A evolução do "da publicidade enganosa à realidade" no DePIN e na AI mostra que a verdadeira inovação reside em resolver desafios do mundo real de forma prática e eficiente — assim afirma Sylvia To, da Bullish Capital Management.
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DePIN: rede de infraestrutura física descentralizada
O projeto DePIN é, teoricamente, uma tentativa de fornecer utilidade real para ativos criptográficos (moedas virtuais). No entanto, existem poucos que possuem um modelo de negócios razoável que realmente resolve problemas do mundo real e destrói empresas existentes, além de ser difícil de imitar. Muitos são apenas soluções que estão à procura de um problema.
Mas um exemplo notável é a rede de rastreamento de voos "Wingbits". A razão para isso é que está tentando resolver os desafios do Web2 com incentivos do Web3. Quem já teve a experiência de rastrear um voo, como o BA117 de Londres para Nova Iorque, provavelmente já utilizou sites como FlightAware ou Flightradar.
〈Wingbitsのフライトトラッキングマップ、出典：Wingbits – Transforming Flight Tracking.〉As empresas de rastreamento de voos estão a vender dados de voo a companhias aéreas, que são os compradores, e a analistas financeiros que tentam identificar tendências de fusões e aquisições a partir do movimento de jatos privados, gerando lucros significativos. Além disso, as fontes de receita incluem publicidade e assinaturas na plataforma.
No entanto, não estão contabilizados grandes custos de infraestrutura ou hardware como investimento em equipamentos. Isso porque o hardware chamado "receptor ADS-B" é composto por uma antena e um computador super compacto, o "Raspberry Pi", que os entusiastas da aviação podem comprar e configurar. Muitas vezes, os entusiastas não esperam quase nada em troca, recebendo apenas uma assinatura gratuita (direito de uso gratuito) da sua plataforma de rastreamento de voos favorita.
O problema é que os entusiastas não têm incentivos para maximizar a qualidade dos dados. Sem incentivos positivos, os receptores ADS-B podem ser instalados em locais inadequados. Por exemplo, podem ser colocados no canto da sala de estar ou podem ser excessivamente fornecidos em áreas urbanas de alta densidade populacional, resultando em uma cobertura insuficiente nas áreas rurais.
〈Receptor ADS-B tradicional (esquerda) e hardware do Wingbits (direita), fonte: Wingbits – Transformando o rastreamento de voos.〉Wingbits está trazendo mudanças revolucionárias para o rastreamento de voos ao incentivar entusiastas a instalar estações estrategicamente com base na altitude, aproveitando um sistema semelhante ao índice espacial hierárquico hexagonal da Uber. Essa abordagem resulta em cobertura otimizada, dados de alta qualidade e, acima de tudo, recompensas justas para os contribuintes da rede.
A Wingbits conseguiu cobrir 75% da maior rede com apenas 1/11 do número de estações (hardware) convencionais. Esta alta eficiência, juntamente com a previsão de mais de 4000 estações a serem implantadas no futuro, deverá superar em muito a rede de rastreamento de voos existente, oferecendo dados de alta qualidade aos usuários.
Agora que consegui mostrar casos de uso no mundo real que as pessoas comuns podem entender, utilizando incentivos de ativos criptográficos (moedas virtuais), parece que poderei explicar esse conceito facilmente para a família.
Criptomoeda ✕ AI
Assim como no ciclo do mercado, a demanda por computação também tem picos e vales. As GPUs tornam-se caras, e as restrições de fornecimento fazem com que os preços subam ainda mais.
O conceito de aproveitar o "tempo livre" dos computadores usados pelos consumidores comuns não é novo, mas a forma como resolve os desafios de sincronização entre vários computadores é inovadora.
Exo Labs é uma equipa do projeto avançada que alcançou um grande avanço em computação de borda, permitindo a execução de modelos de IA em dispositivos voltados para consumidores, como o MacBook. Isso significa que os dados confidenciais estão sob o controle do usuário, reduzindo os riscos associados ao armazenamento e processamento na nuvem.
