Nous Research aseguró $50 millones en financiamiento de Serie A con una valoración de token de $1 mil millones, acelerando su desarrollo de IA descentralizada y reforzando el floreciente sector de IA de código abierto.

Panorama Financiero e Inversiones Estratégicas

Nous Research, un colectivo de inteligencia artificial descentralizada, ha anunciado una ronda de financiación de Serie A de $50 millones, liderada por Paradigm, valorando el proyecto en $1 mil millones en valor de token. Esta inversión eleva la financiación total de Nous Research a más de $70 millones, tras una ronda semilla de $5.2 millones en enero de 2024 y una ronda semilla de $14.8 millones en enero de 2025. Concurrentemente, Pluralis Research, otra entidad centrada en el entrenamiento de IA descentralizada, completó recientemente una ronda de financiación semilla de $7.6 millones co-liderada por USV y CoinFund.

Estrategia de IA Descentralizada e Innovaciones Técnicas

Nous Research se dedica al desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y centrados en el ser humano, así como a la infraestructura de apoyo. La organización aprovecha la cadena de bloques Solana para coordinar recursos informáticos globales para el entrenamiento distribuido, con el objetivo de democratizar el acceso a capacidades avanzadas de IA y fomentar la transparencia y la propiedad comunitaria. Su modelo insignia, Hermes 3, se basa en las arquitecturas LLaMA y Mistral.

Karan Malhotra, cofundador de Nous Research, declaró: "> Creemos que el futuro de la IA reside en la intersección del desarrollo de código abierto y el ethos cripto." La integración de la tecnología blockchain sirve para garantizar la transparencia, incentivar la participación y mitigar la contaminación de datos.

Pluralis Research está siendo pionera en un nuevo enfoque llamado Aprendizaje por Protocolo, que permite ejecuciones de entrenamiento colaborativas y multipartitas para modelos fundamentales sin que una sola entidad controle la totalidad de los pesos del modelo. Alexander Long, fundador y CEO de Pluralis Research, enfatizó: "> Pluralis allana el camino hacia la verdadera propiedad colectiva a nivel de modelo, al entrenar modelos fundamentales que están divididos entre dispositivos geográficamente separados conectados solo a través de internet."

Los avances técnicos son cruciales para el entrenamiento distribuido de IA. Estos incluyen optimizadores eficientes en comunicación como DeMo, DisTrO, OpenDiLoCo, SparseLoCo y Skip-Pipe, junto con diversos enfoques de paralelismo. Nous Research ha informado de avances, incluyendo un marco que afirma reducir las necesidades de transmisión de datos en 3.000 veces para el preentrenamiento y potencialmente hasta 10.000 veces para el post-entrenamiento sin degradar el rendimiento del modelo. El enfoque DiLoCo de DeepMind, basado en el promedio federado, minimiza la comunicación al permitir que cada unidad de GPU entrene su modelo de forma independiente antes de sincronizar las actualizaciones de peso.

Impacto en el Mercado y Consideraciones Éticas más Amplias

Los avances en el entrenamiento de IA descentralizada por proyectos como Nous Research y Pluralis Research significan una posible reconfiguración del desarrollo de la IA. Al democratizar el acceso a la computación de entrenamiento y fomentar modelos de código abierto, estas iniciativas desafían el control centralizado históricamente ejercido por los principales laboratorios de IA como OpenAI, Anthropic, Meta, Google y xAI. Este cambio podría conducir a nuevos modelos criptoeconómicos y a cambios significativos en el mercado de la infraestructura y las aplicaciones de la IA.

La adopción de sistemas descentralizados y sin permisos introduce nuevas complejidades con respecto a la gobernanza, los sesgos y la responsabilidad de la IA. Los marcos regulatorios tradicionales a menudo no son adecuados para agentes autónomos que operan en una red global y distribuida. Están surgiendo nuevos modelos de gobernanza, con las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAO) sirviendo como mecanismo principal para la gobernanza de la IA en cadena, utilizando contratos inteligentes para estructuras transparentes y participativas. También se están explorando arquitecturas híbridas, que realizan cálculos intensivos fuera de la cadena mientras utilizan la blockchain como un libro mayor inmutable y verificable. Por ejemplo, OORT ha introducido DataHub Launchpad, una plataforma para la recopilación de datos de IA mediante crowdsourcing, que recompensa a los colaboradores con tokens, fomentando tanto el crecimiento de la comunidad como la generación de datos para los equipos de IA.