¿Cuál es la diferencia entre la IA centralizada y la descentralizada?

Venice.ai

2024-10-21

La IA se desarrolla a una velocidad vertiginosa. Los expertos predicen que entre 2024 y 2030, el mercado de la IA se expandirá más de 28% cada año. Para 2030, se espera que alcance un asombroso valor de más de 800 000 millones de dólares.

Sin embargo, este rápido progreso conlleva grandes riesgos. El panorama actual de la IA está dominado por un puñado de grandes empresas centralizadas, como OpenAI, Google y Microsoft, que controlan la mayoría de los datos y los recursos informáticos. A medida que las herramientas de inteligencia artificial que crean se vuelven más poderosas, las cuestiones de privacidad, seguridad y control se vuelven urgentes.

Continuo violaciones de datos en empresas de tecnología han expuesto miles de millones de registros de usuarios, lo que pone de relieve las vulnerabilidades del almacenamiento centralizado de datos. El Gobierno Federal, que extrae información personal de toda la sociedad, no es mejor. La centralización en el desarrollo de la IA también conduce a problemas de censura y prejuicio, a pesar de la intención.

Está surgiendo un nuevo enfoque que aborda muchos de los problemas de la IA centralizada y, al mismo tiempo, abre nuevas posibilidades para la innovación y el control de los usuarios: la IA descentralizada.

Tabla de contenido

IA centralizada frente a IA descentralizada

Si bien este enfoque permite el procesamiento eficiente de conjuntos de datos masivos, corre el riesgo de monopolios de datos, puntos únicos de falla y un posible uso indebido de la energía concentrada.

La IA descentralizada, por el contrario, distribuye los recursos computacionales, los datos y, lo que es más importante, el control, entre muchos participantes. Esto ofrece varias ventajas clave:

Computación distribuida: En lugar de depender de centros de datos centralizados, la IA descentralizada aprovecha una red de nodos distribuidos para el procesamiento.
Soberanía de datos: Los sistemas descentralizados evitan que los datos se recopilen en bases de datos únicas, bajo el control de partes monolíticas singulares. ,
Resiliencia: Los sistemas distribuidos son intrínsecamente más resistentes a los puntos únicos de falla, lo que mejora la solidez general del sistema. Esta resiliencia se logra mediante la redundancia y el equilibrio de carga en varios nodos, lo que garantiza que, si una parte de la red falla, el sistema pueda seguir funcionando redistribuyendo las tareas a otros nodos disponibles.
Innovación democratizada: Al reducir las barreras de entrada, la IA descentralizada puede estimular un ecosistema más diverso de desarrolladores y aplicaciones, lo que impulsa la innovación y una mayor opcionalidad para los usuarios.
Transparencia: Muchas iniciativas descentralizadas de IA enfatizan el desarrollo de código abierto, lo que permite un mayor escrutinio y mejoras impulsadas por la comunidad.

Es crucial tener en cuenta que, si bien la descentralización puede mejorar la privacidad y la seguridad, estas no son características inherentes. Implementación adecuada de técnicas de preservación de la privacidad también son necesarios para aprovechar plenamente los beneficios, que fueron todo el propósito de la creación de Venice. La descentralización proporciona una base crucial que puede respaldar las tecnologías que mejoran la privacidad, pero la privacidad en sí misma requiere elecciones de diseño e implementación conscientes.

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Esta es una comparación de las infraestructuras de IA centralizadas y descentralizadas:

Este cambio de una infraestructura centralizada a una descentralizada representa una reinvención fundamental de la forma en que se desarrollan, implementan y gobiernan los sistemas de IA. La IA descentralizada tiene el potencial de crear un ecosistema de IA más abierto, resiliente y democratizado.

