A Revolução Open-Source da DeepSeek: Insights de um Encontro Fechado de IA​

A DeepSeek está abalando o mundo da IA. Assim como as discussões sobre o DeepSeek-R1 não haviam esfriado, a equipe lançou outra bomba: um modelo multimodal open-source, o Janus-Pro. O ritmo é vertiginoso, as ambições claras.

Há dois dias, um grupo de principais pesquisadores de IA, desenvolvedores e investidores se reuniu para uma discussão a portas fechadas organizada por Shixiang, focando exclusivamente na DeepSeek. Durante mais de três horas, eles dissecavam as inovações técnicas da DeepSeek, sua estrutura organizacional e as implicações mais amplas de sua ascensão—nos modelos de negócios de IA, mercados secundários e na trajetória de longo prazo da pesquisa em IA.

Seguindo o ethos de transparência open-source da DeepSeek, estamos abrindo nossos pensamentos coletivos ao público. Aqui estão insights destilados da discussão, abrangendo a estratégia da DeepSeek, suas inovações técnicas e o impacto que pode ter na indústria de IA.

DeepSeek: O Mistério e a Missão​

• Missão Central da DeepSeek: O CEO Liang Wenfeng não é apenas mais um empreendedor de IA—ele é um engenheiro de coração. Ao contrário de Sam Altman, ele está focado na execução técnica, não apenas na visão.
• Por que a DeepSeek Ganhou Respeito: Sua arquitetura MoE (Mistura de Especialistas) é um diferencial chave. A replicação inicial do modelo o1 da OpenAI foi apenas o começo—o verdadeiro desafio é escalar com recursos limitados.
• Escalando Sem a Bênção da NVIDIA: Apesar das alegações de ter 50.000 GPUs, a DeepSeek provavelmente opera com cerca de 10.000 A100s envelhecidos e 3.000 H800s pré-proibição. Ao contrário dos laboratórios dos EUA, que jogam computação em todos os problemas, a DeepSeek é forçada à eficiência.
• O Verdadeiro Foco da DeepSeek: Ao contrário da OpenAI ou Anthropic, a DeepSeek não está fixada em “IA servindo humanos.” Em vez disso, está perseguindo a inteligência em si. Isso pode ser sua arma secreta.

Exploradores vs. Seguidores: As Leis de Potência da IA​

• O Desenvolvimento de IA é uma Função Degrau: O custo de alcançar é 10x menor do que liderar. Os “seguidores” aproveitam os avanços passados a uma fração do custo de computação, enquanto os “exploradores” devem avançar cegamente, arcando com enormes despesas de P&D.
• A DeepSeek Superará a OpenAI? É possível—mas apenas se a OpenAI tropeçar. A IA ainda é um problema aberto, e a abordagem da DeepSeek aos modelos de raciocínio é uma aposta forte.

As Inovações Técnicas por Trás da DeepSeek​

1. O Fim do Ajuste Fino Supervisionado (SFT)?​

• A afirmação mais disruptiva da DeepSeek: O SFT pode não ser mais necessário para tarefas de raciocínio. Se for verdade, isso marca uma mudança de paradigma.
• Mas Não Tão Rápido… O DeepSeek-R1 ainda depende do SFT, particularmente para alinhamento. A verdadeira mudança é como o SFT é usado—destilando tarefas de raciocínio de forma mais eficaz.

2. Eficiência de Dados: O Verdadeiro Fosso​

• Por que a DeepSeek Prioriza a Rotulagem de Dados: Liang Wenfeng supostamente rotula dados pessoalmente, sublinhando sua importância. O sucesso da Tesla na direção autônoma veio da meticulosa anotação humana—a DeepSeek está aplicando o mesmo rigor.
• Dados Multimodais: Ainda Não Prontos—Apesar do lançamento do Janus-Pro, o aprendizado multimodal continua proibitivamente caro. Nenhum laboratório ainda demonstrou ganhos convincentes.

3. Destilação de Modelos: Uma Espada de Dois Gumes​

• A Destilação Aumenta a Eficiência, mas Reduz a Diversidade: Isso pode limitar as capacidades do modelo a longo prazo.
• A “Dívida Oculta” da Destilação: Sem entender os desafios fundamentais do treinamento de IA, confiar na destilação pode levar a armadilhas imprevistas quando arquiteturas de próxima geração emergirem.

4. Recompensa de Processo: Uma Nova Fronteira no Alinhamento de IA​

• A Supervisão de Resultados Define o Teto: O aprendizado por reforço baseado em processos pode prevenir hacking, mas o limite superior da inteligência ainda depende do feedback orientado por resultados.
• O Paradoxo do RL: Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) não têm uma condição de vitória definida como o xadrez. O AlphaZero funcionou porque a vitória era binária. O raciocínio de IA carece dessa clareza.

Por Que a OpenAI Não Usou os Métodos da DeepSeek?​

• Uma Questão de Foco: A OpenAI prioriza a escala, não a eficiência.
• A “Guerra de IA Oculta” nos EUA: A OpenAI e a Anthropic podem ter ignorado a abordagem da DeepSeek, mas não por muito tempo. Se a DeepSeek se mostrar viável, espere uma mudança na direção da pesquisa.

