Na @finalitycap, acreditamos que "Plaid para memória de IA" é uma oportunidade enorme. Imagine cada aplicativo ou modelo de IA sabendo instantaneamente o seu contexto, preferências, interesses e histórico. Isto é enorme para a experiência do usuário + custos 🧵👇 Parabéns a @binji_x @nikunj @ashleymayer @levie por inspirarem grandes ideias:

2/ Hoje, cada modelo de IA mantém suas conversas isoladas. O ChatGPT não conhece seu histórico do Claude ou Gemini, nem mesmo sua identidade 🪪 Os usuários perdem tempo e dinheiro reexplicando-se. Não é apenas frustrante, também é caro 💸

3/ Os utilizadores desperdiçam tokens e dinheiro ao reintroduzirem contexto em LLMs, como informações pessoais, preferências, etc., em cada sessão. Como os LLMs cobram por tokens, esta ineficiência acumula-se. Na escala do ChatGPT, o contexto repetido poderia custar quase 40 milhões de dólares por ano apenas em computação... aqui está a matemática.

4/ As empresas de IA estão seguindo o clássico manual das grandes empresas de tecnologia: trancando os dados dos usuários em jardins murados para maximizar os lucros Mais dados dos usuários = mais receita 🤑 É por isso que os gigantes da tecnologia construíram impérios com publicidade alimentada pelas informações de seus usuários. É hora de devolver o controle aos usuários.

5/ A memória será uma nova barreira que as empresas de IA usarão para manter os usuários e aumentar os custos de mudança🌊 Já estamos a ver isso a acontecer com a nova funcionalidade de memória da OpenAI Talvez um dia façamos OAuth com "Entrar com OpenAI" 🔑, mas a verdadeira flexibilidade ainda está em falta

6/ O lock-in será mais importante à medida que diferentes modelos de IA se destacam em áreas como geral, busca, codificação, terapia, etc. Projetos como @layerlens_ai, que constroem benchmarks de avaliação de IA na @eigenlayer, tornarão essas diferenças claras e destacarão o verdadeiro valor da portabilidade entre modelos 🔄

7/ As equipes que trabalham em MCPs permitem que os modelos de IA acessem com segurança e atualizem o contexto do usuário de muitas fontes, mas isso ainda precisa de acesso às APIs O zkTLS via @OpacityNetwork poderia unificar dados de aplicativos web2, incluindo aqueles não acessíveis por meio de APIs públicas, mantendo os dados subjacentes privados

8/ @Plaid transformou o fintech web2 ao desbloquear o acesso a dados financeiros e novos aplicativos Plaid para Memória de IA poderia fazer o mesmo, impulsionando uma nova onda de experiências e aplicações impulsionadas por IA