Cada grande LLM está bebendo da mesma fonte de dados - Reddit, Wikipedia, Stack Exchange, mas os proprietários das plataformas começaram a perceber o valor de seus dados e estão tornando a raspagem cada vez mais difícil.

O resultado é uma internet pública em encolhimento e uma maior proporção de lixo de IA no que resta. Não seremos capazes de treinar AGI na web de 2025. Não só é muito pequena, as enormes quantidades de dados sintéticos distorcem a distribuição do conjunto de treinamento. Isso levará a respostas mais medianas, e finalmente ao colapso do modelo.

Esse é o futuro? Um lodo bege de mediocridade? Não.

O verdadeiro desbloqueio é dados descentralizados. Não apenas por privacidade, não apenas por proveniência - mas também por sinal.

Para obter dados de alta qualidade e alta entropia para treinamento futuro, será necessário ajustar finamente modelos de IA em cofres de dados soberanos e de propriedade do usuário.

Modelos são treinados no estranho, no selvagem, no real. Subculturas. Línguas locais. Comportamento atípico.

Esses casos extremos não quebram o modelo - eles fazem o modelo.

O que um modelo sabe importa mais do que como ele é construído, especialmente à medida que os LLMs se tornam commodities. Dados são o novo diferenciador, e os dados mais valiosos não virão da web pública - virão das bordas.

Onde os dados são possuídos, autorizados e vivos.

E aqui está a grande sacada - modelos de IA centralizados são alérgicos à desordem. Eles são otimizados para conformidade, não para curiosidade.

Mas a desordem é onde o significado vive. Um modelo treinado em fóruns de governança de DAO, subreddits de ciência marginal ou notas de voz de grupos rurais do WhatsApp entende o mundo de maneira diferente. Ele não apenas completa automaticamente - ele contextualiza para produzir uma perspectiva mais profunda.

Se você está construindo IA sem pensar de onde vêm os dados ou quem os controla, você não está construindo inteligência. Você está apenas escalando um consenso.