O Futuro da IA em 2025​

• Além dos Transformers? A IA provavelmente se bifurcará em diferentes arquiteturas. O campo ainda está fixado nos Transformers, mas modelos alternativos podem surgir.
• O Potencial Não Aproveitado do RL: O aprendizado por reforço permanece subutilizado fora de domínios estreitos como matemática e codificação.
• O Ano dos Agentes de IA? Apesar do hype, nenhum laboratório ainda entregou um agente de IA revolucionário.

Os Desenvolvedores Migrarão para a DeepSeek?​

• Ainda Não. As habilidades superiores de codificação e seguimento de instruções da OpenAI ainda lhe dão uma vantagem.
• Mas a Lacuna Está Fechando. Se a DeepSeek mantiver o impulso, os desenvolvedores podem mudar em 2025.

A Aposta de $500B da OpenAI no Stargate: Ainda Faz Sentido?​

• A Ascensão da DeepSeek Lança Dúvidas sobre a Dominância da NVIDIA. Se a eficiência superar a escala bruta, o supercomputador de $500B da OpenAI pode parecer excessivo.
• A OpenAI Realmente Gastará $500B? O SoftBank é o financiador, mas carece de liquidez. A execução permanece incerta.
• A Meta Está Revertendo a Engenharia da DeepSeek. Isso confirma sua importância, mas se a Meta pode adaptar seu roteiro permanece incerto.

Impacto no Mercado: Vencedores e Perdedores​

• Curto Prazo: As ações de chips de IA, incluindo a NVIDIA, podem enfrentar volatilidade.
• Longo Prazo: A história de crescimento da IA permanece intacta—a DeepSeek simplesmente prova que a eficiência importa tanto quanto o poder bruto.

Open Source vs. Closed Source: A Nova Frente de Batalha​

• Se Modelos Open-Source Atingirem 95% do Desempenho de Modelos Closed-Source, todo o modelo de negócios de IA muda.
• A DeepSeek Está Forçando a Mão da OpenAI. Se os modelos abertos continuarem melhorando, a IA proprietária pode se tornar insustentável.

O Impacto da DeepSeek na Estratégia Global de IA​

• A China Está Acompanhando Mais Rápido do Que o Esperado. A diferença de IA entre a China e os EUA pode ser de apenas 3-9 meses, não dois anos como se pensava anteriormente.
• A DeepSeek é uma Prova de Conceito para a Estratégia de IA da China. Apesar das limitações de computação, a inovação orientada pela eficiência está funcionando.

A Palavra Final: A Visão Importa Mais do Que a Tecnologia​

• O Verdadeiro Diferencial da DeepSeek é Sua Ambição. As inovações em IA vêm de empurrar os limites da inteligência, não apenas refinando modelos existentes.
• A Próxima Batalha é o Raciocínio. Quem pioneirar a próxima geração de modelos de raciocínio de IA definirá a trajetória da indústria.

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Um Experimento Mental: Se você tivesse uma chance de fazer uma pergunta ao CEO da DeepSeek, Liang Wenfeng, qual seria? Qual é o seu melhor conselho para a empresa enquanto ela cresce? Deixe seus pensamentos—respostas de destaque podem ganhar um convite para o próximo encontro fechado de IA.

A DeepSeek abriu um novo capítulo na IA. Se ela reescreverá toda a história, ainda está por ser visto.

Introdução​

O cenário de IA está passando por uma mudança sísmica. Nas últimas duas semanas, organizamos uma discussão a portas fechadas com pesquisadores e desenvolvedores de IA líderes, revelando insights fascinantes sobre a trajetória da indústria em 2025. O que emergiu é um realinhamento complexo de poder, desafios inesperados para os players estabelecidos e pontos de inflexão críticos que moldarão o futuro da tecnologia.

Este não é apenas um relatório—é um mapa do futuro da indústria. Vamos mergulhar nos vencedores, nos perdedores e nas apostas críticas que definem 2025.

Os Vencedores: Uma Nova Estrutura de Poder Emergente​

Anthropic: O Pioneiro Pragmático​

Anthropic destaca-se como líder em 2025, impulsionado por uma estratégia clara e pragmática:

• Protocolo de Controle de Modelos (MCP): MCP não é apenas uma especificação técnica, mas um protocolo fundamental destinado a criar padrões industriais para codificação e fluxos de trabalho agênticos. Pense nisso como o TCP/IP para a era dos agentes—um movimento ambicioso para posicionar Anthropic no centro da interoperabilidade de IA.
• Domínio da Infraestrutura: O foco da Anthropic na eficiência computacional e no design de chips personalizados demonstra previsão ao abordar os desafios de escalabilidade da implantação de IA.
• Parcerias Estratégicas: Ao focar exclusivamente na construção de modelos poderosos e terceirizar capacidades complementares para parceiros, a Anthropic promove um ecossistema colaborativo. Seu modelo Claude 3.5 Sonnet permanece em destaque, mantendo a liderança em aplicações de codificação por seis meses—uma eternidade em termos de IA.

