Por que a IA precisa de confiança, energia nuclear e agentes nativos de cripto Neste episódio do DROPS, eu me sentei com Ben Frigon para discutir por que a IA pode em breve automatizar grandes partes da sua vida, mas apenas se resolvermos três problemas difíceis ao mesmo tempo: confiança, energia e infraestrutura. Desde energia nuclear e propriedade de dados até agentes de IA que movimentam dinheiro enquanto você dorme, @ben_frigon esboça um futuro que parece ambicioso, mas estranhamente prático. Da DeFi Summer à @TalusNetwork A história de Ben começa na Brown University durante a DeFi summer, quando Ethereum e os primeiros aplicativos DeFi estavam em alta. Ele se tornou presidente do clube de blockchain e co-projetou o que ele chama de “o primeiro curso com crédito sobre NFTs em qualquer faculdade em qualquer lugar”, ensinado bem no auge da mania dos NFTs. Após a graduação, ele se juntou à VC de cripto Distributed Global, passando seus dias “pesquisando todas as áreas de cripto que você pode imaginar.” Esse hábito de curiosidade obsessiva é uma das poucas características que ele acredita que bons fundadores e bons investidores realmente compartilham. O ponto de virada veio quando ele conheceu seu co-fundador Mike, que estava sendo incubado pela Polychain. @polychain e @SuiNetwork mais tarde apoiaram a Talus Network, e Ben cruzou a linha de investidor para operador. Como fundador, ele diz: “você precisa ser realmente, realmente otimista, quase ingenuamente, tola e otimista”, enquanto o trabalho de um VC é imaginar todas as maneiras pelas quais algo pode falhar. Viver ambos os papéis o ajuda a construir de forma ambiciosa, mas com um senso realista de risco. Há uma bolha de IA? Quando perguntado se estamos em uma bolha de IA, Ben disse: “Eu não acho que haja uma bolha de IA. Eu acho que os múltiplos podem cair, mas uma bolha implicaria que o investimento é um desperdício. Eu não acho que seja um desperdício em relação à oportunidade que temos.” O verdadeiro problema, ele diz, é que a IA não se encaixa na economia clássica de venture. Treinar modelos competitivos significa um enorme gasto em hardware no primeiro dia, o que é o oposto da história de “duas pessoas em uma garagem” que a VC foi projetada para financiar. É por isso que grande parte do progresso está acontecendo dentro de grandes empresas de tecnologia com balanços profundos. Para Ben, a estrutura certa supera as finanças. “A quantidade de bem que isso pode fazer pelo mundo é diferente de tudo que já vimos.” Se acertarmos, a IA muda a forma como trabalhamos, aprendemos, tomamos decisões e até nos relacionamos uns com os outros. Mas esse potencial só importa se enfrentarmos dois grandes riscos de frente. Grandes riscos: modelos errados e energia insuficiente O primeiro risco é o design do modelo. Os grandes modelos de linguagem de hoje são impressionantes, mas estreitos: ótimos para trabalhar com texto, fracos em raciocínio de séries temporais e tarefas incorporadas como negociação ou robótica. Ben acredita que eventualmente precisaremos de “modelos de mundo” que aprendam mais como humanos se quisermos agentes que possam lidar com a complexidade do mundo real. Se ficarmos presos no atual paradigma de LLM, as demonstrações chamativas podem estagnar muito antes de alcançarmos os casos de uso que as pessoas estão sonhando. O segundo risco é a energia. Treinar e executar modelos de fronteira é brutalmente exigente em termos de energia, e as redes já estão sendo estressadas onde os centros de dados se agrupam. Ben é direto aqui: os Estados Unidos precisam de um “novo acordo nuclear.” Reatores modulares pequenos modernos são mais seguros e mais baratos, mas o combustível, a cadeia de suprimentos e a experiência ao redor deles murcharam. Reconstruir isso, ele argumenta, deve ser uma prioridade doméstica: “Não há outra opção além da energia nuclear” se a América estiver séria sobre realizar todo o potencial da IA. Por que IA e Blockchain realmente se encaixam É fácil descartar “IA + cripto” como marketing, mas Ben divide a interseção em três camadas claras: computação, dados e agentes. ...