Il Momento Bitcoin dell'IA: Perché la Lotta Open-Source Sembra Cripto nel 2014

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Il momento di Bitcoin dell'AI: perché la lotta per l'open-source sembra come la crypto nel 2014

Una nuova puntata di Chain of Thought, la newsletter di Brownstone Research scritta da Ben Lilly, sostiene che la battaglia per l'intelligenza artificiale open-source sta seguendo lo stesso percorso che Bitcoin ha intrapreso un decennio fa, e che gli investitori che riconoscono il modello possono trarne profitto.

La nota si apre con la testimonianza che il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha fornito al Congresso nel luglio 2023. Amodei ha riconosciuto che l'open source è “una cosa buona” nella maggior parte dei campi scientifici e che i rischi dei modelli aperti rilasciati finora erano “relativamente limitati”, ma ha avvertito che la scalabilità dei modelli open-source stava seguendo “un percorso molto pericoloso.”

Lilly legge il sottotesto chiaramente: se i modelli aperti sono pericolosi, allora i modelli chiusi venduti da aziende come Anthropic sono la scelta sicura — e la politica che ne deriva è quella di limitare l'aperto e elevare il chiuso.

I primi scettici di Bitcoin rispecchiano ciò che l'AI sta affrontando

Quella cornice è ben nota agli investitori di asset digitali.

Rivisita i primi scettici di Bitcoin, dal rappresentante Jared Polis che ha acquistato il primo Bitcoin al Congresso nel 2014, alla chiamata del senatore Joe Manchin per vietare una “valuta pericolosa”, fino alle accuse del 2023 secondo cui i regolatori hanno cercato di escludere la crypto dal sistema bancario in quella che i critici hanno definito “Operazione Choke Point 2.0.”

L'industria è sopravvissuta, nota, e Washington sta ora procedendo verso regole più chiare attraverso il GENIUS Act approvato e il CLARITY Act in attesa.

L'IA decentralizzata, che Lilly chiama “DeAI”, sta affrontando la stessa battaglia ora. Indica sviluppi recenti come prova che i muri si stanno alzando: un divieto all'esportazione degli Stati Uniti sull'ultima release di Anthropic, che dice spingerà l'azienda verso un accesso autorizzato che verifica l'identità di un utente prima di concedere un modello, e la decisione di OpenAI di limitare il rollout del suo GPT-5.6 a partner fidati.

Si aspetta che i requisiti di identità si diffondano. “È per la tua protezione, vedi,” scrive. “Lo è sempre.”

La nota si basa su un aneddoto di sicurezza nazionale per spiegare la paura che guida queste mosse. Lilly cita il capo della NSA Joshua Rudd, tramite il Sen. Mark Warner, descrivendo come il modello “Mythos” di Anthropic sia penetrato in “quasi tutti i nostri sistemi classificati, non in settimane, ma in ore.”

Eppure, l'open source sta colmando il divario, secondo l'articolo. Lilly afferma che il recente GLM-5.2 ha ottenuto risultati paragonabili a Sonnet 4.6 di Anthropic di febbraio, lasciando i modelli open circa tre o quattro mesi indietro rispetto alla frontiera, e prevede un rivale open a Mythos e GPT-5.6 entro l'autunno.

Sostiene che la vera svolta è l'addestramento decentralizzato su reti peer-to-peer che rispecchiano Bitcoin ed Ethereum — scambiando calcolo per sicurezza della rete con calcolo per addestramento del modello. L'addestramento distribuito, osserva, è cresciuto da meno di 1 miliardo di parametri a 100 miliardi in due anni.

Nomina tre progetti iniziali — Dark Bloom, che consente inferenze private a basso costo su Mac inattivi; c0mpute, una rete di inferenza decentralizzata; e Pluralis, che addestra l'IA su GPU consumer distribuite — e si aspetta che altri lancino token e ricompensino gli utenti per il contributo di calcolo.

La nota si conclude con l'idea che i governi cercheranno di vietare modelli aperti e falliranno. Per lui, investire in questo settore “sarà come comprare Bitcoin nel 2014, quando era ancora ‘pericoloso.'”

Fonte: BitcoinMagazine