Google: O Campeão da Integração Vertical​

A dominância do Google decorre de seu controle incomparável sobre toda a cadeia de valor da IA:

• Infraestrutura de Ponta a Ponta: Os TPUs personalizados do Google, extensos data centers e integração estreita entre silício, software e aplicações criam um fosso competitivo intransponível.
• Desempenho do Gemini Exp-1206: Os primeiros testes do Gemini Exp-1206 estabeleceram novos padrões, reforçando a capacidade do Google de otimizar em toda a pilha.
• Soluções Empresariais: O rico ecossistema interno do Google serve como campo de testes para soluções de automação de fluxos de trabalho. Sua integração vertical os posiciona para dominar a IA empresarial de maneiras que nem empresas puramente de IA nem provedores tradicionais de nuvem podem igualar.

Os Perdedores: Tempos Desafiadores à Frente​

OpenAI: Em uma Encruzilhada​

Apesar de seu sucesso inicial, a OpenAI enfrenta desafios crescentes:

• Lutas Organizacionais: Saídas de alto perfil, como a de Alec Radford, sinalizam um possível desalinhamento interno. A mudança da OpenAI para aplicações de consumo está erodindo seu foco em AGI?
• Limitações Estratégicas: O sucesso do ChatGPT, embora comercialmente valioso, pode estar restringindo a inovação. À medida que os concorrentes exploram fluxos de trabalho agênticos e aplicações de nível empresarial, a OpenAI corre o risco de ser confinada ao espaço de chatbots.

Apple: Perdendo a Onda de IA​

Os avanços limitados da Apple em IA ameaçam sua longa dominância em inovação móvel:

• Pontos Cegos Estratégicos: À medida que a IA se torna central para ecossistemas móveis, a falta de contribuições impactantes da Apple para soluções de ponta a ponta impulsionadas por IA pode minar seu negócio principal.
• Vulnerabilidade Competitiva: Sem progresso significativo na integração de IA em seu ecossistema, a Apple corre o risco de ficar atrás de concorrentes que estão inovando rapidamente.

Apostas Críticas para 2025​

Capacidades de Modelos: A Grande Bifurcação​

A indústria de IA está em uma encruzilhada com dois futuros potenciais:

1. O Salto para AGI: Um avanço em AGI poderia tornar as aplicações atuais obsoletas, reformulando a indústria da noite para o dia.
2. Evolução Incremental: Mais provavelmente, melhorias incrementais impulsionarão aplicações práticas e automação de ponta a ponta, favorecendo empresas focadas em usabilidade em vez de avanços fundamentais.

As empresas devem equilibrar a manutenção da pesquisa fundamental com a entrega de valor imediato.

Evolução dos Agentes: A Próxima Fronteira​

Os agentes representam uma mudança transformadora na interação humano-IA.

• Gestão de Contexto: As empresas estão indo além de modelos simples de resposta a prompts para incorporar compreensão contextual em fluxos de trabalho. Isso simplifica arquiteturas, permitindo que aplicações evoluam com as capacidades dos modelos.
• Colaboração Humano-IA: Equilibrar autonomia com supervisão é essencial. Inovações como o MCP da Anthropic podem estabelecer as bases para uma Loja de Aplicativos de Agentes, permitindo comunicação perfeita entre agentes e sistemas empresariais.

Olhando para o Futuro: As Próximas Mega Plataformas​

A Era do Sistema Operacional de IA​

A IA está prestes a redefinir paradigmas de plataforma, criando novos "sistemas operacionais" para a era digital:

• Modelos de Fundação como Infraestrutura: Os modelos estão se tornando plataformas em si, com desenvolvimento orientado por API e protocolos de agentes padronizados impulsionando a inovação.
• Novos Paradigmas de Interação: A IA irá além das interfaces tradicionais, integrando-se perfeitamente em dispositivos e ambientes ambientes. A era dos robôs e agentes de IA vestíveis está se aproximando.
• Evolução do Hardware: Chips especializados, computação de borda e formatos de hardware otimizados acelerarão a adoção de IA em diversas indústrias.

Conclusão​

A indústria de IA está entrando em uma fase decisiva onde a aplicação prática, infraestrutura e interação humana tomam o centro do palco. Os vencedores irão se destacar em:

• Entregar soluções de ponta a ponta que resolvam problemas reais.
• Especializar-se em aplicações verticais para superar concorrentes.
• Construir uma infraestrutura forte e escalável para implantação eficiente.
• Definir paradigmas de interação humano-IA que equilibrem autonomia com supervisão.

Este é um momento crítico. As empresas que terão sucesso serão aquelas que traduzirem o potencial da IA em valor tangível e transformador. À medida que 2025 se desenrola, a corrida para definir as próximas mega plataformas e ecossistemas já começou.

O que você acha? Estamos caminhando para um avanço em AGI, ou o progresso incremental dominará? Compartilhe seus pensamentos e junte-se à conversa.

Estamos entusiasmados em anunciar uma parceria inovadora entre Cuckoo Network e Tenspect, combinando nossa infraestrutura de IA descentralizada com a plataforma inovadora de inspeção residencial da Tenspect. Esta colaboração marca um passo significativo para trazer o poder da IA descentralizada para a indústria imobiliária.

Por que esta parceria é importante​

A Tenspect revolucionou a indústria de inspeção residencial com sua plataforma movida por IA que permite aos inspetores realizar inspeções mais rápidas e eficientes. Ao integrar-se com a infraestrutura de IA descentralizada da Cuckoo Network, a Tenspect poderá oferecer capacidades ainda mais poderosas, garantindo a privacidade dos dados e reduzindo custos.

