5 nuove tendenze nell'intelligenza artificiale generativa per cui Web3 deve essere pronto

"Costruisci per dove sta andando l'industria, non per dove è." Questo mantra ha alimentato innovazioni dirompenti per decenni: Microsoft ha capitalizzato sui microprocessori, Salesforce ha sfruttato il cloud e Uber ha prosperato nella rivoluzione mobile.

Lo stesso principio si applica all'IA: l'IA generativa si sta evolvendo così rapidamente che la creazione di capacità odierne rischia l'obsolescenza. Storicamente, Web3 ha avuto un ruolo marginale in questa evoluzione dell'IA. Ma può adattarsi alle ultime tendenze che stanno rimodellando il settore?

Il 2024 è stato un anno cruciale per l'IA generativa, con ricerche rivoluzionarie e progressi ingegneristici. È stato anche l'anno in cui la narrazione Web3-AI è passata da un clamore speculativo a scorci di utilità reale. Mentre la prima ondata di IA ruotava attorno a mega-modelli, lunghi cicli di formazione, vasti cluster di elaborazione e profonde tasche aziendali, rendendoli ampiamente inaccessibili a Web3, le nuove tendenze del 2024 stanno aprendo le porte a un'integrazione Web3 significativa.

Sul fronte Web3-AI, il 2024 è stato dominato da progetti speculativi come le piattaforme agentiche basate su meme che riflettevano un sentimento rialzista del mercato ma offrivano poca utilità nel mondo reale. Mentre quell'hype svanisce, sta emergendo una finestra di opportunità per riconcentrarsi su casi d'uso tangibili. Il panorama dell'IA generativa del 2025 sarà molto diverso, con cambiamenti trasformativi nella ricerca e Tecnologie. Molti di questi cambiamenti potrebbero catalizzare l'adozione di Web3, ma solo se il settore costruisce per il futuro.

Esaminiamo cinque tendenze chiave che stanno plasmando l’intelligenza artificiale e il potenziale che presentano per Web3.

1. La gara del ragionamento

Il ragionamento è diventato la prossima frontiera per i grandi modelli linguistici (LLM). Modelli recenti come GPT-01, DeepSeek R1 e Gemini Flash pongono le capacità di ragionamento al CORE dei loro progressi. Funzionalmente, il ragionamento consente all'IA di scomporre attività di inferenza complesse in processi strutturati e multi-step, spesso sfruttando le tecniche Chain of Thought (CoT). Proprio come il seguire le istruzioni è diventato uno standard per gli LLM, il ragionamento diventerà presto una capacità di base per tutti i principali modelli.

L'opportunità del Web3-AI

Il ragionamento implica flussi di lavoro complessi che richiedono tracciabilità e trasparenza, un'area in cui Web3 eccelle. Immagina un articolo generato dall'intelligenza artificiale in cui ogni passaggio del ragionamento è verificabile on-chain, fornendo una registrazione immutabile della sua sequenza logica. In un mondo in cui i contenuti generati dall'intelligenza artificiale dominano le interazioni digitali, questo livello di provenienza potrebbe diventare un'esigenza fondamentale. Web3 può fornire un livello decentralizzato e senza fiducia per verificare i percorsi di ragionamento dell'intelligenza artificiale, colmando una lacuna critica nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale odierno.

2. La formazione sui dati sintetici aumenta

Un fattore chiave del ragionamento avanzato sono i dati sintetici. Modelli come DeepSeek R1 utilizzano sistemi intermedi (come R1-Zero) per generare dataset di ragionamento di alta qualità, che vengono poi utilizzati per la messa a punto. Questo approccio riduce la dipendenza dai dataset del mondo reale, accelerando lo sviluppo del modello e migliorando la robustezza.

L'opportunità del Web3-AI

La generazione di dati sintetici è un'attività altamente parallelizzabile, ideale per reti decentralizzate. Un framework Web3 potrebbe incentivare i nodi a contribuire con potenza di calcolo alla generazione di dati sintetici, guadagnando ricompense in base all'utilizzo del set di dati. Ciò potrebbe promuovere un'economia dei dati AI decentralizzata in cui i set di dati sintetici alimentano modelli AI open source e proprietari.

