DeAI definirá la próxima tendencia de la inteligencia artificial en Web3.
Escrito por: 0xJeff Fuente
Compilado por: Shan Opa, Golden Finance
Desde que Trump asumió el cargo, la inversión en criptomonedas se ha vuelto excepcionalmente difícil debido a la mayor incertidumbre que ha llevado al capital hacia activos refugio.
El mundo entero está preocupado por cómo la situación de los aranceles se está volviendo cada vez peor. Las criptomonedas no son una excepción: BTC ya ha mostrado signos de fortalecimiento, mientras que Fartcoin ha demostrado ser aún más fuerte, superando a todos los demás activos.
Todo lo demás está luchando arduamente
Pero aparte de estos dos activos, todo lo demás (y me refiero a todo en el sentido literal de la palabra) está luchando: el espacio cripto-IA que alguna vez fue dominante ha caído bruscamente, con una capitalización de mercado total de alrededor de USD 6 mil millones. Las cosas no están mucho mejor para DeFi, ya que el TVL en cadena se evapora más de USD 50 mil millones a medida que el capital huye a otros activos seguros fuera de las criptomonedas.
¿Entonces, en qué deberíamos invertir?
Esto plantea una pregunta: ¿cómo y en qué debemos invertir en un mercado turbulento?
La mayoría de las personas que conozco probablemente señalarían la agricultura de rendimiento en Berachain, Sonic, etc.—lo cual está bien. Pero para mí, hay más oportunidades interesantes que se pueden explorar, con una mejor relación riesgo-recompensa, especialmente en tiempos de crisis.
En mi opinión, la apuesta más asimétrica en este momento radica en la intersección de la infraestructura DeAI y los agentes de IA (que se detallarán más adelante).
Sigue este proverbio: "Cuando los demás tengan miedo, sé codicioso; cuando los demás sean codiciosos, ten miedo."
Las subáreas de inteligencia artificial en criptomonedas que me interesan
En mi opinión, hay varios subcampos especialmente interesantes en el ámbito de la inteligencia artificial en criptomonedas:
Herramientas de desarrollo - Frameworks, herramientas de codificación Vibe, infraestructura MCP
Inteligencia Artificial para Consumidores — Agentes de Inteligencia Artificial, Herramientas Alpha, Juegos, DeFAI, GambleFAI, Personalidad / Compañero (esto no incluye todos los subcampos, pero ya entendiste.)
Tendencias de marco
Para entender mejor a los consumidores de inteligencia artificial / agentes de inteligencia artificial y herramientas de desarrollo, creé esta publicación en marzo (originalmente planeaba hacer publicaciones como esta mensualmente, pero parece que el progreso del mercado de agentes generales no es suficiente para actualizaciones mensuales):
marco
La valoración FDV de la temporada anterior (de octubre a noviembre del año pasado) era bastante alta, pero cuando los desarrolladores se dieron cuenta de que muchas cosas no podían completarse con un marco listo para usar, y que LLM podría no ser la mejor opción para casos de uso financiero (fácilmente susceptible a ataques de inyección de prompts), la demanda por el marco disminuyó.
A pesar de esto, todavía vemos un crecimiento en los marcos y herramientas de código abierto, como @elizaOS (con 15,5 mil estrellas en GitHub), @arcdotfun (con 3,4 mil estrellas) y @sendaifun (con 1,2 mil estrellas), que obtuvieron 434 estrellas, 197 estrellas y 110 estrellas respectivamente el mes pasado.
¿Por qué la red de distribución de agentes > marco
Personalmente, no encuentro los frameworks tan emocionantes porque no tienen mucha acumulación de valor. Es mucho mejor invertir en una red de distribución/centro proxy porque hay una clara acumulación de valor allí, es decir, tarifas de transacción del volumen de especuladores/inversores que comercian con tokens proxy de IA. @virtuals_io sigue siendo líder en esta área. Incluso con el volumen de transacciones diarias cayendo de 8-9 cifras a 7 cifras, Virtuals sigue siendo el ecosistema más confiable para los desarrolladores y el más diverso, con muchos equipos que intentan crear productos proxy únicos.