Os principais benefícios desta parceria incluem:

1. Processamento de IA Descentralizado: O Smart Notetaker e os recursos de IA da Tenspect aproveitarão a rede de mineração de GPU da Cuckoo Network, garantindo tempos de processamento mais rápidos e maior privacidade.
2. Eficiência de Custos: Utilizando a infraestrutura descentralizada da Cuckoo Network, a Tenspect pode oferecer seus serviços de IA a preços mais competitivos para inspetores residenciais.
3. Privacidade Aprimorada: Nossa abordagem descentralizada garante que dados sensíveis de inspeção permaneçam seguros e privados, enquanto ainda se beneficiam de capacidades avançadas de IA.

Integração Técnica​

A Tenspect se integrará ao Cuckoo Chain para transações seguras e transparentes e aproveitará nossa rede de mineração de GPU para tarefas de inferência de IA. Isso inclui:

• Processamento de transcrição de voz através de nossos nós de IA descentralizados
• Análise de imagens para documentação de inspeção
• Geração de relatórios de inspeção usando nossos recursos de computação distribuída

O que vem a seguir​

Esta parceria representa apenas o começo. Juntos, Cuckoo Network e Tenspect trabalharão para:

• Expandir as capacidades de IA para inspetores residenciais
• Desenvolver novos recursos de IA descentralizada para a indústria imobiliária
• Criar soluções inovadoras que aproveitem as forças de ambas as plataformas

Estamos animados para trabalhar com a Tenspect para trazer os benefícios da IA descentralizada para a indústria de inspeção residencial. Esta parceria se alinha perfeitamente com nossa missão de democratizar o acesso à IA, garantindo privacidade e eficiência.

Fique atento para mais atualizações sobre esta emocionante colaboração!

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Para mais informações sobre esta parceria:

• Visite o site da Tenspect
• Junte-se ao nosso Discord
• Siga-nos no X / Twitter
• Junte-se ao nosso Telegram

A Cuckoo Network tem o prazer de anunciar sua expansão para a IoTeX como uma solução de Camada 2, trazendo sua infraestrutura de IA descentralizada para o próspero ecossistema da IoTeX. Esta parceria estratégica combina a expertise da Cuckoo em servir modelos de IA com a robusta infraestrutura MachineFi da IoTeX, criando novas oportunidades para ambas as comunidades.

A Necessidade​

Usuários e desenvolvedores da IoTeX precisam de acesso a recursos de computação de IA descentralizados e eficientes, enquanto os construtores de aplicações de IA requerem uma infraestrutura de blockchain escalável. Ao construir na IoTeX, a Cuckoo Chain atende a essas necessidades enquanto expande seu mercado de IA descentralizado para um novo ecossistema.

A Solução​

A Cuckoo Chain na IoTeX oferece:

• Integração perfeita com a infraestrutura MachineFi da IoTeX
• Custos de transação mais baixos para servir modelos de IA
• Maior escalabilidade para aplicações de IA descentralizadas
• Interoperabilidade entre cadeias entre IoTeX e Cuckoo Chain

Detalhes do Airdrop​

Para celebrar esta expansão, a Cuckoo Network está lançando uma campanha de airdrop para membros das comunidades IoTeX e Cuckoo. Os participantes podem ganhar tokens $CAI através de várias atividades de engajamento:

1. Primeiros adotantes do ecossistema IoTeX
2. Mineradores de GPU que contribuem para a rede
3. Participação ativa em atividades entre cadeias
4. Engajamento comunitário e contribuições para o desenvolvimento
5. Ganhe 30% das recompensas dos seus indicados compartilhando seu link de indicação

Visite https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ para começar.

Citação da Liderança​

"Construir a Cuckoo Chain como uma Camada 2 na IoTeX marca um marco significativo em nossa missão de descentralizar a infraestrutura de IA", diz Dora Noda, CPO da Cuckoo Network. "Esta colaboração nos permite trazer computação de IA eficiente e acessível para o inovador ecossistema MachineFi da IoTeX enquanto expandimos nosso mercado de IA descentralizado."

Perguntas Frequentes

Q: O que torna a L2 da Cuckoo Chain na IoTeX única?

A: A L2 da Cuckoo Chain na IoTeX combina de forma única o serviço de modelos de IA descentralizados com a infraestrutura MachineFi da IoTeX, permitindo computação de IA eficiente e econômica para dispositivos e aplicações IoT.

Q: Como posso participar do airdrop?

A: Visite https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ para completar ações qualificatórias e obter recompensas.

Q: Como posso obter mais $CAI?

• Fazendo staking de tokens $CAI
• Operando um nó de mineração de GPU
• Participando de transações entre cadeias
• Contribuindo para o desenvolvimento da comunidade

Q: Quais são os requisitos técnicos para mineradores de GPU?

A: Mineradores de GPU precisam de:

• NVIDIA GTX 3080, L4 ou superior
• Mínimo de 8GB de RAM
• Fazer stake e ser votado $CAI entre os 10 principais mineradores
• Conexão de internet confiável Para instruções detalhadas de configuração, visite nossa documentação em cuckoo.network/docs

Q: Quais benefícios isso traz para os usuários da IoTeX?

