El hito alcanzado por Bittensor en materia de formación atrae la atención de Chamath Palihapitiya y del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang

El impulso de la IA de código abierto crece con el respaldo del director ejecutivo de Nvidia

Chamath Palihapitiya destacó el Covenant-72B de Bittensor durante un episodio del podcast All-In, presentándolo como un ejemplo tangible de inteligencia artificial (IA) descentralizada que va más allá de la teoría. Bittensor opera como una red descentralizada impulsada por blockchain que establece un mercado peer-to-peer en el que se intercambian e incentivan modelos de aprendizaje automático y computación de IA.

Palihapitiya describió la iniciativa en términos sencillos: un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) entrenado sin infraestructura centralizada, impulsado en su lugar por una red de colaboradores independientes. «Consiguieron entrenar un modelo LLaMA de 4000 millones de parámetros, totalmente distribuido, con un grupo de personas que aportaban su exceso de potencia de cálculo», afirmó, calificándolo de «un logro técnico bastante alucinante».

La comparación se tradujo en una analogía familiar. «Hay gente al azar, y cada persona obtiene una pequeña parte», añadió Palihapitiya, haciendo referencia al proyecto pionero de computación distribuida que aprovechaba el hardware inactivo de todo el mundo.

Huang no descartó la idea. En cambio, se inclinó por un enfoque más amplio del mercado de la IA, sugiriendo que los enfoques descentralizados y los propietarios no son mutuamente excluyentes. «Estas dos cosas no son A o B; son A y B», dijo Huang. «No hay duda al respecto».

Esa visión de doble vía refleja una creciente división —y solapamiento— dentro de la IA. Por un lado están los sistemas cerrados y muy pulidos como ChatGPT, Claude y Gemini. Por el otro, los modelos de código abierto y descentralizados que permiten a los desarrolladores y a las organizaciones personalizar los sistemas para necesidades específicas.

Huang dejó claro que considera esenciales ambas vías. «Los modelos son una tecnología, no un producto», afirmó, señalando que la mayoría de los usuarios seguirán confiando en sistemas pulidos y de uso general en lugar de crear los suyos propios desde cero.

Al mismo tiempo, señaló los sectores en los que la personalización no es opcional. «Hay todo un conjunto de sectores en los que su experiencia en el ámbito… tiene que plasmarse de una forma que puedan controlar», explicó Huang, añadiendo que «eso solo puede provenir de modelos abiertos».

Esa afirmación encaja perfectamente con el ámbito de actuación de Bittensor. Covenant-72B, desarrollado a través de su Subnet 3 (Templar), representa una de las mayores sesiones de entrenamiento descentralizadas hasta la fecha, coordinando a más de 70 colaboradores a través de conexiones de Internet estándar sin una autoridad central.

Técnicamente, el modelo traspasa los límites. Construido con 72 000 millones de parámetros y entrenado con aproximadamente 1,1 billones de tokens, aprovecha innovaciones como los protocolos de comunicación comprimidos y el paralelismo de datos distribuidos para hacer viable el entrenamiento fuera de los centros de datos tradicionales.

Las métricas de rendimiento sugieren que no se trata de algo meramente experimental. Los resultados de las pruebas de rendimiento lo sitúan a la altura de modelos centralizados ya consolidados, un detalle que ayuda a explicar por qué el proyecto ha llamado la atención más allá del público nativo de las criptomonedas.

El mercado también se ha dado cuenta. Tras el anuncio, el token del proyecto, TAO, ha subido un 24 % desde que el vídeo de Palihapitiya y Huang se difundió en las redes sociales.

Aun así, los comentarios de Huang sugieren que la verdadera historia no es la disrupción, sino la coexistencia entre ambos. Es probable que los sistemas de IA propietarios sigan siendo dominantes para los usuarios generales, mientras que los modelos abiertos y descentralizados se labrarán un hueco en aplicaciones especializadas, sensibles al coste o impulsadas por la soberanía.

Para las startups, el director ejecutivo de Nvidia esbozó una estrategia pragmática: empezar de forma abierta y luego incorporar ventajas propietarias. «Todas las startups en las que estamos invirtiendo ahora son primero de código abierto y luego pasan al modelo propietario», afirmó.

En otras palabras, es posible que el futuro de la IA no pertenezca a una única arquitectura o filosofía. Puede que pertenezca a quienes sean capaces de desenvolverse en ambas y sepan cuándo utilizar cada una.

Preguntas frecuentes 🔎

• ¿Qué es el Covenant-72B de Bittensor? Un modelo de lenguaje de 72 000 millones de parámetros entrenado a través de una red descentralizada de colaboradores sin infraestructura centralizada.
• ¿Qué dijo Jensen Huang sobre la IA descentralizada? Afirmó que los modelos de IA abiertos y propietarios coexistirán, describiendo la relación como «A y B», no como una elección entre ambos.
• ¿Por qué es importante este avance? Demuestra que los modelos de IA a gran escala pueden entrenarse fuera de los centros de datos tradicionales, lo que pone en tela de juicio las suposiciones sobre las necesidades de infraestructura.
• ¿Cómo afecta esto al sector de la IA? Apoya un futuro híbrido en el que las plataformas centralizadas y los modelos descentralizados desempeñan funciones diferentes en distintos sectores.