Tecnologías clave que permiten la IA descentralizada

La IA descentralizada integra una serie de tecnologías clave para lograr sus objetivos de procesamiento distribuido, seguridad de datos mejorada e innovación abierta:

Código abierto: Si bien no están vinculados exclusivamente a la IA descentralizada, los modelos de código abierto suelen desempeñar un papel complementario. Mejoran la transparencia, permiten realizar auditorías y mejoras comunitarias y se alinean con el espíritu de la descentralización. Por eso Venice usa modelos de código abierto, pero es importante tener en cuenta que no todos los sistemas de IA descentralizados utilizan modelos de código abierto, y no todos los modelos de código abierto forman parte de sistemas descentralizados.
Computación descentralizada: Estas redes permiten a las personas y a las organizaciones aportar la potencia informática no utilizada para las tareas de IA, lo que aumenta la capacidad general, reduce los costos y mejora la disponibilidad de los recursos computacionales. Al convertir la potencia de procesamiento en un recurso compartido e intercambiable, democratiza el acceso a la infraestructura de inteligencia artificial.
Aprendizaje federado: Esta técnica permite que los modelos de IA se entrenen en múltiples dispositivos o servidores descentralizados sin intercambiar datos sin procesar. El aprendizaje federado puede mejorar la privacidad de los datos al mantener la información confidencial de forma local y, al mismo tiempo, aprovechar los diversos conjuntos de datos, pero requiere una implementación cuidadosa para aprovechar al máximo estos beneficios de privacidad.
Computación perimetral: Al procesar los datos en dispositivos locales en lugar de en servidores en la nube centralizados, la computación periférica reduce la latencia en la inferencia de la IA y puede mejorar la ubicación de los datos. Esto es particularmente crucial para las aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real o que funcionan en entornos con conectividad limitada.
Redes punto a punto (P2P): Las arquitecturas P2P permiten la interacción directa entre los participantes de la red sin necesidad de intermediarios. En la IA descentralizada, las redes P2P pueden facilitar la computación distribuida, el intercambio de datos y la capacitación en modelos colaborativos.
Cadena de bloques: Las cadenas de bloques proporcionan formas seguras y transparentes de registrar transacciones y compartir datos en las redes. En el contexto de la IA, pueden garantizar la procedencia de los datos, crear registros auditables de las decisiones de la IA y permitir el intercambio seguro de datos entre pares de los datos de la IA.
Contratos inteligentes: Estos contratos autoejecutables con los términos del acuerdo escritos directamente en código pueden automatizar las transacciones y hacer cumplir las reglas en las redes de IA descentralizadas. Pueden desempeñar un papel crucial en la gestión de los derechos de acceso a los modelos y datos de la IA, así como en la implementación de mecanismos de compensación justos por las contribuciones al desarrollo de la IA.

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Estas tecnologías funcionan en conjunto para formar la base sobre la que se construyen las plataformas de IA descentralizadas, lo que permite un nuevo paradigma de IA que prioriza la innovación distribuida y el empoderamiento de los usuarios.

El panorama de la IA descentralizada

El panorama descentralizado de la IA está evolucionando rápidamente, con numerosos proyectos que abordan diferentes aspectos de la pila de IA. Esta es una descripción general de algunos actores clave de varias categorías:

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Crédito de imagen: @Suyu0x

Computación descentralizada

Akash: mercado descentralizado de computación en la nube
Morpheus: red punto a punto para IA de uso general y agentes inteligentes
TogetherAI: plataforma colaborativa de desarrollo de IA

Almacenamiento descentralizado

Filecoin: red descentralizada para almacenamiento de archivos
Arweave: almacenamiento de datos permanente y descentralizado

Infraestructura de IA

Ocean Protocol: protocolo de intercambio de datos descentralizado
Oasis: plataforma que se centra en la informática de inteligencia artificial que preserva la privacidad
SingularityNET: mercado de servicios de IA

Datos y capacitación descentralizados

Gensyn: red descentralizada de aprendizaje automático
Bittensor: red peer-to-peer para el entrenamiento de la IA

Nous Research, conocida por desarrollar modelos lingüísticos de código abierto de alta calidad, está avanzando en los métodos de entrenamiento de IA distribuida. Su innovación, DiStro (Distributed Training Over-The-Internet), es un nuevo optimizador que permite entrenar modelos de IA en redes distribuidas mediante conexiones a Internet aptas para los consumidores. En Venice, alojamos los últimos modelos de Nous - pruébalos aquí.