A: Os usuários da IoTeX ganham acesso a:

• Recursos de computação de IA descentralizados
• Custos de transação mais baixos para serviços de IA
• Integração com aplicações MachineFi existentes
• Novas oportunidades de ganho através de mineração de GPU e staking

Q: Como funciona a funcionalidade entre cadeias?

A: Os usuários poderão mover ativos de forma contínua entre IoTeX, Arbitrum e Cuckoo Chain usando nossa infraestrutura de ponte, permitindo liquidez unificada e interoperabilidade entre ecossistemas. A ponte Arbitrum foi lançada e a ponte IoTeX ainda está em andamento.

Q: Qual é o cronograma para o lançamento?

A: Cronograma:

• Semana de 8 de janeiro: Início da distribuição do airdrop na mainnet da Cuckoo Chain
• Semana de 29 de janeiro: Implantação da ponte entre IoTeX e Cuckoo Chain
• Semana de 12 de fevereiro: Lançamento completo da plataforma de agentes autônomos

Q: Como os desenvolvedores podem construir na L2 da IoTeX da Cuckoo Chain?

A: Os desenvolvedores podem usar ferramentas e linguagens Ethereum familiares, já que a Cuckoo Chain mantém total compatibilidade com EVM. Documentação abrangente e recursos para desenvolvedores estarão disponíveis em cuckoo.network/docs.

Q: Qual é a alocação total do airdrop?

A: A campanha de airdrop “IoTeX x Cuckoo” distribuirá uma parte da alocação total de 1‰ reservada para primeiros adotantes e membros da comunidade do total de 1 bilhão de tokens $CAI.

Informações de Contato

Para mais informações, junte-se à nossa comunidade:

• Website: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, fundada em 2023 pelo ex-investidor da Polychain Niraj Pant e Akilesh Potti, é um projeto ambicioso na interseção de blockchain e IA. Apoiada por uma Série A de $25M liderada pela Archetype e investimento estratégico da Polychain Capital, a empresa visa abordar lacunas críticas de infraestrutura para permitir interações complexas on-chain e off-chain. Com uma equipe de 30 especialistas de instituições e empresas líderes, a Ritual está construindo um protocolo que integra capacidades de IA diretamente em ambientes de blockchain, visando casos de uso como contratos inteligentes gerados por linguagem natural e protocolos de empréstimo dinâmicos orientados pelo mercado.

Por Que os Clientes Precisam de Web3 para IA​

A integração de Web3 e IA pode aliviar muitas limitações vistas em sistemas de IA tradicionais e centralizados.

1. Infraestrutura descentralizada ajuda a reduzir o risco de manipulação: quando cálculos de IA e saídas de modelos são executados por múltiplos nós operados de forma independente, torna-se muito mais difícil para qualquer entidade única—seja o desenvolvedor ou um intermediário corporativo—manipular os resultados. Isso aumenta a confiança do usuário e a transparência em aplicativos impulsionados por IA.

2. IA nativa de Web3 expande o escopo dos contratos inteligentes on-chain além da lógica financeira básica. Com IA no circuito, os contratos podem responder a dados de mercado em tempo real, prompts gerados por usuários e até mesmo tarefas de inferência complexas. Isso possibilita casos de uso como negociação algorítmica, decisões de empréstimo automatizadas e interações em chat (por exemplo, FrenRug) que seriam impossíveis sob APIs de IA existentes e isoladas. Como as saídas de IA são verificáveis e integradas com ativos on-chain, essas decisões de alto valor ou alto risco podem ser executadas com maior confiança e menos intermediários.

3. Distribuir a carga de trabalho de IA por uma rede pode potencialmente reduzir custos e aumentar a escalabilidade. Embora os cálculos de IA possam ser caros, um ambiente Web3 bem projetado aproveita um pool global de recursos de computação em vez de um único provedor centralizado. Isso abre mais flexibilidade de preços, melhora a confiabilidade e a possibilidade de fluxos de trabalho de IA contínuos e on-chain—tudo sustentado por incentivos compartilhados para operadores de nós oferecerem seu poder de computação.

Abordagem da Ritual​

O sistema possui três camadas principais—Infernet Oracle, Ritual Chain (infraestrutura e protocolo) e Aplicações Nativas—cada uma projetada para abordar diferentes desafios no espaço Web3 x IA.

1. Infernet Oracle​

• O Que Faz Infernet é o primeiro produto da Ritual, atuando como uma ponte entre contratos inteligentes on-chain e computação de IA off-chain. Em vez de apenas buscar dados externos, coordena tarefas de inferência de modelos de IA, coleta resultados e os retorna on-chain de maneira verificável.
• Componentes Principais
  • Containers: Ambientes seguros para hospedar qualquer carga de trabalho de IA/ML (por exemplo, modelos ONNX, Torch, Hugging Face, GPT-4).
  • infernet-ml: Uma biblioteca otimizada para implantar fluxos de trabalho de IA/ML, oferecendo integrações prontas para uso com frameworks de modelos populares.
  • Infernet SDK: Fornece uma interface padronizada para que os desenvolvedores possam facilmente escrever contratos inteligentes que solicitem e consumam resultados de inferência de IA.
  • Infernet Nodes: Implantados em serviços como GCP ou AWS, esses nós escutam por solicitações de inferência on-chain, executam tarefas em containers e entregam resultados de volta on-chain.
  • Pagamento & Verificação: Gerencia a distribuição de taxas (entre nós de computação e verificação) e suporta vários métodos de verificação para garantir que as tarefas sejam executadas honestamente.
• Por Que Importa Infernet vai além de um oráculo tradicional ao verificar cálculos de IA off-chain, não apenas feeds de dados. Também suporta o agendamento de trabalhos de inferência repetidos ou sensíveis ao tempo, reduzindo a complexidade de vincular tarefas impulsionadas por IA a aplicativos on-chain.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain integra recursos amigáveis à IA tanto nas camadas de infraestrutura quanto de protocolo. É projetada para lidar com interações frequentes, automatizadas e complexas entre contratos inteligentes e computação off-chain, estendendo-se muito além do que L1s típicos podem gerenciar.

