Painel do Hack Seasons Singapore explora o futuro dos agentes de IA, computação descentralizada e governança on-chain

No início de outubro, o Conferência Hack Seasons em Singapura reuniu tecnólogos, investidores e inovadores de todo o mundo para explorar o futuro do blockchain e da IA. Um dos eventos mais aguardados do palco principal foi o painel de discussão intitulado "IA em Cadeia: Os Protocolos Estão Prestes a Pensar por Si Mesmos?", apresentado por Tomer Sharoni , CEO da Endereçável . 

O painel featured uma escalação de alto nível, incluindo Evgeny Ponomarev , Co-fundador da Fluence , Michael Henrique , Fundador de 0G , Jack Collier , CGO de io.net e Clark Alexander , Diretor de IA da Argentum AI . A discussão ofereceu uma exploração aprofundada de como a intersecção de Web3 e a IA pode moldar o cenário digital nos próximos anos.

A conversa começou com os palestrantes examinando as aplicações práticas atuais de agentes de IA em produção, bem como casos de uso que permanecem ambiciosos ou improváveis ​​de se materializar. Os painelistas enfatizaram a ampla gama de aplicações práticas para agentes de IA, observando que o termo geralmente se refere ao uso de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em automação de negócios. Em muitos casos, os agentes de IA operam sem uma interface conversacional, lidando com tarefas como suporte ao cliente, automação de vendas, coleta de dados e criação de perfis. Embora essas aplicações já sejam amplamente adotadas, o sonho de longo prazo continua sendo criar agentes de IA capazes de pensar como humanos. Atualmente, a arquitetura dos modelos existentes não consegue replicar a inteligência de nível humano.

Os palestrantes destacaram que os agentes de IA são mais eficazes quando usados ​​para automatizar tarefas no nível do sistema operacional. Modelos têm sido treinados com base em artefatos criados por humanos ao longo de milênios, mas o escopo completo da criatividade e inovação humanas se estende muito além do que foi documentado. Como resultado, o trabalho criativo, a geração de ideias, a governança e a administração permanecerão domínio humano no futuro próximo. Os painelistas concordaram que, pelo menos pelos próximos cinquenta anos, os humanos continuarão a desempenhar um papel fundamental nesses processos.

A discussão também explorou como os agentes de IA são atualmente usados ​​principalmente como ferramentas internas. A IA tem o potencial de fornecer contexto relevante que permite aos humanos tomar melhores decisões e aprimorar a criatividade em sistemas autônomos.

Embora o objetivo final para alguns seja a inteligência artificial geral (IAG), o painel reconheceu as limitações físicas e conceituais significativas dos LLMs atuais. No entanto, os palestrantes não descartaram a possibilidade de algoritmos futuros projetados para pensar de forma diferente ou mais semelhante à dos humanos, observando que alguns desenvolvedores estão explorando ativamente essas abordagens.

Painelistas exploram agentes de negociação de IA, computação descentralizada, dados on-chain e governança de GPU no futuro das criptomoedas e da IA

Um tópico importante explorado durante o painel foi a negociação de agentes de IA. No setor de criptomoedas, protocolos e carteiras de autonegociação que visam gerar lucros para os usuários estão surgindo rapidamente.

Os painelistas observaram que a negociação de criptomoedas opera de forma semelhante à negociação forex. Se vários agentes de IA forem programados com diferentes estratégias de negociação, eles podem acabar negociando uns contra os outros. No entanto, se suas estratégias forem altamente correlacionadas, o sistema pode entrar em colapso, resultando em um vencedor dominante enquanto os outros incorrem em perdas. De muitas maneiras, a dinâmica da negociação com agentes de IA reflete a de um mercado.

Outros palestrantes destacaram que, segundo pesquisas, a maioria dos agentes de negociação de IA ainda apresenta desempenho inferior ao dos humanos. O painel concordou que os agentes de IA permanecem ineficientes porque não conseguem antecipar padrões emergentes ou explorar novas estratégias de forma independente.

A computação descentralizada foi outro ponto importante de discussão. Os painelistas explicaram que, para quem busca construir grandes redes de GPU, a computação descentralizada oferece uma alternativa a provedores de nuvem como AWS ou Google Cloud. Um desafio fundamental é convencer grandes empresas, como as da Fortune 500, a adotar redes de GPU descentralizadas, além da infraestrutura de nuvem tradicional.

Os palestrantes observaram que algumas empresas exigem GPUs extremamente potentes para operar em escala. Se provedores descentralizados não puderem fornecer esse nível de hardware, não atrairão clientes corporativos. Além disso, a adoção corporativa frequentemente depende de certificações de segurança, que protocolos descentralizados podem não ter. Sem essas certificações, as empresas têm garantia limitada de que dados confidenciais permanecerão protegidos.

Apesar desses desafios, outros palestrantes argumentaram que os sistemas descentralizados apresentam vantagens inerentes à confiança. Mecanismos de staking permitem que os participantes garantam os recursos que fornecem, oferecendo uma forma de responsabilização. Atualmente, um dos maiores custos da IA ​​é a computação, em parte porque as empresas se sentem pressionadas a proteger recursos de hiperescaladores, o que frequentemente resulta em hardware subutilizado — às vezes, apenas 10-15% de uso. Redes descentralizadas permitem que a capacidade excedente de GPU seja monetizada de forma eficiente, enquanto os consumidores pagam apenas pelo que usam.

O debate também explorou o crescente interesse em colocar dados em cadeia para garantir procedência, controle e verificabilidade. Os painelistas debateram se as blockchains poderiam, eventualmente, apoiar o treinamento de modelos autônomos de IA de forma eficiente e segura.

O painel concluiu com foco na governança no espaço de IA e GPU, levantando questões sobre quem controlará o fornecimento de GPU no futuro e como isso moldará a economia em geral.