Publicación de Investigación: 📘De la Computación a la Inteligencia: Un Mapa de Inversión de IA Descentralizada Impulsada por RL 🧠 Paradigma de Entrenamiento El pre-entrenamiento construye la base; el post-entrenamiento se está convirtiendo en el principal campo de batalla. El Aprendizaje por Refuerzo (RL) está surgiendo como el motor para un mejor razonamiento y decisiones, con el post-entrenamiento costando típicamente ~5–10% del total de computación. Sus necesidades—despliegues masivos, producción de señales de recompensa y entrenamiento verificable—se alinean naturalmente con redes descentralizadas y primitivas de blockchain para coordinación, incentivos y ejecución/ liquidación verificable.

🌐 Fin del juego Web3 reescribe la producción de inteligencia—desbloqueando un despliegue global de computación de bajo costo y permitiendo la alineación soberana a través de la gobernanza comunitaria—transformando a los contribuyentes de mano de obra de etiquetado en accionistas de equidad de datos, y distribuyendo el valor de manera más justa entre entrenadores, 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 implementaciones intensivas en computación y ligeras en comunicación a GPUs globales de larga cola; mantener actualizaciones de parámetros pesadas en ancho de banda en nodos centralizados/core. 🧾 Verificabilidad: Usar ZK o Prueba de Aprendizaje (PoL) para hacer cumplir la computación honesta en redes abiertas. 💰 Incentivos: Mecanismos tokenizados regulan la oferta de computación y la calidad de los datos, mitigando el juego de recompensas/sobreajuste.