Comunicado de investigación: 📘De la computación a la inteligencia: un mapa de inversión de IA descentralizada impulsada por la vida real 🧠 Paradigma de entrenamiento El preentrenamiento construye la base; El post-entrenamiento se está convirtiendo en el principal campo de batalla. El aprendizaje por refuerzo (RL) está emergiendo como el motor para un mejor razonamiento y decisiones, con el post-entrenamiento que suele costar entre el ~5 y el 10% del total del cálculo. Sus necesidades —despliegues masivos, producción de señales de recompensa y formación verificable— se corresponden naturalmente con redes descentralizadas y primitivas blockchain para coordinación, incentivos y ejecución/liquidación verificable.

🌐 Final de juego Web3 reescribe la producción de inteligencia—desbloqueando el despliegue global de bajo coste y permitiendo la alineación soberana mediante la gobernanza comunitaria—convirtiendo a los contribuyentes de etiquetar mano de obra en partes interesadas en la equidad de datos, y distribuyendo el valor de forma más justa entre formadores, alineadores y usuarios.

🧭 Mapa del mercado Este informe compara RL × Web3 en tres áreas: algoritmos (@NousResearch/DisTrO), sistemas (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) y diseño de mecanismos (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Lógica central: "Desacoplar–Verificar–Incentivar" 🔌 Desacoplamiento: Externalizar despliegues intensivos en computación y con poca comunicación a GPUs globales de cola larga; Mantén actualizaciones de parámetros con mucha amplitud de banda en nodos centralizados/núcleo. 🧾 Verificabilidad: Utiliza ZK o Proof-of-Learning (PoL) para imponer un cálculo honesto en redes abiertas. 💰 Incentivos: Los mecanismos tokenizados regulan el suministro de cómputo y la calidad de los datos, mitigando el juego de recompensas o el sobreajuste.