A maior exchange de ativos digitais dos EUA, Coinbase Global Inc (NASDAQ:COIN), disse que a interseção de inteligência artificial e cripto representa uma oportunidade importante para os empreendedores, inclusive ajudando a evitar alguns dos excessos citados pelos críticos da tecnologia.
A Coinbase Global Inc também é negociada na B3 através do ticker (BOV:C2OI34).
“À medida que os aplicativos de IA e blockchain amadurecem, as interrupções que essas tecnologias representam podem levar a áreas de colaboração e ao surgimento de novos casos de uso para cripto para ajudar a enfrentar desafios sociais específicos impostos pela IA”, disse David Duong, chefe de pesquisa da Coinbase, em um relatório de pesquisa de 1º de junho.
No entanto, os projetos criptográficos que estão desenvolvendo modelos de IA diretamente no blockchain, aplicando IA a aplicativos descentralizados ou resolvendo problemas relacionados a IA ainda são baixos. O valor de mercado total dos projetos cripto diretamente envolvidos em IA é de cerca de 0,07% do valor total do mercado cripto, com US$ 772 milhões, citando dados da empresa de pesquisa Messari. A maioria dos criptoativos são para Bitcoin, plataformas de contratos inteligentes e stablecoins, de acordo com o relatório.
Os tokens classificados na categoria AI pela plataforma de dados criptográficos CoinGecko tiveram grandes entradas este ano, já que o ChatGPT se tornou um dos aplicativos mais rápidos e seu proprietário, OpenAI, atraiu bilhões de dólares em investimentos.
Duong listou uma série de possíveis casos de uso que combinam ambas as tecnologias. Por exemplo, mercados de dados descentralizados podem ajudar a IA generativa a atender sua demanda por conjuntos de dados verificados e diversificados para treinar seu modelo. Um mecanismo de incentivo baseado em token pode melhorar a qualidade dos dados provenientes desses mercados, de acordo com o relatório.
Outros casos de uso incluem o fornecimento de poder computacional de redes descentralizadas que utilizam unidades de processamento gráfico para projetos de IA para treinar seus modelos, melhorando a autenticidade dos dados e tornando o processo de tomada de decisão opaco do algoritmo de IA mais auditável, disse o relatório.
Por Bloomberg/David Pan