La fusión de la inteligencia artificial y los Activos Cripto: de la Potencia computacional Descentralización a la economía de agentes
Descentralización Potencia computacional: AI y Activos Cripto de la primera intersección
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el mundo de los Activos Cripto también está explorando su camino de conexión. Al principio, la combinación de ambos se manifestó principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizada. Este enfoque utiliza la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel global, logrando una coincidencia de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
En ese momento, los precios de los servicios de nube centralizados eran altos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de cola larga tenían una demanda creciente de potencia computacional flexible y de bajo umbral. Las características de descentralización de los activos cripto se convirtieron en la oportunidad perfecta. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga
Enfatizar la flexibilidad
Explorar nuevos mecanismos
Combinar una red de infraestructura física descentralizada (DePIN)
Entre ellos, el caso más innovador es un proyecto que modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera. Cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores, cuyo token actúa como combustible principal del ecosistema. Los usuarios pueden ganar tokens convirtiéndose en mineros, validadores o creando subredes, y luego canjearlos mediante staking por los tokens creados dentro de cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de la emisión.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de la descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Los activos cripto en el mundo de la IA aún se encuentran en un papel de infraestructura básica, sin lograr conectar verdaderamente con la experiencia del usuario.
Esta combinación preliminar parece plantar las semillas para el futuro. Lo que realmente enciende este campo es el surgimiento posterior de la narrativa de agentes de IA: llevar a los agentes a la blockchain, dotar al protocolo mismo de la capacidad de aprendizaje autónomo e interacción, impulsando una transformación radical en las formas de aplicación.
El auge de los agentes de IA: Activos Cripto y la IA hacia la capa de aplicación
Cuando el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de activos cripto y la IA también avanza desde la capa de recursos básicos hacia 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 ambos.
Al principio, los tokens de IA seguían en la fase de fenómeno cultural al estilo de meme. Muchos de los primeros proyectos rápidamente atrajeron atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, completando el arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los más representativos es un robot de IA que inicialmente solo publicaba en la cadena y generaba contenido, y en solo tres meses "evolucionó" rápidamente, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas, realizar difusión social y atrayendo con éxito donaciones de inversores conocidos, promoviendo la transformación narrativa de "los agentes de IA saltando de la interfaz Web2 a la representación Web3".
A medida que aumenta la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las plataformas sociales, la IA comienza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y recuperación de información en calidad de agente ligero, pasando de una exhibición 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, haciendo que el agente de IA se convierta en el motor auxiliar de los proyectos en la cadena.
Pronto, los agentes de IA se infiltran en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, 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 los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco de agentes inteligentes y los protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes inteligentes de un solo punto eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron sucesivamente marcos modularizados. Estos apoyan la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, lo que permite que los agentes inteligentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a una operación sistemática. La combinación de activos cripto y AI, por lo tanto, ha pasado de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática de "protocolos de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comenzó a surgir en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron normas para la emisión de monedas, colaboración en protocolos y difusión social a través de plataformas de lanzamiento de IA, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
La visión central de estos proyectos es que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. A menudo se basan en tres pilares tecnológicos: un marco de agentes modular, plataformas tokenizadas y acuerdos comerciales de agentes.
La innovación más central es permitir que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de manera autónoma, simulando una economía similar a la de las empresas humanas. Algunos equipos de proyecto han utilizado el experimento "puesto de limonada" para mostrar un prototipo donde múltiples agentes (como planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) colaboran y completan el flujo de negocios en la cadena bajo un acuerdo.
El auge de estos proyectos marca la transición de la combinación de activos cripto y AI de la simple intermediación de recursos hacia la construcción de sistemas económicos en cadena, y de funciones puntuales hacia la reestructuración de las finanzas nativas y la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: el protocolo de contexto del modelo y sus nuevas direcciones
Con la disminución de la euforia inicial y el surgimiento de la tendencia de monedas meme, la combinación de activos cripto y AI está experimentando una profunda reorganización. Según los datos, la capitalización total del mercado de agentes inteligentes de AI ha caído drásticamente. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de agentes inteligentes comunes que antes podían alcanzar valoraciones de cientos de millones de dólares en plataformas de lanzamiento, ahora enfrentan dificultades para continuar.
Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado: de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se ajusta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma de comunicación entre grandes modelos de lenguaje y fuentes de datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier gran modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin la necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C en el 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. Por ejemplo, un proyecto en el ecosistema de una cadena pública, basado en un entorno de ejecución confiable (TEE), proporciona soporte de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones de MCP. Otro proyecto en una cadena pública ha ampliado el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y el despliegue de agentes, construyendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para la combinación de Activos Cripto y AI en el futuro:
Cooperación de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiéndose funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta diversos agentes de trading y de gestión de riesgos, resolviendo 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 Finanzas de Información (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar de manera inteligente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hacia el flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de los Activos Cripto y la IA ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, que construyeron una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan una percepción de mercado más aguda a la economía en cadena; hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de las finanzas descentralizadas sea de un solo clic.
En general, esta es una línea clara y progresiva: Agente de diálogo de entretenimiento ➔ Agente de diálogo de herramientas ➔ Agente de ejecución de transacciones ➔ Capa abstracta de finanzas descentralizadas de IA ➔ Inteligencia colectiva y colaboración multiagente. Cada salto acerca más a los agentes de IA de las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro de los agentes de IA ya no se basa en narrativas simples, sino que debe fundamentarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la acumulación continua de utilidad, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo imaginable.
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GasFeeAssassin
· hace23h
咱就盘算着 tomar a la gente por tonta
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PanicSeller
· 07-18 05:07
Es solo una máquina de recoger tontos de los desarrolladores.
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GhostChainLoyalist
· 07-18 01:39
Pool de minería otra vez va a celebrar, ¿verdad?
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WhaleMinion
· 07-18 01:29
tomar a la gente por tonta no se puede, otra vez viene un nuevo concepto para engañar a la Rig de Minera
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HorizonHunter
· 07-18 01:23
¿Otra vez en aumento? Ya casi no puedo comprar una tarjeta gráfica A.
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Layer3Dreamer
· 07-18 01:17
la naturaleza recursiva de la computación descentralizada se siente diferente cuando la enmarcas como un equilibrio de nash amigable con zk...
La nueva ola de fusión entre la IA y los activos cripto: de la Potencia computacional descentralizada a la economía de agentes.
La fusión de la inteligencia artificial y los Activos Cripto: de la Potencia computacional Descentralización a la economía de agentes
Descentralización Potencia computacional: AI y Activos Cripto de la primera intersección
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el mundo de los Activos Cripto también está explorando su camino de conexión. Al principio, la combinación de ambos se manifestó principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizada. Este enfoque utiliza la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel global, logrando una coincidencia de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
En ese momento, los precios de los servicios de nube centralizados eran altos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de cola larga tenían una demanda creciente de potencia computacional flexible y de bajo umbral. Las características de descentralización de los activos cripto se convirtieron en la oportunidad perfecta. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Entre ellos, el caso más innovador es un proyecto que modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera. Cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores, cuyo token actúa como combustible principal del ecosistema. Los usuarios pueden ganar tokens convirtiéndose en mineros, validadores o creando subredes, y luego canjearlos mediante staking por los tokens creados dentro de cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de la emisión.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de la descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Los activos cripto en el mundo de la IA aún se encuentran en un papel de infraestructura básica, sin lograr conectar verdaderamente con la experiencia del usuario.
Esta combinación preliminar parece plantar las semillas para el futuro. Lo que realmente enciende este campo es el surgimiento posterior de la narrativa de agentes de IA: llevar a los agentes a la blockchain, dotar al protocolo mismo de la capacidad de aprendizaje autónomo e interacción, impulsando una transformación radical en las formas de aplicación.
