Especialistas destacam os ganhos de eficiência da IA descentralizada à medida que se aproximam as escassezes de GPU e os limites de energia.

A volatilidade do mercado global, incluindo uma Gota em ativos como o Bitcoin, é considerada ter sido alimentada por crescentes temores de que o ciclo de hype da inteligência artificial é insustentável e apresenta um risco de bolha da era dot-com.

Infraestrutura, Não Capital, é a Nova Limitação

Nas últimas semanas, a confiança dos investidores foi abalada pelo crescente receio de que o ciclo de hype da inteligência artificial (AI) tenha metastatizado em uma bolha insustentável. Isso, por sua vez, criou uma forte pressão descendente que contribuiu para a queda dos mercados e ativos como a bitcoin. Essa crescente inquietação superou quaisquer catalisadores positivos do mercado, incluindo notícias da resolução da paralisação do governo dos EUA, já que muitos temem uma iminente reavaliação da era das dot-com para o setor.

Aumentada circunspecção, particularmente após o sucesso do Deepseek da China, que deslocou a atenção do mercado para o leste, tem lançado uma luz crítica sobre as finanças do Vale do Silício. A preocupação central agora gira em torno da evidente disparidade entre as ambiciosas projeções de receita a longo prazo e as avaliações altamente inflacionadas e especulativas exigidas pelas empresas de IA. Críticos afirmam que esses métricas sugerem que uma correção significativa pode estar atrasada.

Além dos medos de que a indústria de IA esteja exagerando suas capacidades, outros líderes da indústria levantaram recentemente o alarme sobre como a questão não resolvida de fornecer energia aos centros de dados ameaça restringir o crescimento. Embora algumas empresas de IA possam arrecadar com sucesso bilhões de dólares, seu sucesso final dependerá não apenas do capital arrecadado, mas também da disponibilidade de infraestrutura.

Esta preocupação foi recentemente destacada pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella, que revelou que o gigante da tecnologia tem inúmeras GPUs da NVIDIA paradas porque não há energia suficiente para as alimentar. Esta situação confirma que a energia e o espaço em centros de dados são as verdadeiras limitações ao crescimento da indústria de IA, tornando o acesso a centros de dados alimentados o novo ponto de alavancagem.

Consequentemente, soluções convencionais, como a construção de centrais nucleares, enfrentam um desajuste: a demanda está crescendo mais rápido do que o tempo e o capital massivo necessários para colocar novas centrais em funcionamento. Este desajuste dá impulso à ideia de usar computação descentralizada de IA (DAI) para acompanhar o ritmo de crescimento do ecossistema.

O Caso para IA Descentralizada

De acordo com especialistas, a IA descentralizada é inerentemente imune às falhas energéticas centralizadas às quais hiperescaladores como a Microsoft e o Google estão suscetíveis. Este modelo também facilita um mercado econômico para recursos dispersos, potencialmente acessando uma estimativa de 30% a 40% da capacidade de GPU não utilizada do mundo.

No entanto, a DAI não está isenta de críticos. As preocupações incluem a falta de uma autoridade central para coordenar recursos e o risco de que a monetização de dados privados através de tokens e blockchains possa criar novas oportunidades para cibercriminosos e golpistas.

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Apesar dessas preocupações, os especialistas entrevistados pela Bitcoin.com News estão confiantes de que as vantagens do DAI superam as desvantagens. Michael Heinrich, CEO da 0G Labs, observa que os modelos DAI “podem aproveitar o treinamento distribuído, onde centenas de nós espalhados por toda parte são usados para treinar um modelo, e isso tem mostrado entregar enormes ganhos de eficiência”, tornando o treinamento mais rápido e barato.

Embora os centros de dados centralizados ofereçam alta capacidade de processamento e baixa latência em suas redes internas, o fundador e CEO da Argentum AI, Andrew Sobko, afirma que as configurações descentralizadas “vencem em termos de capacidade de resposta e robustez na borda” para usuários distantes.

Economia de Energia: Sobko acrescentou que a descentralização reduz a necessidade de energia em “ambos os lados da moeda”, afirmando: “Adicionar mais computação centralizada requer adicionar mais eletricidade centralizada, o que cria mais calor, que requer mais refrigeração, o que também requer muita energia. Também requer uma quantidade tremenda de água.”

Modelos Económicos Sustentáveis

Ambos os especialistas concordam que os incentivos tokenizados e os mecanismos de mercado são os principais modelos económicos que suportam o DAI. Estes incluem sistemas baseados na reputação onde as recompensas estão ligadas ao tempo de atividade e à fiabilidade, incentivando assim um melhor serviço por parte dos colaboradores.

Além disso, ambos os especialistas concordam que microredes renováveis locais e fontes de energia de propriedade da comunidade são um parceiro natural para os nós DAI. Sobko argumenta que, ao colocar um nó de computação de IA junto a uma microrede, “a energia limpa em excesso pode ser consumida no local” para tarefas de computação. Isso dá às comunidades uma maneira de monetizar suas operações sem precisar se conectar à rede central, fortalecendo efetivamente a infraestrutura e a sustentabilidade locais.

FAQ 🧠

• Por que os mercados estão sob pressão? Medos de uma bolha de IA e de empresas superavaliadas abalaram a confiança dos investidores globais.
• Qual é o principal desafio de infraestrutura? A escassez de energia e a capacidade limitada dos centros de dados estão a restringir o crescimento da indústria de IA em todo o mundo.
• Como é que a IA descentralizada ajuda globalmente? A DAI aproveita a capacidade de GPU não utilizada, permite eficiência transfronteiriça e reduz riscos energéticos centralizados.
• O que apoia a adoção do DAI? Incentivos tokenizados e microredes renováveis locais criam modelos económicos sustentáveis, impulsionados pela comunidade.