Uma experiência de IA descentralizada, outrora confinada aos círculos de criptomoedas, acaba de receber um reconhecimento público do CEO da Nvidia, Jensen Huang, sinalizando que o treinamento de modelos distribuídos pode estar se aproximando da mainstream.

O impulso do código aberto em IA ganha força com o endosso do CEO da Nvidia

Chamath Palihapitiya destacou o Covenant-72B da Bittensor durante um episódio do All-In Podcast, apresentando-o como um exemplo tangível de inteligência artificial (IA) descentralizada avançando além da teoria. A Bittensor funciona como uma rede descentralizada, impulsionada por blockchain, que estabelece um mercado peer-to-peer onde modelos de aprendizagem de máquina e computação de IA são trocados e incentivados.

Palihapitiya descreveu o esforço de forma simples: um modelo de linguagem de grande escala (LLM) treinado sem infraestrutura centralizada, alimentado por uma rede de contribuintes independentes. “Conseguiram treinar um modelo LLaMA de 4 bilhões de parâmetros, totalmente distribuído, com várias pessoas contribuindo com capacidade de computação excedente”, disse, chamando isso de “uma realização técnica bastante impressionante.”

A comparação foi feita com uma analogia familiar. “Existem pessoas aleatórias, e cada uma recebe uma pequena parte,” acrescentou Palihapitiya, referindo-se ao projeto de computação distribuída que aproveitou hardware ocioso em todo o mundo.

Huang não descartou a ideia. Em vez disso, adotou uma visão mais ampla do mercado de IA, sugerindo que abordagens descentralizadas e proprietárias não são mutuamente exclusivas. “Essas duas coisas não são A ou B; são A e B,” afirmou Huang. “Não há dúvida sobre isso.”

Essa visão de duas pistas reflete uma divisão — e sobreposição — crescente dentro da IA. De um lado, sistemas fechados e altamente refinados, como ChatGPT, Claude e Gemini. Do outro, modelos de peso aberto e descentralizados que permitem aos desenvolvedores e organizações personalizar sistemas para necessidades específicas.

Huang deixou claro que vê ambos os caminhos como essenciais. “Modelos são uma tecnologia, não um produto,” afirmou, observando que a maioria dos usuários continuará dependendo de sistemas refinados e de uso geral, em vez de construir os seus próprios do zero.

Ao mesmo tempo, apontou para indústrias onde a personalização não é opcional. “Existem todas essas indústrias onde a expertise de domínio… precisa ser capturada de uma forma que possam controlá-la,” explicou Huang, acrescentando que “isso só pode vir de modelos abertos.”

Essa declaração encaixa-se perfeitamente na área de atuação da Bittensor. Covenant-72B, desenvolvido através de sua Subnet 3 (Templar), representa uma das maiores execuções de treinamento descentralizado até hoje, coordenando mais de 70 contribuintes através de conexões padrão de internet, sem uma autoridade central.

Tecnicamente, o modelo ultrapassa limites. Construído com 72 bilhões de parâmetros e treinado em aproximadamente 1,1 trilhão de tokens, utiliza inovações como protocolos de comunicação comprimidos e paralelismo de dados distribuídos para tornar o treinamento viável fora de centros de dados tradicionais.

Os métricas de desempenho sugerem que não é apenas experimental. Resultados de benchmarks colocam-no em competição com modelos centralizados estabelecidos, um detalhe que ajuda a explicar por que o projeto tem atraído atenção além do público nativo de criptomoedas.

O mercado também percebeu. Após o anúncio, o token do projeto, TAO, subiu 24% desde que o vídeo de Palihapitiya e Huang circulou nas redes sociais.

Ainda assim, os comentários de Huang sugerem que a história real não é de disrupção, mas de coexistência entre os dois. Sistemas de IA proprietários provavelmente permanecerão dominantes para usuários gerais, enquanto modelos abertos e descentralizados ocupam papéis em aplicações especializadas, sensíveis a custos ou impulsionadas por soberania.

Para startups, o CEO da Nvidia delineou um roteiro pragmático: começar aberto, depois acrescentar vantagens proprietárias. “Cada startup em que estamos investindo agora é open source primeiro, e depois vai para o modelo proprietário,” afirmou.

Em outras palavras, o futuro da IA pode não pertencer a uma única arquitetura ou filosofia. Pode pertencer àqueles que conseguem navegar entre ambas — e saber quando usar cada uma.

FAQ 🔎

• O que é o Covenant-72B da Bittensor?

Um modelo de linguagem de 72 bilhões de parâmetros treinado através de uma rede descentralizada de contribuintes, sem infraestrutura centralizada.

• O que Jensen Huang disse sobre IA descentralizada?

Ele afirmou que modelos de IA abertos e proprietários coexistirão, descrevendo a relação como “A e B,” não uma escolha entre eles.

• Por que esse desenvolvimento é importante?

Mostra que modelos de IA em grande escala podem ser treinados fora de centros de dados tradicionais, desafiando suposições sobre necessidades de infraestrutura.

• Como isso afeta a indústria de IA?

Apoia um futuro híbrido onde plataformas centralizadas e modelos descentralizados desempenham papéis diferentes em diversos setores.