2.1 Camada de Infraestrutura​

• O Que Faz A infraestrutura da Ritual Chain suporta fluxos de trabalho de IA mais complexos do que blockchains padrão. Através de módulos pré-compilados, um agendador e uma extensão EVM chamada EVM++, visa facilitar tarefas de IA frequentes ou em streaming, abstrações robustas de contas e interações automatizadas de contratos.

• Componentes Principais

  • Módulos Pré-compilados

    :

    • Extensões EIP (por exemplo, EIP-665, EIP-5027) removem limites de comprimento de código, reduzem gás para assinaturas e permitem confiança entre tarefas de IA on-chain e off-chain.
    • Pré-compilações Computacionais padronizam frameworks para inferência de IA, provas de conhecimento zero e ajuste fino de modelos dentro de contratos inteligentes.

  • Agendador: Elimina a dependência de contratos "Keeper" externos, permitindo que tarefas sejam executadas em um cronograma fixo (por exemplo, a cada 10 minutos). Crucial para atividades contínuas impulsionadas por IA.

  • EVM++: Melhora o EVM com abstração nativa de contas (EIP-7702), permitindo que contratos aprovem automaticamente transações por um período definido. Isso suporta decisões contínuas impulsionadas por IA (por exemplo, negociação automática) sem intervenção humana.

• Por Que Importa Ao incorporar recursos focados em IA diretamente em sua infraestrutura, a Ritual Chain simplifica cálculos de IA complexos, repetitivos ou sensíveis ao tempo. Os desenvolvedores ganham um ambiente mais robusto e automatizado para construir dApps verdadeiramente "inteligentes".

2.2 Camada de Protocolo de Consenso​

• O Que Faz A camada de protocolo da Ritual Chain aborda a necessidade de gerenciar tarefas de IA diversificadas de forma eficiente. Grandes trabalhos de inferência e nós de computação heterogêneos requerem lógica especial de mercado de taxas e uma abordagem de consenso inovadora para garantir execução e verificação suaves.
• Componentes Principais
  • Resonance (Mercado de Taxas):
    • Introduz funções de "leiloeiro" e "corretor" para combinar tarefas de IA de complexidade variada com nós de computação adequados.
    • Emprega alocação de tarefas quase exaustiva ou "agregada" para maximizar o throughput da rede, garantindo que nós poderosos lidem com tarefas complexas sem travar.
  • Symphony (Consenso):
    • Divide cálculos de IA em subtarefas paralelas para verificação. Múltiplos nós validam etapas de processo e saídas separadamente.
    • Impede que grandes tarefas de IA sobrecarreguem a rede distribuindo cargas de trabalho de verificação entre múltiplos nós.
  • vTune:
    • Demonstra como verificar ajuste fino de modelos realizado por nós on-chain usando verificações de dados "backdoor".
    • Ilustra a capacidade mais ampla da Ritual Chain de lidar com tarefas de IA mais longas e intrincadas com mínimas suposições de confiança.
• Por Que Importa Mercados de taxas e modelos de consenso tradicionais lutam com cargas de trabalho de IA pesadas ou diversificadas. Ao redesenhar ambos, a Ritual Chain pode alocar dinamicamente tarefas e verificar resultados, expandindo as possibilidades on-chain muito além da lógica básica de token ou contrato.

3. Aplicações Nativas​

• O Que Fazem Com base no Infernet e na Ritual Chain, as aplicações nativas incluem um mercado de modelos e uma rede de validação, mostrando como funcionalidades impulsionadas por IA podem ser nativamente integradas e monetizadas on-chain.
• Componentes Principais
  • Mercado de Modelos:
    • Tokeniza modelos de IA (e possivelmente variantes ajustadas) como ativos on-chain.
    • Permite que desenvolvedores comprem, vendam ou licenciem modelos de IA, com os lucros recompensando criadores de modelos e provedores de computação/dados.
  • Rede de Validação & "Rollup-as-a-Service":
    • Oferece a protocolos externos (por exemplo, L2s) um ambiente confiável para computar e verificar tarefas complexas como provas de conhecimento zero ou consultas impulsionadas por IA.
    • Fornece soluções de rollup personalizadas aproveitando o EVM++, recursos de agendamento e design de mercado de taxas da Ritual.
• Por Que Importa Ao tornar modelos de IA diretamente negociáveis e verificáveis on-chain, a Ritual estende a funcionalidade do blockchain para um mercado de serviços e conjuntos de dados de IA. A rede mais ampla também pode aproveitar a infraestrutura da Ritual para computação especializada, formando um ecossistema unificado onde tarefas e provas de IA são mais baratas e transparentes.

