A introdução do modelo de IA DeepSeek, desenvolvido pela startup chinesa de mesmo nome, abalou o setor tecnológico. Considerado tão eficiente quanto o ChatGPT, o DeepSeek R1 se destaca por exigir significativamente menos poder computacional, além de ser de código aberto e totalmente gratuito. O custo de desenvolvimento do modelo foi estimado em apenas 6 milhões de dólares, uma fração do investimento da Meta na criação de seu modelo Llama 3.2, que custou mais de dez vezes esse valor.
No contexto dessa transformação, a Near Protocol anunciou uma iniciativa ousada durante a abertura da conferência Redacted em Bangkok, Tailândia, revelando planos para construir o maior modelo de inteligência artificial open-source do mundo, com 1,4 trilhões de parâmetros — 3,5 vezes maior que o modelo Llama atualmente em uso pela Meta.
Modelo de IA da Near Protocol: Ambições e Financiamento
O projeto da Near será desenvolvido por meio de pesquisas e desenvolvimentos crowdsourced competitivos, envolvendo milhares de colaboradores no novo hub de pesquisa em IA da Near. Os participantes já podem se inscrever para treinar um modelo menor de 500 milhões de parâmetros desde o dia 10 de novembro.
O projeto está estruturado para crescer em complexidade ao longo de sete modelos, permitindo que apenas os melhores colaboradores avancem para trabalhar em modelos progressivamente maiores. Os modelos desenvolvidos serão monetizados e a privacidade dos usuários será garantida por meio de ambientes de execução confiáveis e criptografados, que recompensarão os colaboradores e incentivarão atualizações contínuas à medida que a tecnologia evolui.
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Illia Polosukhin, cofundador da Near Protocol, afirmou que o custo estimado para o treinamento será de cerca de US$ 160 milhões, mas ele acredita que esse valor é viável de ser arrecadado no espaço cripto. “Os detentores de tokens serão recompensados por todas as inferências que ocorram quando este modelo for utilizado”, comentou Polosukhin, ressaltando um modelo de negócios circular que permitirá o reinvestimento em modelos futuros.
Desafios da IA Descentralizada
Treinar um modelo dessa magnitude exigirá “dezenas de milhares de GPUs em um único local”, o que não é ideal. No entanto, utilizar uma rede descentralizada de computação exigirá novas tecnologias que ainda não existem, já que as técnicas de treinamento distribuído atuais necessitam de conexões muito rápidas. A pesquisa emergente da DeepMind sugere que isso pode ser possível, embora seja um desafio significativo.
Skidanov, cofundador da Near, reconhece a magnitude do projeto, mas está otimista quanto ao impacto positivo de uma IA descentralizada, que poderia resolver questões de privacidade. Ele argumentou que a centralização do controle da IA em uma única companhia pode levar a uma situação em que a empresa dictaria as diretrizes a seguir, comprometendo a descentralização e a filosofia do Web3.
Durante a conferência, o palestrante convidado Edward Snowden enfatizou a importância de resistir à centralização da IA, alertando sobre os riscos de um estado de vigilância. Ele defendeu a necessidade de direitos civis na internet e a criação de sistemas que preservem a soberania digital por meio de soluções matemáticas.
