Coinbase: IA representa ‘oportunidade importante’ para as criptomoedas

Para a exchange, inovações trazidas pela IA podem levar a áreas de colaboração e ao surgimento de novos casos de uso para as criptomoedas

Coinbase
Por David Pan
03 de Junho, 2023 | 05:35 PM

Bloomberg — A maior exchange de ativos digitais dos Estados Unidos, a Coinbase (COIN) afirmou que a comunicação entre a inteligência artificial e as criptomoedas representa uma oportunidade importante para empreendedores.

“À medida que as aplicações de IA e blockchain amadurecem, as inovações que essas tecnologias representam podem levar a áreas de colaboração e ao surgimento de novos casos de uso para criptomoedas, ajudando a lidar com desafios específicos da sociedade apresentados pela IA”, disse David Duong, chefe de pesquisa da Coinbase, em um relatório datado de 1º de junho.

No entanto, os projetos de criptomoedas que estão desenvolvendo modelos de IA diretamente em blockchain, aplicando IA a aplicativos descentralizados ou resolvendo questões relacionadas à IA ainda são poucos.

O valor de mercado total dos projetos de criptomoedas envolvidos em IA é de cerca de 0,07% da capitalização total, com US$ 772 milhões, de acordo com dados da empresa de pesquisa Messari. A maioria dos ativos de criptomoedas são bitcoin (BTC), plataformas de contratos inteligentes e stablecoins, de acordo com o relatório.

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Os tokens classificados na categoria de IA pela plataforma de dados de criptomoedas CoinGecko têm recebido grandes entradas de capital este ano, à medida que o ChatGPT se torna um dos aplicativos mais populares e sua proprietária, a OpenAI, atrai 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 suprir sua demanda por conjuntos de dados verificados para treinar seu modelo.

Um mecanismo de incentivo baseado em tokens poderia melhorar a qualidade dos dados obtidos nesses mercados, de acordo com o relatório.

Outros casos de uso incluem fornecer poder computacional de redes descentralizadas que utilizam unidades de processamento gráfico para projetos de IA treinarem seus modelos, melhorar a autenticidade dos dados e tornar o processo de tomada de decisão opaco dos algoritmos de IA mais auditável, diz o relatório.

-- Com a colaboração de Vildana Hajric.

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