@elizaOS comienza a parecer más interesante, especialmente después de que @autodotfun (su plataforma de lanzamiento) acaba de salir en línea. El equipo ahora tiene una red de distribución que puede acumular valor directamente hacia el token $ai16z.
Lo que necesitan resolver son los problemas de ejecución en la publicación de proyectos de socios de alta calidad, para poder diferenciarse de manera significativa de los servicios ofrecidos por Virtuals (de lo contrario, se quedarán en proyectos basura de baja calidad con una capitalización de mercado de 4-5 cifras).
De todos modos, a modo de retirada, aunque estos agentes de inteligencia artificial, marcos y redes de distribución son interesantes, actualmente la mejor relación riesgo-recompensa se encuentra en la infraestructura de inteligencia artificial descentralizada.
¿Por qué?
Si has estado trabajando en el campo de los agentes de inteligencia artificial durante un tiempo, es posible que hayas notado que el progreso de los productos de agentes es aproximadamente el siguiente:
Diálogo de entretenimiento "Agente" ➔ Análisis Alpha / Diálogo de herramientas "Agente" ➔ Agente de comercio ➔ Capa abstracta DeFAI ➔ Otras narrativas más pequeñas ➔ Agentes con contexto más inteligente, múltiples agentes / grupos, etc.
Trampa de la Rueda de la Muerte
La razón por la que muchos equipos se encuentran en problemas es que no hay ningún producto de inteligencia artificial central adecuado en estos "productos de代理". La única inteligencia artificial es un recordatorio automático cada x tiempo para que el LLM emita un sonido incesante.
Es evidente que, en comparación con el pasado, la situación ha cambiado mucho, pero la dependencia de LLM o de marcos / flujos de trabajo listos para usar sigue siendo la misma. Por lo tanto, en cada avance / narrativa de los productos de agente, se crean productos secundarios sin casos de uso apropiados. (Similar a los equipos que bifurcaron los principales protocolos DeFi un año después y desaparecieron gradualmente.)
Esto llevó a que muchos equipos publicaran a través de sus agentes y generaran especulación sobre sus tokens, pero luego no pudieron mantener esa atención (ya que no había un producto real), lo que resultó en un ciclo de muerte (disminución de la atención, disminución del precio del token).
Los constructores de proxies necesitan infraestructura; los constructores de infraestructura necesitan proxies
Sin embargo, aunque estos equipos pueden fallar, son buenos en una cosa: eso es GTM (estrategia de salida al mercado) / crear hype.
Si hay muchos equipos que son expertos en GTM de代理, que saben cómo jugar con los juegos de tokens / construir comunidades, pero carecen de productos de inteligencia artificial adecuados, ¿qué deberían hacer? Deberían aprovechar los modelos de inteligencia artificial especializados y las capacidades de aprendizaje automático de proveedores de infraestructura de DeAI y redes de inferencia.
Por otro lado, el equipo de infraestructura de DeAI no es bueno en GTM. No están en la primera línea, y algunas personas no son nativas de criptomonedas y no saben cómo construir una comunidad.
Entonces... ¿por qué no combinar ambos?
Creo que la verdadera oportunidad radica en el eslabón perdido entre la infraestructura de inteligencia artificial profunda y la distribución viral de agentes.
Mi teoría de inversión en inteligencia artificial criptográfica
Esto lleva a mi teoría de inversión en inteligencia artificial criptográfica:
Es un equipo de agentes que invierte en la infraestructura de DeAI e introduce nuevos y únicos flujos de trabajo Web3, que cambian la forma en que las personas interactúan con los productos criptográficos existentes (DeFi, en cadena).
