Jiahao Sun, CEO y Fundador de FLock.io – Serie de Entrevistas

Jiahao Sun, CEO y Fundador de FLock.io, ha liderado la empresa desde abril de 2022. Antes de fundar FLock.io, pasó muchos años en roles impulsados por IA — incluyendo como Director de Inteligencia Artificial en una importante firma financiera — y se desempeñó como Investigador Asociado en una universidad de primer nivel estudiando la generación de grafos de conocimiento, NLP y aprendizaje automático para la predicción financiera. Su amplio historial tanto en IA empresarial como en investigación académica lo posiciona perfectamente para liderar un proyecto destinado a reinventar cómo se construye y despliega la IA.

FLock.io es una plataforma de IA descentralizada que combina aprendizaje federado con blockchain. En lugar de centralizar los datos, permite a las comunidades construir, entrenar y desplegar modelos de IA de forma colaborativa mientras mantienen la información privada en dispositivos locales. El sistema ofrece incentivos para los contribuyentes que proporcionan cómputo, datos o validación, y distribuye la propiedad y la gobernanza a lo largo de la red para garantizar transparencia, seguridad y resiliencia a largo plazo.

Fundaste FLock.io después de años trabajando en investigación avanzada de IA y predicción financiera en Imperial College, así como liderando la innovación de IA en RBC Wealth Management. ¿Qué originó originalmente la idea de crear una plataforma de IA descentralizada, y qué brecha viste que las arquitecturas tradicionales de IA no podían abordar?

La idea de FLock surgió al observar el mismo problema tanto en mi investigación académica como en mi trabajo financiero. Los datos valiosos estaban encerrados, y las organizaciones no podían usar IA juntas sin renunciar a la privacidad o al control. Los sistemas tradicionales de IA se construyen alrededor de grandes proveedores centrales, lo que limita quién puede participar y cuán ampliamente se pueden compartir los beneficios. Me di cuenta de que un enfoque descentralizado podría resolver esto. Con nuevas herramientas como blockchain, aprendizaje federado y tecnología de preservación de privacidad, personas y empresas pueden contribuir con datos o potencia de cómputo de forma segura, manteniendo la propiedad. FLock se creó para hacer la IA más abierta, más segura y algo que todos pueden ayudar a construir, no solo unos pocos actores principales.

Tu trayectoria incluye investigación de grafos de conocimiento y aprendizaje zero-shot para predicción financiera. ¿Cómo ha influido esa experiencia en la forma en que FLock.io aborda el entrenamiento de modelos, la validación y la integridad de datos en la cadena?

He aprendido por experiencia que la predicción financiera es un dominio inherentemente de alto riesgo donde la integridad de los datos, la explicabilidad del modelo y la capacidad de generalizar a partir de conjuntos de datos limitados son fundamentales. En finanzas, la fuente y la calidad de los datos lo son todo. Tradujimos esta necesidad de procedencia verificable a nuestra arquitectura on-chain en FLock. Estamos estructurando una red descentralizada de silos de datos, permitiendo que la IA aprenda el conocimiento colectivo sin centralizar nunca los datos brutos. Esto nos permite construir modelos potentes en sectores sensibles como la salud y las finanzas, donde los datos deben permanecer distribuidos y privados.

La AI Arena de FLock.io ya ha producido más de 9.000 modelos de aprendizaje automático completamente entrenados en menos de un año. ¿Qué revela este nivel de actividad sobre la demanda de IA descentralizada, y por qué crees que los desarrolladores están eligiendo el entrenamiento impulsado por la comunidad en lugar de alternativas centralizadas?

Este nivel de actividad revela dos ideas críticas sobre el estado actual del mercado de IA. Primero, confirma la enorme demanda de infraestructura de IA descentralizada. Los desarrolladores buscan activamente alternativas al modelo de nube centralizada porque es estructuralmente frágil, costoso y crea un punto único de falla para los datos. A diferencia de las plataformas centralizadas donde los participantes poseen el modelo, en la AI Arena, los desarrolladores y contribuyentes del modelo mantienen la propiedad y son recompensados con tokens FLOCK cuando sus modelos son utilizados.

