicaciones de IA que dependen del procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
Otro punto crítico de tensión surge de los diferentes enfoques sobre la gestión de datos y la privacidad. Si bien los sistemas de IA se benefician del acceso a grandes conjuntos de datos, que a menudo incluyen información confidencial, la cadena de bloques está diseñada para garantizar la inmutabilidad y la transparencia de los datos.
 
Por último, el consumo energético asociado a ambas tecnologías complica aún más su relación. Para ponerlo en perspectiva, se estima que una sola transacción de Bitcoin consume alrededor de 584 kWh de energía, lo que equivale al consumo eléctrico promedio trimestral de un hogar estadounidense.
Desarrollar arquitecturas digitales para crear un futuro mejor
A pesar de estos desafíos fundamentales, en los últimos años han surgido una serie de propuestas innovadoras que ayudan a superar la brecha mencionada anteriormente. Estas propuestas aprovechan las fortalezas de ambos sectores para crear soluciones integradas y potentes. Un ejemplo de ello es el proyecto AO (basado en Arweave), que tiene como objetivo integrar grandes modelos de IA en contratos inteligentes.
Para explicarlo con más detalle, la arquitectura de la plataforma permite un cálculo paralelo con confianza mínima, lo que permite que los agentes de IA operen de manera eficiente en la cadena. Además, AO admite varias funcionalidades de IA, como análisis predictivos y toma de decisiones automatizada, al tiempo que garantiza la integridad y seguridad de los datos mediante una arquitectura descentralizada.
Otra plataforma innovadora en este sentido es Neureal, que aprovecha la inteligencia artificial para analizar datos históricos de criptomonedas y predecir tendencias futuras del mercado. Al emplear modelos de aprendizaje automático, Neureal identifica patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos, lo que permite a los inversores tomar decisiones informadas basadas en análisis predictivos.
Dicho esto, entre las diversas plataformas que están ampliando los límites de lo que se puede lograr con la síntesis de estas dos tecnologías, ZeroGravity (0G) se destaca del resto, ya que aborda uno de los desafíos más críticos que enfrentan ambos ámbitos, es decir, la disponibilidad escalable de datos.
0G es el primer sistema de disponibilidad de datos con una capa de almacenamiento de uso general integrada que es altamente escalable y descentralizada. Su innovación clave radica en su enfoque de compartimentar el flujo de trabajo de disponibilidad de datos en dos cajas diferentes.
Al crear una distinción clara, la plataforma permite que se realicen transferencias de grandes volúmenes de datos en un solo carril, respaldadas por una capa de almacenamiento que logra escalabilidad horizontal mediante particiones bien diseñadas. Mientras tanto, todas las actividades de publicación de datos se realizan mediante consenso de muestreo de disponibilidad de datos, lo que requiere un flujo mínimo de información.
La arquitectura de 0G le permite alcanzar niveles de rendimiento sin precedentes, capaz de producir alrededor de 50 gigabytes por segundo, una velocidad 50.000 veces más rápida que algunos de sus competidores, así como un nivel de rentabilidad (aproximadamente 100 veces más barato que las alternativas) que todavía es relativamente poco común en el ecosistema digital actual.
Por último, 0G ofrece un alto nivel de programabilidad, lo que permite a los usuarios elegir durante cuánto tiempo se almacenan sus datos, dónde se almacenan y el nivel de replicación o seguridad. Los usuarios también pueden descargar todo el estado de su aplicación a la plataforma para su gestión, una función que no está disponible en otras plataformas.
Un futuro impulsado por la sinergia, no por la competencia.
Según los datos disponibles en línea, el potencial de mercado para la convergencia de la IA y la cadena de bloques es inmenso. Se prevé que la industria de la IA alcance aproximadamente los 1,8 billones de dólares en 2030, mientras que se espera que el mercado de la tecnología de la cadena de bloques crezca hasta los 249 mil millones de dólares en 2029.
Además, la demanda de “recursos informáticos descentralizados” también está aumentando, como lo demuestra el auge de los mercados de computación descentralizada diseñados para facilitar el alquiler de unidades de procesamiento gráfico (GPU) necesarias para el entrenamiento de modelos de IA.
Hasta el momento, se espera que el mercado global de GPU, valorado en 23,5 mil millones de dólares en 2020, alcance un capital neto de 477 mil millones de dólares para 2030, lo que indica una creciente demanda de la potencia computacional que la IA y la cadena de bloques pueden proporcionar colectivamente.
En ese sentido, a medida que plataformas como 0G continúan ampliando los límites de lo posible, no es descabellado anticipar un futuro en el que la IA y la cadena de bloques trabajen en armonía para crear ecosistemas digitales más eficientes, seguros y democratizados, ya que su convergencia no solo puede mejorar las capacidades de ambas tecnologías, sino también abrir nuevas posibilidades de innovación en diversos sectores, desde las finanzas y la atención médica hasta la gestión de la cadena de suministro y más allá.