En Web2, la automatización y mejora de flujos de trabajo, al tiempo que se minimizan los costos y se aumenta la productividad (lo que a su vez incrementa las ganancias), es muy común en el ámbito de los agentes verticales, especialmente para tareas triviales (cuanto más triviales, mayor es el valor). Por ejemplo:
Un agente de inteligencia artificial legal captura documentos en papel originales, crea una base de datos de casos legales y colabora con abogados para ayudar a sus clientes a tener éxito en la corte.
Revisión de recibos, facturas, libros contables y balances de prueba por parte de un agente contable, y generación de estados financieros no auditados y declaraciones de impuestos.
El agente de construcción revisa los planos arquitectónicos, estima los costos y propone métodos para reducir los costos de construcción/materiales mientras se mantiene la durabilidad y se alinean con las necesidades del cliente.
En Web2 hay muchos casos de estudio como este, donde estas startups han crecido rápidamente a ingresos recurrentes anuales (ARR) de 7 a 8 dígitos en unos pocos meses, utilizando verdaderamente agentes de inteligencia artificial para automatizar y mejorar los flujos de trabajo, brindando un verdadero valor a otras empresas/clientes.
En Web3, esto sigue siendo bastante novedoso y complejo. Para realmente mejorar los flujos de trabajo en DeFi, necesitas expertise en el campo. Necesitas entender los puntos de dolor que enfrentan los usuarios de DeFi (y los usuarios comunes) — y cómo mejorarlos. La capa de abstracción de DeFAI aborda este problema en cierta medida, pero la mayoría todavía no es usable, y tiene capacidades de razonamiento deficientes (tienes que dar indicaciones muy específicas para que funcione — esto en realidad es contraproducente, ya que idealmente querrías que los usuarios comunes lo usaran, y los usuarios comunes generalmente no saben lo que quieren hacer, por lo que naturalmente no saben qué indicar).
Esta es la razón por la que creo que es muy raro encontrar equipos que puedan cambiar significativamente los flujos de trabajo de Web3 / criptomonedas. Sin embargo, si puedes encontrarlos e invertir en ellos temprano (ahora), tendrás mucho espacio para crecer en el futuro.
Por otro lado, tenemos la infraestructura DeAI. La mayor parte de ella no se puede invertir debido a que todavía se encuentra en una etapa temprana.
Estos equipos tienden a recaudar millones de dólares de capital de riesgo y necesitan varios años para realizar el TGE (evento de generación de tokens). Algunos proyectos que ya se han lanzado han experimentado caídas de precios del 50-80% debido a las condiciones del mercado. Aquellos proyectos que tienen un buen rendimiento necesitan generar ingresos considerables para mantener el precio del token (o contratar a un muy buen creador de mercado).
@getgrass_io es un gran ejemplo: supuestamente tiene ingresos de 8 a 9 cifras y es un excelente producto dirigido al consumidor (cualquiera puede contribuir con ancho de banda para obtener airdrops).
Proyectos como Grass son muy raros en la infraestructura DeAI respaldada por capital de riesgo; normalmente, la única forma de participar en las primeras etapas es utilizando el producto / participando en airdrops. Es muy probable que eleven el precio del token durante el TGE (bajo volumen circulante, estilo de alta FDV), ya que los capitalistas de riesgo entran a una valoración relativamente baja. Si decides invertir en proyectos similares, es más probable que pierdas dinero que que ganes.
Comunidad invertible Prioridad en el ecosistema DeAI
Esto introduce otra opción: un ecosistema DeAI puramente comunitario / sin capital de riesgo. Sí, eso es Bittensor.
Antes de la actualización de dTAO, el ecosistema era bastante aburrido. Los validadores actuaban como una especie de distribuidores de capital, ya que decidían qué subredes recibían emisiones de $TAO (capital).
Pero desde que se lanzó la actualización de dTAO este Día de San Valentín, esta dinámica ha cambiado drásticamente. Ahora el mercado decide qué subredes reciben emisiones. La comunidad — el pueblo — ahora es el distribuidor de capital. Si la comunidad considera que tu subred no tiene productos y no ofrece mucho valor, no recibirás emisiones (capital). Esto impulsa a las subredes a construir de manera pública, lanzar más rápido y crear productos que la gente realmente desea.
