La fusión de Crypto y AI: el camino de evolución desde la base hasta la aplicación
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con la IA. Esta fusión comenzó inicialmente con la agregación de recursos de computación descentralizados, utilizando la tecnología blockchain para coordinar recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
En ese momento, los servicios de nube centralizados tradicionales eran costosos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de larga cola tenían una creciente demanda de capacidad computacional flexible y de bajo umbral. Las características de descentralización de las criptomonedas se convirtieron en la oportunidad perfecta. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga: como IO.net que agrega recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
Enfatizar la flexibilidad: como Gensyn recompensa a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando las GPU inactivas de los usuarios individuales para participar en el entrenamiento.
Explorar nuevos mecanismos: como la competencia de modelos y el mecanismo de subred en una red, una plataforma que combina recursos de Web2, un proyecto que ofrece servicios de entrenamiento y inferencia de modelos descentralizados.
Integración de DePIN: como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras de crowdsourcing, coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar el rendimiento del hardware de borde.
Uno de los casos más innovadores utiliza una estructura de subred pionera, modularizando los servicios de IA, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token actúa como combustible principal del ecosistema, los usuarios pueden ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego canjearlos a través de la participación por los tokens creados internamente en cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los ingresos de emisión.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia de cálculo ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de descentralización de la capa de inferencia es insuficiente, la coincidencia de oferta y demanda carece de narrativa en la capa de aplicación, y las criptomonedas en el mundo de la IA todavía se mantienen en el rol de infraestructura básica, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
Lo que realmente encendió este campo fue el auge de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitir que el protocolo en sí tenga la capacidad de aprender e interactuar de forma autónoma, impulsando una transformación radical en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: Crypto + IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizado se estabiliza, la exploración de Crypto+AI también ha pasado de los recursos de base a la fase de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
Al principio, los tokens de IA todavía estaban en la fase de fenómeno cultural de Meme. Muchos proyectos iniciales rápidamente capturaron la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos "evolucionó" rápidamente en solo tres meses, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas, realizar difusión social y atrayendo con éxito donaciones de inversores conocidos, impulsando así la transición narrativa de "AI Agent de la interfaz Web2 a un avatar Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener habilidades interactivas básicas. En las plataformas sociales, la IA empieza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y recuperación de información en un papel de agente ligero, pasando de una presentación pasiva a una respuesta activa. En esta etapa, algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción a través de la IA, como permitir a los usuarios obtener información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, convirtiendo al Agente de IA en un motor auxiliar de proyectos en cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, los NFT, el análisis de datos, la compañía social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo observadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto que se centra en el sentimiento del mercado en cadena y el seguimiento de tendencias, logra la automatización de publicaciones, la interacción con usuarios, el análisis de sentimientos y el análisis dinámico en cadena a través de cuentas de bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales tenían dificultades para hacer frente a las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos soportan la modelización de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático. Crypto+AI, por lo tanto, pasó de ser una interfaz de aplicación simple a la fase sistemática del "protocolo de funcionamiento".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron estándares para la emisión de monedas de forma autónoma, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, promoviendo el nacimiento de la "economía nativa de IA".
Una de las visiones centrales del proyecto es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este proyecto se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y un estándar de protocolo en cadena pionero que regula el proceso de contratos, transacciones y acumulación de reputación entre los agentes de IA, asegurando la autonomía, la verificabilidad y la colaboración modular.
Estas innovaciones permiten a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de manera autónoma, simulando una economía similar a la de un ecosistema empresarial humano. El equipo del proyecto presentó el experimento de "un puesto de limonada", que mostró la forma primitiva de varios agentes colaborando y completando flujos de negocio en la cadena bajo un protocolo.
Actualmente, el proyecto está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: comunidades de medios autónomas y fondos de cobertura autónomos. El primero es una agencia de producción de contenido operada por IA, que apoya la formulación de estrategias y la generación de activos; el segundo es un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA, que abarca la recolección de datos, el contacto con usuarios, la formulación de estrategias de trading y la ejecución de beneficios.
Otro proyecto también está profundizando continuamente en las capacidades del marco, reestructurando el sistema de complementos existente, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes inteligentes, al mismo tiempo que lanza una nueva plataforma que reduce la barrera de entrada para la creación de tokens de IA.