La IA descentralizada depende en gran medida de incentivos para atraer validadores, delegadores y operadores de nodos. ¿Cómo alinea el diseño del token FLOCK los incentivos en todo el ecosistema, y qué comportamientos económicos has observado ahora que hay más de 55.000 poseedores de tokens?

El token FLOCK es nuestro motor de gobernanza y utilidad que nos ayuda a garantizar que los incentivos de cada participante estén perfectamente alineados con la salud a largo plazo de la red y la calidad de los modelos producidos. Nuestro diseño se basa en un principio claro de recompensar contribuciones productivas y verificables que fomenten la colaboración entre propietarios de datos, proveedores de cómputo, validadores y delegadores. Por ejemplo, los proveedores de cómputo y operadores de nodos ganan FLOCK por aportar sus recursos computacionales al entrenamiento de modelos. Los validadores son recompensados por asegurar la seguridad y precisión de las actualizaciones de los modelos, mientras que los delegadores, que hacen staking de FLOCK para apoyarlos, reciben una parte de esas recompensas. Estamos viendo un compromiso sostenido de nuestra comunidad, con una alta proporción de staking que indica una preferencia por la participación a largo plazo en la red sobre el comercio a corto plazo.

FLock.io ha asegurado asociaciones con el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, Alibaba, el NHS y otras instituciones importantes. ¿Qué convenció a estas organizaciones a adoptar un marco de IA descentralizada en lugar del entrenamiento tradicional basado en la nube?

Estas asociaciones nos han ayudado a implementar soluciones a los desafíos que el entrenamiento tradicional basado en la nube no puede abordar. Nuestro marco, que combina aprendizaje federado con blockchain, permite que los modelos de IA se entrenen directamente en servidores locales. Sólo los conocimientos agregados y anonimizados del modelo se comparten en la blockchain. Todos los avances transformadores de IA requieren la agrupación de conocimientos de datos entre instituciones que nunca confiarían en un intermediario central. Nuestro trabajo con el PNUD es un ejemplo destacado, donde con ONG colaboramos para construir modelos de IA que alcancen los objetivos de desarrollo sostenible. Nuestro marco gobernado por blockchain brinda la transparencia y el consenso comunitario necesarios para el desarrollo ético de IA a escala global.

La IA que preserva la privacidad se está volviendo esencial en sectores como la salud, la gobernanza pública y la investigación científica. ¿Cómo garantiza FLock.io que los datos sensibles puedan usarse para entrenar modelos de alto valor sin nunca ser expuestos o centralizados?

La tecnología central de FLock combina lo mejor del aprendizaje federado y la tecnología blockchain, lo que garantiza que los datos sensibles puedan usarse para entrenar modelos de alto valor sin nunca ser expuestos o centralizados. En lugar de recopilar grandes cantidades de datos sensibles en una única ubicación central, el aprendizaje federado permite que múltiples entidades entrenen colaborativamente un modelo llevando el proceso de entrenamiento directamente a los datos, y solo recopilando las actualizaciones, no los datos brutos. Añadiendo blockchain se vuelve aún más preservador de la privacidad y escalable mediante un sistema de incentivos cripto.

Por ejemplo, facilitamos avances en áreas como el descubrimiento de fármacos y la salud pública al permitir que los investigadores accedan a un vasto conjunto de datos del mundo real, manteniendo al mismo tiempo el control total de los datos y el cumplimiento normativo.

A medida que tanto el cripto como la IA evolucionan rápidamente, ¿cómo ves la intersección de la infraestructura basada en blockchain y el aprendizaje automático desarrollándose en los próximos cinco años, y qué papel jugarán los mercados de modelos descentralizados como FLock.io?