@BarrySilbert apuesta por el ecosistema Bittensor a través de @YumaGroup (una subsidiaria de DCG), que invierte, construye e incubadora la subred de Bittensor. Una reciente entrevista entre @RaoulGMI y @BarrySilbert ha generado gran entusiasmo en la comunidad (ya que una importante institución de criptomonedas ha entrado en el ecosistema Bittensor):
Desde la perspectiva de la inversión, la liquidez del ecosistema Bittensor es mucho mejor que la del ecosistema de agentes de inteligencia artificial. El problema central de ecosistemas de agentes como Virtuals es que los LP se emparejan con Virtuals, lo que lleva a los proveedores de liquidez a enfrentar una mayor volatilidad y más pérdidas impermanentes.
Esta es la razón por la cual la liquidez suele ser muy baja: normalmente solo puedes desplegar entre 1,000 y 5,000 dólares y experimentar un deslizamiento del 3-7% en estos tokens de agente. Por otro lado, desplegar una cantidad similar en tokens de subred solo generará un deslizamiento del 0.05%-0.1% (incluso menor).
Resumen Rápido:
El ciclo de especulación de agentes de inteligencia artificial en criptomonedas está disminuyendo, los verdaderos productos + la retención de usuarios siguen siendo muy raros.
La infraestructura DeAI está subestimada, malinterpretada y mal valorada
La mejor estrategia es combinar la infraestructura + el proxy GTM para desbloquear nuevos flujos de trabajo
$VIRTUAL es el principal agente del metaverso, Bittensor es la principal infraestructura del metaverso.
Presta atención al equipo que fusionará ambos: si se detecta a tiempo, habrá un enorme potencial de crecimiento.
Resumen
Creo que DeAI definirá la próxima tendencia de la inteligencia artificial en Web3. Veremos más equipos cambiando la forma en que interactuamos entre nosotros y con los protocolos, transformando la forma en que se crea valor y generando nuevos campos que lleguen a más usuarios y ocupen más cuota de mercado (más mainstream). Es el momento de comprender rápidamente la infraestructura de DeAI y cómo está cambiando las cosas. Asegúrate de seguir de cerca a los equipos que puedan combinar con éxito DeAI y la representación.
Por favor, recuerda que mi teoría no es inmutable. He estado aprendiendo y perfeccionándola constantemente. Hago todo lo posible para asegurarme de que podamos captar la próxima gran tendencia de la inteligencia artificial en Web3. Nuevamente, aclaro que esto no es un consejo financiero; haz tu propia investigación y mantén una actitud reservada sobre todo lo mencionado en este texto.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
La próxima ola de encriptación de IA: la fusión de infraestructura y agentes
Escrito por: 0xJeff Fuente
Compilado por: Shan Opa, Golden Finance
Desde que Trump asumió el cargo, la inversión en criptomonedas se ha vuelto excepcionalmente difícil debido a la mayor incertidumbre que ha llevado al capital hacia activos refugio.
El mundo entero está preocupado por cómo la situación de los aranceles se está volviendo cada vez peor. Las criptomonedas no son una excepción: BTC ya ha mostrado signos de fortalecimiento, mientras que Fartcoin ha demostrado ser aún más fuerte, superando a todos los demás activos.
Todo lo demás está luchando arduamente
Pero aparte de estos dos activos, todo lo demás (y me refiero a todo en el sentido literal de la palabra) está luchando: el espacio cripto-IA que alguna vez fue dominante ha caído bruscamente, con una capitalización de mercado total de alrededor de USD 6 mil millones. Las cosas no están mucho mejor para DeFi, ya que el TVL en cadena se evapora más de USD 50 mil millones a medida que el capital huye a otros activos seguros fuera de las criptomonedas.
¿Entonces, en qué deberíamos invertir?
Esto plantea una pregunta: ¿cómo y en qué debemos invertir en un mercado turbulento?