〈Um modelo de 9 camadas é dividido em 3 fragmentos, cada um rodando em um dispositivo separado, fonte: Transparent Benchmarks – 12 Days of EXO, equipa do projeto EXO Labs.〉A equipa do projeto Exo Labs desenvolveu uma infraestrutura de software inovadora chamada inferência em paralelo por pipeline. Isso permite que grandes modelos de linguagem (LLM) sejam divididos em "fragmentos" e que dispositivos diferentes executem partes separadas do modelo enquanto permanecem conectados à mesma rede. Este método oferece uma variedade de vantagens, incluindo a redução da latência, o fortalecimento da segurança, a eficiência de custos e, o mais importante, a proteção da privacidade.
Na privacidade, o projeto chamado Bagel AI também merece atenção. Este projeto desenvolveu o ZKLoRA (Zero-Knowledge Low-Rank Adaptation), que ajusta LLMs enquanto protege a privacidade. A mudança inovadora que isso traz possibilita a criação de modelos especializados em indústrias como serviços jurídicos, saúde e finanças, permitindo o uso de dados confidenciais em aprendizado por reforço sem correr o risco de vazamento de informações confidenciais.
A proteção da privacidade é um tema em destaque, mas o maior desafio para a maioria dos LLM é a alucinação. Isto refere-se ao fato de que a IA apresenta informações falsas ou enganosas como se fossem verdadeiras.
Um gestor de portfólio uma vez me disse: "A sabedoria reside em integrar pontos de vista opostos e revelar a verdade sutil entre duas opiniões extremas."
Blocksense é uma equipa do projeto que desenvolveu uma abordagem única chamada consenso zkSchellingCoin. Este método visa sobrepor verdades subjetivas de múltiplas fontes (por exemplo, diferentes LLMs) para alcançar uma verdade única e comum. Por exemplo, imagine executar a mesma consulta no ChatGPT, Claude, Grok e Llama. Mesmo que um modelo produza uma saída incorreta, a probabilidade de os quatro modelos gerarem o mesmo resultado é estatisticamente baixa.
〈Resumo do consenso zkSchellingCoin, fonte: Blocksense Network – O zk Rollup para oráculos programáveis.〉O consenso zkSchellingCoin pode ser aplicado para adicionar verificabilidade à inferência de IA. Por exemplo, confirmar que um agente de IA enviou corretamente USD Coin (USDC) para o cofre (destino de operação) que oferece o maior rendimento.
A confiança na IA é significativamente reforçada pela adição de um sistema que permite a verificação dessas ações por terceiros. Se conseguirmos implementar essa camada de verificação sem impactar os custos ou a latência, pode haver um grande avanço em casos de uso no mundo real.
A evolução de "da publicidade exagerada à realidade" em DePIN e IA demonstra que a verdadeira inovação reside em resolver de forma prática e eficiente os desafios do mundo real. Projetos como Wingbits e Exo Labs mostram como a blockchain e a IA podem gerar um impacto significativo.
Ou seja, a revolução no rastreamento de voos é trazida por incentivos estratégicos, maximizando o poder de dispositivos voltados para o consumidor e possibilitando uma computação segura e econômica. Além disso, com os avanços como o ZKLoRA, que realiza uma IA focada na privacidade, e o zkSchellingCoin, que proporciona verdades verificáveis, essas novas tecnologias emergentes abordam questões importantes e abrem caminho para um futuro mais descentralizado, eficiente e confiável.
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「誇大広告から現実」へ：DePINとAIにおける2025年注目 equipa do projeto | CoinDesk JAPAN（コインデスク・ジャパン）
A evolução do "da publicidade enganosa à realidade" no DePIN e na AI mostra que a verdadeira inovação reside em resolver desafios do mundo real de forma prática e eficiente — assim afirma Sylvia To, da Bullish Capital Management.
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DePIN: rede de infraestrutura física descentralizada
O projeto DePIN é, teoricamente, uma tentativa de fornecer utilidade real para ativos criptográficos (moedas virtuais). No entanto, existem poucos que possuem um modelo de negócios razoável que realmente resolve problemas do mundo real e destrói empresas existentes, além de ser difícil de imitar. Muitos são apenas soluções que estão à procura de um problema.
Mas um exemplo notável é a rede de rastreamento de voos "Wingbits". A razão para isso é que está tentando resolver os desafios do Web2 com incentivos do Web3. Quem já teve a experiência de rastrear um voo, como o BA117 de Londres para Nova Iorque, provavelmente já utilizou sites como FlightAware ou Flightradar.