El surgimiento de estos proyectos marca que Crypto+AI está pasando de ser una simple coincidencia de recursos a la construcción de un sistema económico en cadena, de funciones puntuales a la reconfiguración de las finanzas nativas y la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la disminución del fervor inicial y la aparición de la tendencia meme, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. Según los datos, el valor total del mercado de Agentes de IA es actualmente de aproximadamente 4,7 mil millones de dólares, lo que representa una gran caída en comparación con el pico cercano a los 20 mil millones de dólares a finales de 2024. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de Agentes comunes que solían obtener valoraciones de cientos de millones en Launchpad ahora tienen dificultades para continuar.
Esta transformación marca un cambio en la mentalidad del mercado: de la búsqueda de narrativas a la búsqueda de una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, utilizado para unificar la forma de comunicación entre LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) y datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier LLM puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C del mundo de las aplicaciones de IA: estandarizado, plug and play, flexible y potente.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables (TEE) para proporcionar apoyo computacional seguro y escalable a las aplicaciones de MCP, mientras que otros, a través de la expansión del protocolo MCP, agregan acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, estableciendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: A través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiendo funciones y combinando tareas complejas como análisis de datos en cadena, previsión de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de control de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
El auge de la Finanzas de Información (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de rendimiento según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, construyendo una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de agentes de análisis Alpha y herramientas, que otorgan una percepción de mercado más aguda a la economía en cadena; y luego a los agentes DeFAI, que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo DeFi sea accesible con un solo clic.
En general, hay un hilo conductor claro: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa de abstracción DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración de múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente de IA a las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no será impulsado por narrativas simples, sino que debe basarse en una verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo pasado, pero también, debido al soporte de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir estará mucho más allá de lo imaginable.
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MagicBean
· 08-12 20:32
Precios de recursos ridículos, ¿quién puede soportarlo?
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HackerWhoCares
· 08-12 05:08
¿Se podrá minar el próximo año??
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TokenomicsTinfoilHat
· 08-12 05:00
¿De verdad estás aquí aprovechando los recursos?
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MetamaskMechanic
· 08-12 05:00
La potencia computacional es la verdadera oportunidad.
La fusión de Crypto y AI: la evolución de la potencia computacional subyacente a la economía de agentes inteligentes
La fusión de Crypto y AI: el camino de evolución desde la base hasta la aplicación
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con la IA. Esta fusión comenzó inicialmente con la agregación de recursos de computación descentralizados, utilizando la tecnología blockchain para coordinar recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
En ese momento, los servicios de nube centralizados tradicionales eran costosos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de larga cola tenían una creciente demanda de capacidad computacional flexible y de bajo umbral. Las características de descentralización de las criptomonedas se convirtieron en la oportunidad perfecta. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga: como IO.net que agrega recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
Enfatizar la flexibilidad: como Gensyn recompensa a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando las GPU inactivas de los usuarios individuales para participar en el entrenamiento.
Explorar nuevos mecanismos: como la competencia de modelos y el mecanismo de subred en una red, una plataforma que combina recursos de Web2, un proyecto que ofrece servicios de entrenamiento y inferencia de modelos descentralizados.
Integración de DePIN: como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras de crowdsourcing, coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar el rendimiento del hardware de borde.