La mayoría de las personas que conozco probablemente señalarían la agricultura de rendimiento en Berachain, Sonic, etc.—lo cual está bien. Pero para mí, hay más oportunidades interesantes que se pueden explorar, con una mejor relación riesgo-recompensa, especialmente en tiempos de crisis.
En mi opinión, la apuesta más asimétrica en este momento radica en la intersección de la infraestructura DeAI y los agentes de IA (que se detallarán más adelante).
Sigue este proverbio: "Cuando los demás tengan miedo, sé codicioso; cuando los demás sean codiciosos, ten miedo."
Las subáreas de inteligencia artificial en criptomonedas que me interesan
En mi opinión, hay varios subcampos especialmente interesantes en el ámbito de la inteligencia artificial en criptomonedas:
Tendencias de marco
Para entender mejor a los consumidores de inteligencia artificial / agentes de inteligencia artificial y herramientas de desarrollo, creé esta publicación en marzo (originalmente planeaba hacer publicaciones como esta mensualmente, pero parece que el progreso del mercado de agentes generales no es suficiente para actualizaciones mensuales):
La valoración FDV de la temporada anterior (de octubre a noviembre del año pasado) era bastante alta, pero cuando los desarrolladores se dieron cuenta de que muchas cosas no podían completarse con un marco listo para usar, y que LLM podría no ser la mejor opción para casos de uso financiero (fácilmente susceptible a ataques de inyección de prompts), la demanda por el marco disminuyó.
A pesar de esto, todavía vemos un crecimiento en los marcos y herramientas de código abierto, como @elizaOS (con 15,5 mil estrellas en GitHub), @arcdotfun (con 3,4 mil estrellas) y @sendaifun (con 1,2 mil estrellas), que obtuvieron 434 estrellas, 197 estrellas y 110 estrellas respectivamente el mes pasado.
¿Por qué la red de distribución de agentes > marco
Personalmente, no encuentro los frameworks tan emocionantes porque no tienen mucha acumulación de valor. Es mucho mejor invertir en una red de distribución/centro proxy porque hay una clara acumulación de valor allí, es decir, tarifas de transacción del volumen de especuladores/inversores que comercian con tokens proxy de IA. @virtuals_io sigue siendo líder en esta área. Incluso con el volumen de transacciones diarias cayendo de 8-9 cifras a 7 cifras, Virtuals sigue siendo el ecosistema más confiable para los desarrolladores y el más diverso, con muchos equipos que intentan crear productos proxy únicos.
@elizaOS comienza a parecer más interesante, especialmente después de que @autodotfun (su plataforma de lanzamiento) acaba de salir en línea. El equipo ahora tiene una red de distribución que puede acumular valor directamente hacia el token $ai16z.
Lo que necesitan resolver son los problemas de ejecución en la publicación de proyectos de socios de alta calidad, para poder diferenciarse de manera significativa de los servicios ofrecidos por Virtuals (de lo contrario, se quedarán en proyectos basura de baja calidad con una capitalización de mercado de 4-5 cifras).
De todos modos, a modo de retirada, aunque estos agentes de inteligencia artificial, marcos y redes de distribución son interesantes, actualmente la mejor relación riesgo-recompensa se encuentra en la infraestructura de inteligencia artificial descentralizada.
¿Por qué?
Si has estado trabajando en el campo de los agentes de inteligencia artificial durante un tiempo, es posible que hayas notado que el progreso de los productos de agentes es aproximadamente el siguiente:
Diálogo de entretenimiento "Agente" ➔ Análisis Alpha / Diálogo de herramientas "Agente" ➔ Agente de comercio ➔ Capa abstracta DeFAI ➔ Otras narrativas más pequeñas ➔ Agentes con contexto más inteligente, múltiples agentes / grupos, etc.
Trampa de la Rueda de la Muerte
La razón por la que muchos equipos se encuentran en problemas es que no hay ningún producto de inteligencia artificial central adecuado en estos "productos de代理". La única inteligencia artificial es un recordatorio automático cada x tiempo para que el LLM emita un sonido incesante.