El monopolio de las empresas de IA centralizadas no durará para siempre, ya que el mundo se está despertando al poderoso potencial de una IA más colaborativa y soberana. Los marcos descentralizados se convertirán en la infraestructura predeterminada para cualquier aplicación de IA sensible, por su entrenamiento local y control de datos. A medida que la potencia de cómputo se distribuya cada vez más y se commoditice a través de redes descentralizadas, el verdadero valor se desplazará a los datos y a los propios modelos. Estamos construyendo la infraestructura para un futuro de IA donde la privacidad es una garantía, no una concesión, y blockchain será la tecnología de referencia para asegurarlo.

La AI Arena utiliza una estructura basada en tareas donde las comunidades entrenan y validan modelos de forma colaborativa. ¿Cómo mejora este entorno competitivo-colaborativo el rendimiento del modelo, y qué nuevos casos de uso están surgiendo a partir de él?

El elemento competitivo incentiva a nuestra red de ingenieros de aprendizaje automático a presentar las tareas de modelo con mejor rendimiento, obteniendo recompensas basadas en la precisión y eficiencia de sus entregas. Mientras tanto, el mecanismo de consenso colaborativo mejora la transparencia al filtrar sesgos de entidades centralizadas. Está diseñado para producir modelos de IA más robustos y especializados de manera más eficiente que los modelos centralizados tradicionales.

A través de este enfoque, FLock permite a diversas comunidades desarrollar modelos de IA diseñados específicamente, ofreciendo soluciones a medida adaptadas a necesidades concretas. Hemos descubierto que esta estructura realmente sobresale en dominios diversos, globales y de nicho donde la preservación de la privacidad es fundamental. Esto incluye salud, servicios financieros y logística de cadena de suministro, donde los datos sensibles pueden analizarse localmente, sin nunca agrupar la información bruta en una base de datos central, garantizando la máxima seguridad.

Anteriormente construiste NORA en RBC — uno de los principales sistemas de IA para la gestión de patrimonio. ¿Cómo se compara desarrollar IA en un entorno financiero regulado con construir infraestructura de IA descentralizada donde la transparencia y la apertura están integradas en el núcleo?

Curiosamente, los fundamentos técnicos no son tan diferentes. Cada modelo necesita ser validado y auditado para detectar sesgos inherentes y requiere un enorme esfuerzo de ingenieros especializados. La diferencia, sin embargo, está en la mentalidad cultural que impulsa el trabajo mismo.

En la gestión de patrimonio, el enfoque está en un único modelo altamente controlado que garantiza el cumplimiento regulatorio pero carece de agilidad. La mitigación de riesgos y el cumplimiento están al frente de cada actividad, mientras que la IA descentralizada, naturalmente, invierte ese guion. En su lugar, la transparencia y la apertura se consideran principios de diseño fundamentales en lugar de consideraciones posteriores. Esta apertura atrae a una comunidad más diversa de contribuyentes, lo que inherentemente hace que los modelos finales sean más resilientes a los sesgos y puntos únicos de falla que pueden afectar a los modelos construidos por un solo equipo centralizado.

FLock.io fue el único proyecto de entrenamiento de IA descentralizada nombrado en el CB Insights AI 100. ¿Qué crees que diferencia a la IA descentralizada de la ola más amplia de aceleración de IA que ocurre hoy?

Lo que diferencia a la IA descentralizada de la actual ola de innovación centrada en la escala computacional es el cambio de enfoque hacia la gobernanza, la privacidad y la alineación económica. Los principios centrales de descentralización, transparencia y apertura desafían directamente la posición de los pocos jugadores centralizados que dominan actualmente el espacio de IA para garantizar oportunidades económicas más justas, mayor colaboración global y verdadera soberanía y privacidad de los datos.

Ser el único proyecto de entrenamiento de IA descentralizada nombrado en el CB Insights AI 100 valida completamente nuestra propuesta de valor y tesis central. Demuestra que la descentralización es el próximo y necesario paso para facilitar la innovación que permitirá que la IA se use para el bien.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deberían visitar FLock.io.