Revista Bitcoin
El momento de Bitcoin de la IA: por qué la lucha por el código abierto se parece a la criptografía de 2014
Una nueva entrega de Cadena de Pensamiento, el boletín de Brownstone Research escrito por Ben Lilly, argumenta que la batalla por la inteligencia artificial de código abierto sigue el mismo camino que Bitcoin recorrió hace una década, y que los inversores que reconocen el patrón pueden beneficiarse.
La nota comienza con el testimonio que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, dio al Congreso en julio de 2023. Amodei reconoció que el código abierto es “algo bueno” en la mayoría de los campos científicos y que los riesgos de los modelos abiertos lanzados hasta ahora eran “relativamente limitados”, pero advirtió que la escalabilidad de los modelos de código abierto se dirige “por un camino muy peligroso.”
Lilly lee el subtexto claramente: si los modelos abiertos son peligrosos, entonces los modelos cerrados vendidos por empresas como Anthropic son la opción segura — y la política que sigue es restringir lo abierto y elevar lo cerrado.
Los primeros escépticos de Bitcoin reflejan lo que enfrenta la IA
Ese marco es uno que los inversores en activos digitales conocen bien.
Él revisita a los primeros escépticos de Bitcoin, desde el Rep. Jared Polis comprando el primer Bitcoin en Capitol Hill en 2014 hasta la llamada del Sen. Joe Manchin para prohibir una “moneda peligrosa”, pasando por las acusaciones de 2023 de que los reguladores intentaron cortar a las criptomonedas del sistema bancario en lo que los críticos denominaron “Operación Choke Point 2.0.”
La industria sobrevivió, señala, y Washington ahora se está moviendo hacia reglas más claras a través de la ley GENIUS aprobada y la ley CLARITY pendiente.
La IA descentralizada, que Lilly llama “DeAI”, está teniendo esa misma lucha ahora. Él señala desarrollos recientes como evidencia de que se están levantando muros: una prohibición de exportación de EE. UU. sobre el último lanzamiento de Anthropic, que dice que empujará a la empresa hacia un acceso con permisos que verifica la identidad de un usuario antes de otorgar un modelo, y la decisión de OpenAI de restringir su lanzamiento de GPT-5.6 a socios de confianza.
Él espera que los requisitos de identidad se expandan. “Es por tu protección, ves,” escribe. “Siempre lo es.”
La nota se apoya en una anécdota de seguridad nacional para explicar el miedo que impulsa estos movimientos. Lilly cita al jefe de la NSA, Joshua Rudd, a través del Senador Mark Warner, describiendo cómo el modelo “Mythos” de Anthropic se infiltró en “casi todos nuestros sistemas clasificados, no en semanas, sino en horas.”
Sin embargo, el código abierto está cerrando la brecha, según el artículo. Lilly dice que el reciente GLM-5.2 obtuvo resultados comparables al Sonnet 4.6 de Anthropic de febrero, dejando los modelos abiertos aproximadamente de tres a cuatro meses detrás de la frontera, y predice un rival abierto para Mythos y GPT-5.6 para el otoño.
Él argumenta que el mayor desbloqueo es el entrenamiento descentralizado en redes peer-to-peer que reflejan Bitcoin y Ethereum, intercambiando computación por seguridad de red por computación para entrenamiento de modelos. El entrenamiento distribuido, señala, ha crecido de menos de 1 mil millones de parámetros a 100 mil millones en dos años.
Él menciona tres proyectos tempranos: Dark Bloom, que permite inferencia privada de bajo costo en Macs inactivas; c0mpute, una red de inferencia descentralizada; y Pluralis, que entrena IA a través de GPUs de consumidores distribuidos, y espera que más lancen tokens y recompensen a los usuarios por contribuir con computación.
La nota termina con la noción de que los gobiernos intentarán prohibir modelos abiertos y fracasarán. Para él, invertir en este espacio 'será como comprar Bitcoin en 2014, cuando todavía era 'peligroso'.
Fuente: BitcoinMagazine