Es evidente que, en comparación con el pasado, la situación ha cambiado mucho, pero la dependencia de LLM o de marcos / flujos de trabajo listos para usar sigue siendo la misma. Por lo tanto, en cada avance / narrativa de los productos de agente, se crean productos secundarios sin casos de uso apropiados. (Similar a los equipos que bifurcaron los principales protocolos DeFi un año después y desaparecieron gradualmente.)
Esto llevó a que muchos equipos publicaran a través de sus agentes y generaran especulación sobre sus tokens, pero luego no pudieron mantener esa atención (ya que no había un producto real), lo que resultó en un ciclo de muerte (disminución de la atención, disminución del precio del token).
Los constructores de proxies necesitan infraestructura; los constructores de infraestructura necesitan proxies
Sin embargo, aunque estos equipos pueden fallar, son buenos en una cosa: eso es GTM (estrategia de salida al mercado) / crear hype.
Si hay muchos equipos que son expertos en GTM de代理, que saben cómo jugar con los juegos de tokens / construir comunidades, pero carecen de productos de inteligencia artificial adecuados, ¿qué deberían hacer? Deberían aprovechar los modelos de inteligencia artificial especializados y las capacidades de aprendizaje automático de proveedores de infraestructura de DeAI y redes de inferencia.
Por otro lado, el equipo de infraestructura de DeAI no es bueno en GTM. No están en la primera línea, y algunas personas no son nativas de criptomonedas y no saben cómo construir una comunidad.
Entonces... ¿por qué no combinar ambos?
Creo que la verdadera oportunidad radica en el eslabón perdido entre la infraestructura de inteligencia artificial profunda y la distribución viral de agentes.
Mi teoría de inversión en inteligencia artificial criptográfica
Esto lleva a mi teoría de inversión en inteligencia artificial criptográfica:
Es un equipo de agentes que invierte en la infraestructura de DeAI e introduce nuevos y únicos flujos de trabajo Web3, que cambian la forma en que las personas interactúan con los productos criptográficos existentes (DeFi, en cadena).
En Web2, la automatización y mejora de flujos de trabajo, al tiempo que se minimizan los costos y se aumenta la productividad (lo que a su vez incrementa las ganancias), es muy común en el ámbito de los agentes verticales, especialmente para tareas triviales (cuanto más triviales, mayor es el valor). Por ejemplo:
En Web2 hay muchos casos de estudio como este, donde estas startups han crecido rápidamente a ingresos recurrentes anuales (ARR) de 7 a 8 dígitos en unos pocos meses, utilizando verdaderamente agentes de inteligencia artificial para automatizar y mejorar los flujos de trabajo, brindando un verdadero valor a otras empresas/clientes.
En Web3, esto sigue siendo bastante novedoso y complejo. Para realmente mejorar los flujos de trabajo en DeFi, necesitas expertise en el campo. Necesitas entender los puntos de dolor que enfrentan los usuarios de DeFi (y los usuarios comunes) — y cómo mejorarlos. La capa de abstracción de DeFAI aborda este problema en cierta medida, pero la mayoría todavía no es usable, y tiene capacidades de razonamiento deficientes (tienes que dar indicaciones muy específicas para que funcione — esto en realidad es contraproducente, ya que idealmente querrías que los usuarios comunes lo usaran, y los usuarios comunes generalmente no saben lo que quieren hacer, por lo que naturalmente no saben qué indicar).
Esta es la razón por la que creo que es muy raro encontrar equipos que puedan cambiar significativamente los flujos de trabajo de Web3 / criptomonedas. Sin embargo, si puedes encontrarlos e invertir en ellos temprano (ahora), tendrás mucho espacio para crecer en el futuro.
Por otro lado, tenemos la infraestructura DeAI. La mayor parte de ella no se puede invertir debido a que todavía se encuentra en una etapa temprana.