3. Il passaggio ai flussi di lavoro post-formazione

I primi modelli di IA si basavano su enormi carichi di lavoro di pre-addestramento che richiedevano migliaia di GPU. Tuttavia, modelli come GPT-01 hanno spostato l'attenzione sul mid-training e sul post-training, consentendo capacità più specializzate come il ragionamento avanzato. Questo spostamento altera drasticamente i requisiti di elaborazione, riducendo la dipendenza dai cluster centralizzati.

L'opportunità del Web3-AI

Mentre il pre-training richiede farm GPU centralizzate, il post-training può essere distribuito su reti decentralizzate. Web3 potrebbe facilitare il perfezionamento del modello AI decentralizzato, consentendo Collaboratori di puntare risorse di elaborazione in cambio di governance o incentivi finanziari. Questo cambiamento democratizza lo sviluppo AI, rendendo le infrastrutture di training decentralizzate più praticabili.

4. L'ascesa dei piccoli modelli distillati

La distillazione, un processo in cui modelli di grandi dimensioni vengono utilizzati per addestrare versioni più piccole e specializzate, ha visto un'impennata nell'adozione. Le principali famiglie di IA come Llama, Gemini, Gemma e DeepSeek ora includono varianti distillate ottimizzate per l'efficienza, consentendo loro di funzionare su hardware di base.

L'opportunità del Web3-AI

I modelli distillati sono sufficientemente compatti da poter essere eseguiti su GPU o persino CPU di livello consumer, il che li rende perfetti per reti di inferenza decentralizzate. Potrebbero emergere mercati di inferenza AI basati su Web3, in cui i nodi forniscono potenza di calcolo per eseguire modelli distillati leggeri. Ciò decentralizzerebbe l'inferenza AI, riducendo la dipendenza dai provider cloud e sbloccando nuove strutture di incentivi tokenizzate per i partecipanti.

5. La richiesta di valutazioni trasparenti dell’IA

ONE delle sfide più grandi nell'IA generativa è la valutazione. Molti modelli di alto livello hanno memorizzato in modo efficace i benchmark di settore esistenti, rendendoli inaffidabili per la valutazione delle prestazioni nel mondo reale. Quando vedi un modello ottenere un punteggio estremamente alto su un dato benchmark, è spesso perché quel benchmark è stato incluso nel corpus di addestramento del modello. Oggi, non esistono meccanismi solidi per verificare i risultati della valutazione del modello, il che porta le aziende ad affidarsi a numeri auto-riportati nei documenti tecnici.

L'opportunità del Web3-AI

Le prove crittografiche basate su blockchain potrebbero introdurre una trasparenza radicale nelle valutazioni dell'IA. Le reti decentralizzate potrebbero verificare le prestazioni del modello attraverso benchmark standardizzati, riducendo la dipendenza da affermazioni aziendali non verificabili. Inoltre, gli incentivi Web3 potrebbero incoraggiare lo sviluppo di nuovi standard di valutazione guidati dalla comunità, spingendo la responsabilità dell'IA a nuovi livelli.

Web3 riuscirà ad adattarsi alla prossima ondata di intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale generativa sta subendo un cambiamento di paradigma. Il percorso verso l'intelligenza artificiale generale (AGI) non è più dominato esclusivamente da modelli monolitici con lunghi cicli di addestramento. Nuove innovazioni, come architetture basate sul ragionamento, innovazioni di dataset sintetici, ottimizzazioni post-addestramento e distillazione di modelli, stanno decentralizzando i flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale.

Web3 era ampiamente assente dalla prima ondata di AI generativa, ma queste tendenze emergenti introducono nuove opportunità in cui le architetture decentralizzate possono fornire una reale utilità. La domanda cruciale ora è: Web3 può muoversi abbastanza velocemente da cogliere questo momento e diventare una forza rilevante nella rivoluzione dell'AI?