La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional agregada a la economía de agentes inteligentes
Potencia computacional descentralizada: una primera exploración de la combinación de Crypto y AI
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el campo de las criptomonedas también está buscando formas de combinarse con la IA. Inicialmente, esta combinación se manifiesta principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados. Al utilizar la tecnología blockchain, se pueden coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos en todo el mundo, logrando una coincidencia de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes un mecanismo de incentivos transparente y justo.
Esta etapa de exploración presenta características claras:
Orientado al mercado de largo alcance: algunas plataformas agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste del modelo.
Enfatizar la flexibilidad: recompensar a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando las GPU inactivas de los usuarios individuales para participar en el entrenamiento.
Explorar nuevos mecanismos: introducir competencia de modelos y mecanismos de subred, combinando recursos de Web2, para ofrecer servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.
Combinación de infraestructura física descentralizada: como redes de mapas descentralizados, redes de cámaras crowdsourced, etc., coordinando dispositivos físicos a través de la blockchain para liberar el rendimiento del hardware de borde.
Entre ellos, algunos proyectos innovadores modularizan los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera, donde cada subred tiene comunidades independientes de mineros y validadores. Su token sirve como combustible principal del ecosistema, los usuarios pueden ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego intercambiarlos a través de staking por los tokens creados internamente en cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de emisión.
Sin embargo, los intentos de Crypto+AI en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional se ha convertido en una guerra de precios, el rendimiento descentralizado de la capa de inferencia es insuficiente, la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación, y Crypto sigue ocupando un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
El auge de los agentes inteligentes: Crypto+AI hacia la capa de aplicación
Con la estabilización gradual del mercado de potencia computacional descentralizada, la exploración de Crypto+AI ha pasado de los recursos de base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta transformación, marcada por el surgimiento de agentes inteligentes en la cadena, ha reavivado las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
En sus inicios, los tokens de IA aún se encontraban en la fase de fenómeno cultural. Muchos proyectos tempranos capturaron rápidamente la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. A medida que aumentaba la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a poseer capacidades interactivas básicas. En las plataformas sociales, la IA ejecuta tareas simples como generación de contenido y búsqueda de información en un rol de agente ligero, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Pronto, los agentes de IA se infiltran en escenarios de aplicación más verticales. En campos como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos y compañía social, han surgido numerosos 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 los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición de marcos de agentes inteligentes y protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar con las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron marcos modularizados. Estos apoyan la modelización de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración de múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático.
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron estándares para la emisión autónoma de monedas por parte de agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando el nacimiento del "economía nativa de IA".
Hacia la colaboración y la estandarización: nuevos protocolos y las nuevas direcciones que traen
Con la retirada del fervor inicial, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, algunos protocolos emergentes, como estándares abiertos concebidos para aplicaciones de IA, se han convertido en los nuevos catalizadores que mejor se ajustan a las necesidades actuales.
Estos protocolos están diseñados para unificar la forma en que los grandes modelos de lenguaje se comunican con datos y herramientas externas. A través de ellos, cualquier gran modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de un desarrollo de integración personalizado complejo y repetitivo.
El ecosistema de aplicaciones en torno a estos nuevos protocolos también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos dependen de entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones, mientras que otros, a través de protocolos de expansión, han construido una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3, agregando acceso a datos multichain y despliegue de agentes.
Más importante aún, estos nuevos protocolos abren nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración entre múltiples agentes: Los agentes pueden colaborar de acuerdo con la división de funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción de mercados y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en cadena: conectar diversos agentes de negociación y control de riesgos, resolver problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, impulsando un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hasta el flujo de información.
La larga evolución de la economía de los cuerpos inteligentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI es un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha ido acortando la distancia entre los agentes de IA y las necesidades del mundo real.
En general, hay un hilo claro y progresivo: 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. El futuro de los agentes de IA ya no se basa en una narrativa simple, sino que debe estar fundamentado en la utilidad real y práctica. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir será mucho más allá de lo que se puede imaginar.
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MetadataExplorer
· hace2h
Esta economía de agentes inteligentes huele muy bien.
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DefiPlaybook
· 07-19 13:33
¿Colaboración estandarizada? Yo veo que todos están compitiendo por la Potencia computacional del APY.
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LiquidityOracle
· 07-19 03:51
Potencia computacional tomar a la gente por tonta aún sigue..