Uno de los casos más innovadores utiliza una estructura de subred pionera, modularizando los servicios de IA, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token actúa como combustible principal del ecosistema, los usuarios pueden ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego canjearlos a través de la participación por los tokens creados internamente en cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los ingresos de emisión.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia de cálculo ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de descentralización de la capa de inferencia es insuficiente, la coincidencia de oferta y demanda carece de narrativa en la capa de aplicación, y las criptomonedas en el mundo de la IA todavía se mantienen en el rol de infraestructura básica, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
Lo que realmente encendió este campo fue el auge de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitir que el protocolo en sí tenga la capacidad de aprender e interactuar de forma autónoma, impulsando una transformación radical en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: Crypto + IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizado se estabiliza, la exploración de Crypto+AI también ha pasado de los recursos de base a la fase de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
Al principio, los tokens de IA todavía estaban en la fase de fenómeno cultural de Meme. Muchos proyectos iniciales rápidamente capturaron la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos "evolucionó" rápidamente en solo tres meses, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas, realizar difusión social y atrayendo con éxito donaciones de inversores conocidos, impulsando así la transición narrativa de "AI Agent de la interfaz Web2 a un avatar Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener habilidades interactivas básicas. En las plataformas sociales, la IA empieza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y recuperación de información en un papel de agente ligero, pasando de una presentación pasiva a una respuesta activa. En esta etapa, algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción a través de la IA, como permitir a los usuarios obtener información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, convirtiendo al Agente de IA en un motor auxiliar de proyectos en cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, los NFT, el análisis de datos, la compañía social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo observadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto que se centra en el sentimiento del mercado en cadena y el seguimiento de tendencias, logra la automatización de publicaciones, la interacción con usuarios, el análisis de sentimientos y el análisis dinámico en cadena a través de cuentas de bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales tenían dificultades para hacer frente a las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos soportan la modelización de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático. Crypto+AI, por lo tanto, pasó de ser una interfaz de aplicación simple a la fase sistemática del "protocolo de funcionamiento".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron estándares para la emisión de monedas de forma autónoma, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, promoviendo el nacimiento de la "economía nativa de IA".
Una de las visiones centrales del proyecto es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este proyecto se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y un estándar de protocolo en cadena pionero que regula el proceso de contratos, transacciones y acumulación de reputación entre los agentes de IA, asegurando la autonomía, la verificabilidad y la colaboración modular.
Estas innovaciones permiten a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de manera autónoma, simulando una economía similar a la de un ecosistema empresarial humano. El equipo del proyecto presentó el experimento de "un puesto de limonada", que mostró la forma primitiva de varios agentes colaborando y completando flujos de negocio en la cadena bajo un protocolo.
Actualmente, el proyecto está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: comunidades de medios autónomas y fondos de cobertura autónomos. El primero es una agencia de producción de contenido operada por IA, que apoya la formulación de estrategias y la generación de activos; el segundo es un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA, que abarca la recolección de datos, el contacto con usuarios, la formulación de estrategias de trading y la ejecución de beneficios.
Otro proyecto también está profundizando continuamente en las capacidades del marco, reestructurando el sistema de complementos existente, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes inteligentes, al mismo tiempo que lanza una nueva plataforma que reduce la barrera de entrada para la creación de tokens de IA.
El surgimiento de estos proyectos marca que Crypto+AI está pasando de ser una simple coincidencia de recursos a la construcción de un sistema económico en cadena, de funciones puntuales a la reconfiguración de las finanzas nativas y la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la disminución del fervor inicial y la aparición de la tendencia meme, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. Según los datos, el valor total del mercado de Agentes de IA es actualmente de aproximadamente 4,7 mil millones de dólares, lo que representa una gran caída en comparación con el pico cercano a los 20 mil millones de dólares a finales de 2024. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de Agentes comunes que solían obtener valoraciones de cientos de millones en Launchpad ahora tienen dificultades para continuar.
Esta transformación marca un cambio en la mentalidad del mercado: de la búsqueda de narrativas a la búsqueda de una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, utilizado para unificar la forma de comunicación entre LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) y datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier LLM puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C del mundo de las aplicaciones de IA: estandarizado, plug and play, flexible y potente.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables (TEE) para proporcionar apoyo computacional seguro y escalable a las aplicaciones de MCP, mientras que otros, a través de la expansión del protocolo MCP, agregan acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, estableciendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: A través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiendo funciones y combinando tareas complejas como análisis de datos en cadena, previsión de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de control de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
El auge de la Finanzas de Información (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de rendimiento según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, construyendo una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de agentes de análisis Alpha y herramientas, que otorgan una percepción de mercado más aguda a la economía en cadena; y luego a los agentes DeFAI, que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo DeFi sea accesible con un solo clic.
En general, hay un hilo conductor claro: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa de abstracción DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración de múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente de IA a las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no será impulsado por narrativas simples, sino que debe basarse en una verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo pasado, pero también, debido al soporte de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir estará mucho más allá de lo imaginable.