No entanto, não estão contabilizados grandes custos de infraestrutura ou hardware como investimento em equipamentos. Isso porque o hardware chamado "receptor ADS-B" é composto por uma antena e um computador super compacto, o "Raspberry Pi", que os entusiastas da aviação podem comprar e configurar. Muitas vezes, os entusiastas não esperam quase nada em troca, recebendo apenas uma assinatura gratuita (direito de uso gratuito) da sua plataforma de rastreamento de voos favorita.
O problema é que os entusiastas não têm incentivos para maximizar a qualidade dos dados. Sem incentivos positivos, os receptores ADS-B podem ser instalados em locais inadequados. Por exemplo, podem ser colocados no canto da sala de estar ou podem ser excessivamente fornecidos em áreas urbanas de alta densidade populacional, resultando em uma cobertura insuficiente nas áreas rurais.
A Wingbits conseguiu cobrir 75% da maior rede com apenas 1/11 do número de estações (hardware) convencionais. Esta alta eficiência, juntamente com a previsão de mais de 4000 estações a serem implantadas no futuro, deverá superar em muito a rede de rastreamento de voos existente, oferecendo dados de alta qualidade aos usuários.
Agora que consegui mostrar casos de uso no mundo real que as pessoas comuns podem entender, utilizando incentivos de ativos criptográficos (moedas virtuais), parece que poderei explicar esse conceito facilmente para a família.
Criptomoeda ✕ AI
Assim como no ciclo do mercado, a demanda por computação também tem picos e vales. As GPUs tornam-se caras, e as restrições de fornecimento fazem com que os preços subam ainda mais.
O conceito de aproveitar o "tempo livre" dos computadores usados pelos consumidores comuns não é novo, mas a forma como resolve os desafios de sincronização entre vários computadores é inovadora.
Exo Labs é uma equipa do projeto avançada que alcançou um grande avanço em computação de borda, permitindo a execução de modelos de IA em dispositivos voltados para consumidores, como o MacBook. Isso significa que os dados confidenciais estão sob o controle do usuário, reduzindo os riscos associados ao armazenamento e processamento na nuvem.
Na privacidade, o projeto chamado Bagel AI também merece atenção. Este projeto desenvolveu o ZKLoRA (Zero-Knowledge Low-Rank Adaptation), que ajusta LLMs enquanto protege a privacidade. A mudança inovadora que isso traz possibilita a criação de modelos especializados em indústrias como serviços jurídicos, saúde e finanças, permitindo o uso de dados confidenciais em aprendizado por reforço sem correr o risco de vazamento de informações confidenciais.
A proteção da privacidade é um tema em destaque, mas o maior desafio para a maioria dos LLM é a alucinação. Isto refere-se ao fato de que a IA apresenta informações falsas ou enganosas como se fossem verdadeiras.
Um gestor de portfólio uma vez me disse: "A sabedoria reside em integrar pontos de vista opostos e revelar a verdade sutil entre duas opiniões extremas."
Blocksense é uma equipa do projeto que desenvolveu uma abordagem única chamada consenso zkSchellingCoin. Este método visa sobrepor verdades subjetivas de múltiplas fontes (por exemplo, diferentes LLMs) para alcançar uma verdade única e comum. Por exemplo, imagine executar a mesma consulta no ChatGPT, Claude, Grok e Llama. Mesmo que um modelo produza uma saída incorreta, a probabilidade de os quatro modelos gerarem o mesmo resultado é estatisticamente baixa.
A confiança na IA é significativamente reforçada pela adição de um sistema que permite a verificação dessas ações por terceiros. Se conseguirmos implementar essa camada de verificação sem impactar os custos ou a latência, pode haver um grande avanço em casos de uso no mundo real.
A evolução de "da publicidade exagerada à realidade" em DePIN e IA demonstra que a verdadeira inovação reside em resolver de forma prática e eficiente os desafios do mundo real. Projetos como Wingbits e Exo Labs mostram como a blockchain e a IA podem gerar um impacto significativo.
Ou seja, a revolução no rastreamento de voos é trazida por incentivos estratégicos, maximizando o poder de dispositivos voltados para o consumidor e possibilitando uma computação segura e econômica. Além disso, com os avanços como o ZKLoRA, que realiza uma IA focada na privacidade, e o zkSchellingCoin, que proporciona verdades verificáveis, essas novas tecnologias emergentes abordam questões importantes e abrem caminho para um futuro mais descentralizado, eficiente e confiável.