Desenvolvimento do Ecossistema da Ritual​

A visão da Ritual de uma "rede de infraestrutura de IA aberta" anda de mãos dadas com a criação de um ecossistema robusto. Além do design do produto principal, a equipe construiu parcerias em armazenamento de modelos, computação, sistemas de prova e aplicativos de IA para garantir que cada camada da rede receba suporte especializado. Ao mesmo tempo, a Ritual investe fortemente em recursos para desenvolvedores e crescimento da comunidade para fomentar casos de uso no mundo real em sua cadeia.

1. Colaborações do Ecossistema

• Armazenamento & Integridade de Modelos: Armazenar modelos de IA com Arweave garante que permaneçam à prova de adulteração.
• Parcerias de Computação: IO.net fornece computação descentralizada que corresponde às necessidades de escalabilidade da Ritual.
• Sistemas de Prova & Camada-2: Colaborações com Starkware e Arbitrum estendem capacidades de geração de provas para tarefas baseadas em EVM.
• Apps Consumidores de IA: Parcerias com Myshell e Story Protocol trazem mais serviços impulsionados por IA on-chain.
• Camada de Ativos de Modelos: Pond, Allora e 0xScope fornecem recursos adicionais de IA e ampliam os limites de IA on-chain.
• Melhorias de Privacidade: Nillion fortalece a camada de privacidade da Ritual Chain.
• Segurança & Staking: EigenLayer ajuda a garantir e fazer staking na rede.
• Disponibilidade de Dados: Módulos EigenLayer e Celestia melhoram a disponibilidade de dados, vital para cargas de trabalho de IA.

2. Expansão de Aplicações

• Recursos para Desenvolvedores: Guias abrangentes detalham como iniciar containers de IA, executar PyTorch e integrar GPT-4 ou Mistral-7B em tarefas on-chain. Exemplos práticos—como gerar NFTs via Infernet—reduzem barreiras para iniciantes.
• Financiamento & Aceleração: O acelerador Ritual Altar e o projeto Ritual Realm fornecem capital e mentoria para equipes construindo dApps na Ritual Chain.
• Projetos Notáveis:
  • Anima: Assistente DeFi multiagente que processa solicitações em linguagem natural em empréstimos, swaps e estratégias de rendimento.
  • Opus: Tokens de memes gerados por IA com fluxos de negociação programados.
  • Relic: Incorpora modelos preditivos impulsionados por IA em AMMs, visando uma negociação on-chain mais flexível e eficiente.
  • Tithe: Aproveita ML para ajustar dinamicamente protocolos de empréstimo, melhorando o rendimento enquanto reduz o risco.

Ao alinhar design de produto, parcerias e um conjunto diversificado de dApps impulsionados por IA, a Ritual se posiciona como um hub multifacetado para Web3 x IA. Sua abordagem centrada no ecossistema—complementada por amplo suporte a desenvolvedores e oportunidades reais de financiamento—prepara o terreno para uma adoção mais ampla de IA on-chain.

Perspectiva da Ritual​

Os planos de produtos e o ecossistema da Ritual parecem promissores, mas muitas lacunas técnicas permanecem. Os desenvolvedores ainda precisam resolver problemas fundamentais como configurar endpoints de inferência de modelos, acelerar tarefas de IA e coordenar múltiplos nós para computações em larga escala. Por enquanto, a arquitetura central pode lidar com casos de uso mais simples; o verdadeiro desafio é inspirar desenvolvedores a construir aplicativos impulsionados por IA mais imaginativos on-chain.

No futuro, a Ritual pode se concentrar menos em finanças e mais em tornar ativos de computação ou modelos negociáveis. Isso atrairia participantes e fortaleceria a segurança da rede ao vincular o token da cadeia a cargas de trabalho práticas de IA. Embora os detalhes sobre o design do token ainda não estejam claros, é evidente que a visão da Ritual é inspirar uma nova geração de aplicativos complexos, descentralizados e impulsionados por IA—levando o Web3 a territórios mais profundos e criativos.

A convergência entre IA e cripto tem sido muito comentada, mas mal executada. Esforços passados para descentralizar a IA fragmentaram a stack sem entregar valor real. O futuro não é sobre descentralização fragmentada—é sobre construir plataformas de IA full-stack que são verdadeiramente descentralizadas, integrando computação, dados e inteligência em ecossistemas coesos e autossustentáveis.

Passei meses entrevistando 47 desenvolvedores, fundadores e pesquisadores nesta interseção. O consenso? Uma IA descentralizada full-stack é o futuro da inteligência computacional, e 2025 será seu ano de destaque.

A Lacuna de Mercado de $1,7 Trilhões​

A infraestrutura de IA hoje é dominada por poucos players:

• Quatro empresas controlam 92% do fornecimento de GPUs H100 da NVIDIA.
• Essas GPUs geram até $1,4M em receita anual por unidade.
• As margens de inferência de IA excedem 80%.