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PanicSeller
· 07-19 03:35
Nuevos tontos vienen ya
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NftDataDetective
· 07-19 03:31
meh...he visto esta narrativa de ai+crypto antes, todavía estoy esperando un ajuste real entre el producto y el mercado, para ser honesto
Nuevo capítulo de la fusión entre Crypto y AI: de la agregación de Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional agregada a la economía de agentes inteligentes
Potencia computacional descentralizada: una primera exploración de la combinación de Crypto y AI
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el campo de las criptomonedas también está buscando formas de combinarse con la IA. Inicialmente, esta combinación se manifiesta principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados. Al utilizar la tecnología blockchain, se pueden coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos en todo el mundo, logrando una coincidencia de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes un mecanismo de incentivos transparente y justo.
Esta etapa de exploración presenta características claras:
Orientado al mercado de largo alcance: algunas plataformas agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste del modelo.
Enfatizar la flexibilidad: recompensar a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando las GPU inactivas de los usuarios individuales para participar en el entrenamiento.
Explorar nuevos mecanismos: introducir competencia de modelos y mecanismos de subred, combinando recursos de Web2, para ofrecer servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.
Combinación de infraestructura física descentralizada: como redes de mapas descentralizados, redes de cámaras crowdsourced, etc., coordinando dispositivos físicos a través de la blockchain para liberar el rendimiento del hardware de borde.
Entre ellos, algunos proyectos innovadores modularizan los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera, donde cada subred tiene comunidades independientes de mineros y validadores. Su token sirve como combustible principal del ecosistema, los usuarios pueden ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego intercambiarlos a través de staking por los tokens creados internamente en cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de emisión.
Sin embargo, los intentos de Crypto+AI en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional se ha convertido en una guerra de precios, el rendimiento descentralizado de la capa de inferencia es insuficiente, la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación, y Crypto sigue ocupando un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
El auge de los agentes inteligentes: Crypto+AI hacia la capa de aplicación
Con la estabilización gradual del mercado de potencia computacional descentralizada, la exploración de Crypto+AI ha pasado de los recursos de base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta transformación, marcada por el surgimiento de agentes inteligentes en la cadena, ha reavivado las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
En sus inicios, los tokens de IA aún se encontraban en la fase de fenómeno cultural. Muchos proyectos tempranos capturaron rápidamente la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. A medida que aumentaba la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a poseer capacidades interactivas básicas. En las plataformas sociales, la IA ejecuta tareas simples como generación de contenido y búsqueda de información en un rol de agente ligero, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Pronto, los agentes de IA se infiltran en escenarios de aplicación más verticales. En campos como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos y compañía social, han surgido numerosos 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 los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición de marcos de agentes inteligentes y protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar con las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron marcos modularizados. Estos apoyan la modelización de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración de múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático.
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron estándares para la emisión autónoma de monedas por parte de agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando el nacimiento del "economía nativa de IA".
Hacia la colaboración y la estandarización: nuevos protocolos y las nuevas direcciones que traen
Con la retirada del fervor inicial, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, algunos protocolos emergentes, como estándares abiertos concebidos para aplicaciones de IA, se han convertido en los nuevos catalizadores que mejor se ajustan a las necesidades actuales.
Estos protocolos están diseñados para unificar la forma en que los grandes modelos de lenguaje se comunican con datos y herramientas externas. A través de ellos, cualquier gran modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de un desarrollo de integración personalizado complejo y repetitivo.
El ecosistema de aplicaciones en torno a estos nuevos protocolos también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos dependen de entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones, mientras que otros, a través de protocolos de expansión, han construido una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3, agregando acceso a datos multichain y despliegue de agentes.
Más importante aún, estos nuevos protocolos abren nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración entre múltiples agentes: Los agentes pueden colaborar de acuerdo con la división de funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción de mercados y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en cadena: conectar diversos agentes de negociación y control de riesgos, resolver problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, impulsando un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hasta el flujo de información.
La larga evolución de la economía de los cuerpos inteligentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI es un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha ido acortando la distancia entre los agentes de IA y las necesidades del mundo real.
En general, hay un hilo claro y progresivo: 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. El futuro de los agentes de IA ya no se basa en una narrativa simple, sino que debe estar fundamentado en la utilidad real y práctica. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir será mucho más allá de lo que se puede imaginar.