En la cumbre Proof of Talk en París, los expertos destacaron un cambio importante en la infraestructura computacional global. Ala Shaabana, cofundadora de Bittensor y Crucible Labs, argumentó que el poder de cómputo ya no está confinado a centros de datos cerrados y empresariales. Más bien, se está agregando cada vez más a través de redes abiertas, descentralizadas y globales.
Salto histórico en poder computacional
Explicando la enorme escala lograda por los sistemas distribuidos, Shaabana comparó la potencia de procesamiento de la red de Bitcoin con la de infraestructuras institucionales tradicionales. Actualmente, la tasa de hash de Bitcoin supera la capacidad de cómputo combinada de los 100 supercomputadores más poderosos del mundo en más de 600,000 veces. Enfatizó que esta comparación sorprendente es única de Bitcoin y refleja su escala inigualable en la computación descentralizada.
Según Shaabana, Bitcoin ha superado con creces a los 100 supercomputadores más poderosos, con su tasa de hash más de 600,000 veces mayor que el poder de cómputo agregado de esos sistemas.
Este análisis refuerza la visión de que las redes descentralizadas no son solo sistemas financieros alternativos, sino que representan un nuevo paradigma para la organización computacional a gran escala. Durante su discurso, Shaabana detalló cómo las redes abiertas, a través de mecanismos de código e incentivos, pueden reunir vastos recursos de hardware que anteriormente requerían una coordinación centralizada.
Enfoque único de Bittensor
Bittensor, según lo descrito por Shaabana, es estructuralmente similar a Bitcoin como un protocolo de Capa 1. La red impone un suministro fijo de 21 millones de tokens, presenta eventos de reducción a la mitad predeterminados incrustados dentro de sus bloques, no tiene pre-minado y opera sin financiación de capital de riesgo. Sin embargo, a diferencia de Bitcoin, Bittensor no depende de la minería basada en hash. En su lugar, incentiva el entrenamiento y la validación de modelos de inteligencia artificial.
Mini glosario: Bittensor es una red blockchain que busca organizar la producción y validación de modelos de inteligencia artificial a través de incentivos económicos. En este sistema, un subred se refiere a una subred especializada dentro del ecosistema, cada una enfocada en una tarea particular y operando con su propia estructura de recompensas.
El ecosistema de Bittensor comprende 128 subredes expertas. Cada subred determina su misión, mientras que los mineros compiten por las recompensas de tokens TAO maximizando su rendimiento dentro de estos objetivos. El sistema de recompensas de la red está diseñado para determinar qué formas de inteligencia y producción se avanzan, alineando los incentivos con los objetivos de la red.
Mecanismos de incentivos como núcleo
Para Shaabana, el corazón de este sistema no radica en la coordinación central, sino en el diseño de incentivos. Al examinar cualquier subred dada, es fácil ver qué resultado están optimizando los mineros, ya sea la recompensa por velocidad computacional o almacenamiento de datos; la producción dominante sigue la estructura del incentivo.
Shaabana explicó que los recientes escenarios alcistas a largo plazo están impulsados menos por la tecnología sola y más por una combinación de preocupaciones de deuda, liquidez y desconfianza en los sistemas soberanos tradicionales. Señaló que las subredes están fomentando la creación de nuevos mercados, con el rendimiento premiado directamente por los participantes de la red.
A la luz de esto, Shaabana argumentó que el mecanismo de coordinación impulsado por código de Bitcoin, que lo convirtió en un gigante computacional global, se puede extender al campo de la inteligencia artificial. Afirmó que los desarrolladores ahora pueden acceder a recursos y experiencia computacionales a nivel mundial, divididos en 128 subredes, sin depender de una única plataforma tecnológica dominante.
También afirmó que cuando las redes abiertas asignan objetivos programáticos claros, a menudo son más efectivas que las estructuras corporativas tradicionales en atraer tanto talento como recursos computacionales. En tales modelos, no es la arquitectura técnica, sino los incentivos económicos que guían a los participantes hacia resultados específicos, lo que determina la efectividad general del sistema.