Essa centralização sufoca a inovação e cria ineficiências prontas para disrupção. Plataformas de IA descentralizada full-stack como a Cuckoo Network visam eliminar esses gargalos democratizando o acesso à computação, dados e inteligência.

IA Descentralizada Full-Stack: Expandindo a Visão​

Uma plataforma de IA descentralizada full-stack não apenas integra computação, dados e inteligência, mas também abre portas para novos casos de uso transformadores na interseção de blockchain e IA. Vamos explorar essas camadas à luz das tendências emergentes.

1. Mercados de Computação Descentralizada​

Provedores de computação centralizados cobram taxas inflacionadas e concentram recursos. Plataformas descentralizadas como Gensyn e Cuckoo Network permitem:

• Computação Elástica: Acesso sob demanda a GPUs em redes distribuídas.
• Computação Verificável: Provas criptográficas garantem que os cálculos são precisos.
• Custos Mais Baixos: Primeiros benchmarks mostram reduções de custo de 30-70%.

Além disso, o surgimento do AI-Fi está criando novos primitivos econômicos. GPUs estão se tornando ativos geradores de rendimento, com liquidez on-chain permitindo que data centers financiem aquisições de hardware. O desenvolvimento de frameworks de treinamento descentralizado e orquestração de inferência está acelerando, pavimentando o caminho para uma infraestrutura de computação de IA verdadeiramente escalável.

2. Ecossistemas de Dados Orientados pela Comunidade​

A dependência da IA em dados torna os conjuntos de dados centralizados um gargalo. Sistemas descentralizados, aproveitando Data DAOs e tecnologias de aprimoramento de privacidade como provas de conhecimento zero (ZK), permitem:

• Atribuição de Valor Justa: Modelos de precificação e propriedade dinâmicos recompensam os contribuintes.
• Mercados de Dados em Tempo Real: Dados se tornam um ativo tokenizado e negociável.

No entanto, à medida que os modelos de IA exigem conjuntos de dados cada vez mais complexos, os mercados de dados precisarão equilibrar qualidade e privacidade. Ferramentas para primitivas de privacidade probabilística, como computação multipartidária segura (MPC) e aprendizado federado, se tornarão essenciais para garantir tanto transparência quanto segurança em aplicações de IA descentralizada.

3. Inteligência de IA Transparente​

Sistemas de IA hoje são caixas pretas. A inteligência descentralizada traz transparência através de:

• Modelos Auditáveis: Contratos inteligentes garantem responsabilidade e transparência.
• Decisões Explicáveis: Saídas de IA são interpretáveis e aumentam a confiança.

Tendências emergentes como intentos agênticos—onde agentes autônomos de IA transacionam ou agem on-chain—oferecem um vislumbre de como a IA descentralizada poderia redefinir fluxos de trabalho, micropagamentos e até governança. As plataformas devem garantir interoperabilidade perfeita entre sistemas baseados em agentes e humanos para que essas inovações prosperem.

Categorias Emergentes em IA Descentralizada​

Interação Agente-para-Agente​

Blockchains são inerentemente composáveis, tornando-os ideais para interações agente-para-agente. Este espaço de design inclui agentes autônomos engajados em transações financeiras, lançando tokens ou facilitando fluxos de trabalho. Na IA descentralizada, esses agentes poderiam colaborar em tarefas complexas, desde treinamento de modelos até verificação de dados.

Conteúdo Generativo e Entretenimento​

Agentes de IA não são apenas trabalhadores—eles também podem criar. Desde entretenimento multimídia agêntico até conteúdo dinâmico e generativo em jogos, a IA descentralizada pode desbloquear novas categorias de experiências de usuário. Imagine personas virtuais misturando perfeitamente pagamentos em blockchain com narrativas geradas por IA para redefinir a narrativa digital.

Padrões de Contabilização de Computação​

A falta de padronização na contabilização de computação tem atormentado sistemas tradicionais e descentralizados. Para competir, redes de IA descentralizadas devem priorizar a transparência, permitindo comparações consistentes da qualidade e saída da computação. Isso não apenas aumentará a confiança do usuário, mas também criará uma base verificável para escalar mercados de computação descentralizada.

O Que Construtores e Investidores Devem Fazer​

A oportunidade na IA descentralizada full-stack é imensa, mas requer foco:

• Aproveitar Agentes de IA para Automação de Fluxos de Trabalho: Agentes que transacionam autonomamente podem simplificar autenticação empresarial, micropagamentos e integração entre plataformas.
• Construir para Interoperabilidade: Garantir compatibilidade com pipelines de IA existentes e ferramentas emergentes como interfaces de transação agêntica.
• Priorizar UX e Confiança: A adoção depende de simplicidade, transparência e verificabilidade.

Olhando para o Futuro​

O futuro da IA não é fragmentado, mas unificado através de plataformas descentralizadas e full-stack. Esses sistemas otimizam camadas de computação, dados e inteligência, redistribuindo poder e permitindo uma inovação sem precedentes. Com a integração de fluxos de trabalho agênticos, primitivas de privacidade probabilística e padrões de contabilização transparentes, a IA descentralizada pode fechar a lacuna entre ideologia e praticidade.

Em 2025, o sucesso virá para plataformas que entregam valor real construindo ecossistemas coesos e centrados no usuário. A era da IA verdadeiramente descentralizada está apenas começando—e seu impacto será transformador.