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Pasé más tiempo pensando en lo que viene después del comercio de chips de IA, y creo que el mercado podría estar mirando un cuello de botella aún mayor: DATOS
No la basura bruta de internet ni otra base de datos con otra etiqueta de IA pegada.
Me refiero a datos limpios, con licencia, atribuibles y cada vez más reales, sobre los que los modelos pueden entrenar legalmente y aprender algo nuevo.
La computación sigue siendo importante, pero ya no es la única entrada escasa.
Morgan Stanley ve alrededor de 2,9T de dólares hasta $3T de gasto en infraestructura de IA para 2028, con menos de un 20% desplegado hasta ahora.
Habrá más #GPUs, más centros de datos, más contratos de energía y más eficiencia en inferencia.
Lo que no escala automáticamente con todo eso es el conocimiento humano fresco y la experiencia del mundo físico.
Los datos de IA físicos son aún más caros, específicos de la encarnación, difíciles de sintetizar perfectamente e imposibles de extraer con la profundidad suficiente.
El cuello de botella es capturar el evento correcto, con los sensores correctos, bajo los derechos correctos, y demostrar de dónde vino.
Los mercados privados ya parecen entender esto antes de que lo hagan los mercados públicos.
– Scale AI fue valorada en casi $29B tras el acuerdo de Meta por 14,3B de dólares por una participación del 49%.
– Surge AI superó $1B en ingresos en 2024 mientras buscaba una valoración de $15B .
Así que si viene un gran catalizador en TradFi, la cripto también podría tener su papel en la recolección de datos de IA y su procedencia.
– @eigencloud | $Eigen: EigenDA impulsa la disponibilidad de datos verificable, mientras que EigenCompute, EigenAI y EigenVerify permiten a los agentes probar de dónde provino el dato y cómo se generaron las salidas.
– @grass | $Grass: convertir ancho de banda ocioso en datos de entrenamiento de IA verificables. 2,5M+ nodos en más de 190+ países hacen scrape de ~100TB/día, con pruebas ZK que hacen que cada conjunto de datos sea trazable y auditable.
– @vana | $Vana: atacar el cuello de botella de datos de IA convirtiendo los datos del usuario en conjuntos de entrenamiento con permisos y comprobables. 1M+ contribuyentes, DataDAOs y memoria portátil de IA viven en una sola red.
– @SaharaAI | $Sahara: L1 nativa de IA donde los contribuidores recopilan, etiquetan y son dueños de conjuntos de datos, mientras que la procedencia, la concesión de licencias y las regalías permanecen en la cadena. Intentando hacer escalables los datos de IA de alta calidad.
– @datafdn | $Data: la procedencia, el consentimiento, la concesión de licencias y las vías de auditoría onchain, mientras la capa Poseidon limpia y etiqueta datos del mundo real para el entrenamiento de modelos.
– @oceanprotocol | $Ocean: convertir datos en activos onchain con Data NFTs, Compute-to-Data y vías de procedencia para que la IA pueda entrenar con conjuntos privados sin exponer los datos en bruto.
– @origin_trail | $Trac: enviar DKG V10 donde los agentes de IA comparten memoria verificable. dRAG, procedencia y memoria multiagente hacen que los datos sean reutilizables sin perder la confianza.
– @datainetwork: convertir registros brutos de blockchain en inteligencia estructurada y legible por máquinas. 3,5B+ transacciones indexadas, 2,5M contratos etiquetados y 150M+ eventos DeFi para que los agentes de IA razonen sobre ellos.
No es una llamada para comprar a lo loco cada ticker de arriba. Solo es un mapa de quién está construyendo la infraestructura antes de que el mercado los valore.