Estas plataformas están trabajando para crear un ecosistema de IA más abierto, transparente y descentralizado. En la siguiente sección, profundizaremos en cómo Venice aprovecha este ecosistema y lo que esto significa para nuestros usuarios.

El enfoque de Venice hacia la IA descentralizada

Venice aprovecha la infraestructura descentralizada para ofrecer una alternativa privada y sin censura a las aplicaciones de IA convencionales de las empresas de tecnología centralizadas. Nuestra plataforma se basa en sistemas descentralizados, lo que nos permite ofrecer potentes capacidades de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, priorizar la privacidad del usuario, la libertad de consulta y el acceso sin permisos.

Así es como implementamos los principios de la IA descentralizada:

Inferencia descentralizada

Utilizamos redes de proveedores de GPU distribuidas para la inferencia de IA, como Red Akash. Al utilizar Venice, puede ver claramente qué proveedor se utilizó para generar la salida.

Este enfoque garantiza que ninguna entidad por sí sola controle nuestros recursos computacionales, lo que mejora la resiliencia y la escalabilidad generales de nuestros servicios de IA.

Opciones de pago con criptomonedas

Hemos implementado la criptomoneda como opción de pago, ampliando nuestro compromiso con la descentralización al aspecto financiero de nuestros servicios. Este enfoque apoya un ecosistema financiero descentralizado y permite un mayor acceso sin permiso a los servicios de inteligencia artificial en todo el mundo.

Al integrar los pagos con criptomonedas, no solo ofrecemos un método de pago alternativo, sino que nos aseguramos de que nuestra infraestructura financiera se alinee con nuestro principio fundamental de acceso abierto y descentralizado a la IA.

Infraestructura que prioriza la privacidad

Todo nuestro sistema está diseñado con la privacidad como principio fundamental. Todas las conversaciones y datos de los usuarios permanecen en su navegador local y nunca llegan a nuestros servidores. No vemos ni almacenamos las instrucciones de los usuarios ni las respuestas de la IA. Este diseño brinda a los usuarios un control total sobre sus interacciones con la IA, reduce significativamente el riesgo de filtraciones de datos o accesos no autorizados y permite a los usuarios explorar las capacidades de la IA sin comprometer su privacidad.

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Al basarse en sistemas descentralizados, Venice ofrece una plataforma en la que los usuarios pueden acceder a potentes capacidades de inteligencia artificial mientras mantienen el control sobre su privacidad y libertad de exploración. Este enfoque mejora las experiencias individuales de los usuarios, pero también contribuye a un ecosistema de IA más abierto, diverso y resiliente.

‍El futuro de la IA está descentralizado

La IA descentralizada representa un cambio fundamental en la forma en que abordamos la inteligencia artificial, ya que ofrece una alternativa convincente a los modelos centralizados que actualmente dominan el panorama.

Venice aprovecha los sistemas de IA descentralizados para ofrecer potentes capacidades de IA y, al mismo tiempo, prioriza la privacidad del usuario, la libertad de consulta y el acceso sin censura. Al distribuir los recursos computacionales, implementar una infraestructura que prioriza la privacidad y respaldar los pagos con criptomonedas, estamos demostrando que es posible crear una plataforma de inteligencia artificial que contribuya a un ecosistema de inteligencia artificial más abierto, descentralizado y sin permisos.

El camino hacia la plena realización del potencial de la IA descentralizada apenas está comenzando, y aún quedan muchos desafíos por abordar en materia de escalabilidad, interoperabilidad y regulación. Sin embargo, creemos que la colaboración continua en todo el ecosistema descentralizado de IA superará estos obstáculos.

El futuro de la IA es descentralizado y sin permisos, y Venice seguirá construyendo con este espíritu.

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