Estos equipos tienden a recaudar millones de dólares de capital de riesgo y necesitan varios años para realizar el TGE (evento de generación de tokens). Algunos proyectos que ya se han lanzado han experimentado caídas de precios del 50-80% debido a las condiciones del mercado. Aquellos proyectos que tienen un buen rendimiento necesitan generar ingresos considerables para mantener el precio del token (o contratar a un muy buen creador de mercado).
@getgrass_io es un gran ejemplo: supuestamente tiene ingresos de 8 a 9 cifras y es un excelente producto dirigido al consumidor (cualquiera puede contribuir con ancho de banda para obtener airdrops).
Proyectos como Grass son muy raros en la infraestructura DeAI respaldada por capital de riesgo; normalmente, la única forma de participar en las primeras etapas es utilizando el producto / participando en airdrops. Es muy probable que eleven el precio del token durante el TGE (bajo volumen circulante, estilo de alta FDV), ya que los capitalistas de riesgo entran a una valoración relativamente baja. Si decides invertir en proyectos similares, es más probable que pierdas dinero que que ganes.
Comunidad invertible Prioridad en el ecosistema DeAI
Esto introduce otra opción: un ecosistema DeAI puramente comunitario / sin capital de riesgo. Sí, eso es Bittensor.
Antes de la actualización de dTAO, el ecosistema era bastante aburrido. Los validadores actuaban como una especie de distribuidores de capital, ya que decidían qué subredes recibían emisiones de $TAO (capital).
Pero desde que se lanzó la actualización de dTAO este Día de San Valentín, esta dinámica ha cambiado drásticamente. Ahora el mercado decide qué subredes reciben emisiones. La comunidad — el pueblo — ahora es el distribuidor de capital. Si la comunidad considera que tu subred no tiene productos y no ofrece mucho valor, no recibirás emisiones (capital). Esto impulsa a las subredes a construir de manera pública, lanzar más rápido y crear productos que la gente realmente desea.
@BarrySilbert apuesta por el ecosistema Bittensor a través de @YumaGroup (una subsidiaria de DCG), que invierte, construye e incubadora la subred de Bittensor. Una reciente entrevista entre @RaoulGMI y @BarrySilbert ha generado gran entusiasmo en la comunidad (ya que una importante institución de criptomonedas ha entrado en el ecosistema Bittensor):
Desde la perspectiva de la inversión, la liquidez del ecosistema Bittensor es mucho mejor que la del ecosistema de agentes de inteligencia artificial. El problema central de ecosistemas de agentes como Virtuals es que los LP se emparejan con Virtuals, lo que lleva a los proveedores de liquidez a enfrentar una mayor volatilidad y más pérdidas impermanentes.
Esta es la razón por la cual la liquidez suele ser muy baja: normalmente solo puedes desplegar entre 1,000 y 5,000 dólares y experimentar un deslizamiento del 3-7% en estos tokens de agente. Por otro lado, desplegar una cantidad similar en tokens de subred solo generará un deslizamiento del 0.05%-0.1% (incluso menor).
Resumen Rápido:
Resumen
Creo que DeAI definirá la próxima tendencia de la inteligencia artificial en Web3. Veremos más equipos cambiando la forma en que interactuamos entre nosotros y con los protocolos, transformando la forma en que se crea valor y generando nuevos campos que lleguen a más usuarios y ocupen más cuota de mercado (más mainstream). Es el momento de comprender rápidamente la infraestructura de DeAI y cómo está cambiando las cosas. Asegúrate de seguir de cerca a los equipos que puedan combinar con éxito DeAI y la representación.
Por favor, recuerda que mi teoría no es inmutable. He estado aprendiendo y perfeccionándola constantemente. Hago todo lo posible para asegurarme de que podamos captar la próxima gran tendencia de la inteligencia artificial en Web3. Nuevamente, aclaro que esto no es un consejo financiero; haz tu propia investigación y mantén una actitud reservada sobre todo lo mencionado en este texto.