El auge de los agentes de IA: Activos Cripto y la IA hacia la capa de aplicación
Cuando el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de activos cripto y la IA también avanza desde la capa de recursos básicos hacia 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 ambos.
Al principio, los tokens de IA seguían en la fase de fenómeno cultural al estilo de meme. Muchos de los primeros proyectos rápidamente atrajeron atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, completando el arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los más representativos es un robot de IA que inicialmente solo publicaba en la cadena y generaba contenido, y en solo tres meses "evolucionó" rápidamente, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas, realizar difusión social y atrayendo con éxito donaciones de inversores conocidos, promoviendo la transformación narrativa de "los agentes de IA saltando de la interfaz Web2 a la representación Web3".
A medida que aumenta la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las plataformas sociales, la IA comienza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y recuperación de información en calidad de agente ligero, pasando de una exhibición 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, haciendo que el agente de IA se convierta en el motor auxiliar de los proyectos en la cadena.
Pronto, los agentes de IA se infiltran en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, 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 los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco de agentes inteligentes y los protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes inteligentes de un solo punto eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron sucesivamente marcos modularizados. Estos apoyan la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, lo que permite que los agentes inteligentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a una operación sistemática. La combinación de activos cripto y AI, por lo tanto, ha pasado de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática de "protocolos de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comenzó a surgir en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron normas para la emisión de monedas, colaboración en protocolos y difusión social a través de plataformas de lanzamiento de IA, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
La visión central de estos proyectos es que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. A menudo se basan en tres pilares tecnológicos: un marco de agentes modular, plataformas tokenizadas y acuerdos comerciales de agentes.
La innovación más central es permitir que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de manera autónoma, simulando una economía similar a la de las empresas humanas. Algunos equipos de proyecto han utilizado el experimento "puesto de limonada" para mostrar un prototipo donde múltiples agentes (como planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) colaboran y completan el flujo de negocios en la cadena bajo un acuerdo.
El auge de estos proyectos marca la transición de la combinación de activos cripto y AI de la simple intermediación de recursos hacia la construcción de sistemas económicos en cadena, y de funciones puntuales hacia la reestructuración de las finanzas nativas y la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: el protocolo de contexto del modelo y sus nuevas direcciones
Con la disminución de la euforia inicial y el surgimiento de la tendencia de monedas meme, la combinación de activos cripto y AI está experimentando una profunda reorganización. Según los datos, la capitalización total del mercado de agentes inteligentes de AI ha caído drásticamente. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de agentes inteligentes comunes que antes podían alcanzar valoraciones de cientos de millones de dólares en plataformas de lanzamiento, ahora enfrentan dificultades para continuar.
Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado: de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se ajusta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma de comunicación entre grandes modelos de lenguaje y fuentes de datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier gran modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin la necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C en el 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. Por ejemplo, un proyecto en el ecosistema de una cadena pública, basado en un entorno de ejecución confiable (TEE), proporciona soporte de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones de MCP. Otro proyecto en una cadena pública ha ampliado el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y el despliegue de agentes, construyendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para la combinación de Activos Cripto y AI en el futuro:
Cooperación de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiéndose funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta diversos agentes de trading y de gestión de riesgos, resolviendo 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 Finanzas de Información (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar de manera inteligente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hacia el flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de los Activos Cripto y la IA ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, que construyeron una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan una percepción de mercado más aguda a la economía en cadena; hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de las finanzas descentralizadas sea de un solo clic.
En general, esta es una línea clara y progresiva: Agente de diálogo de entretenimiento ➔ Agente de diálogo de herramientas ➔ Agente de ejecución de transacciones ➔ Capa abstracta de finanzas descentralizadas de IA ➔ Inteligencia colectiva y colaboración multiagente. Cada salto acerca más a los agentes de IA de las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro de los agentes de IA ya no se basa en narrativas simples, sino que debe fundamentarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la acumulación continua de utilidad, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo imaginable.