Слияние искусственного интеллекта и криптоактивов: от децентрализованной вычислительной мощности к экономике агентов
Децентрализация вычислительной мощности: Первое пересечение ИИ и криптоактивов
На фоне глобального всплеска искусственного интеллекта мир криптоактивов также исследует свои пути подключения. Изначально сочетание этих двух направлений проявлялось в агрегировании децентрализованных вычислительных мощностей. Этот подход использует технологии блокчейна для координации глобальных неиспользуемых ресурсов GPU и CPU, достигая соответствия спроса и предложения, снижения затрат и предоставления прозрачных и справедливых механизмов вознаграждения для участников, предоставляющих ресурсы.
В то время традиционные централизованные облачные услуги были дорогими и ресурсы были исключительными, тогда как у малых и средних разработчиков и длинного хвоста рынка потребность в гибкой и доступной вычислительной мощности росла с каждым днем. Децентрализованные характеристики криптоактивов как раз стали прорывом. Исследования на этом этапе проявили яркие характеристики:
Ориентирован на рынок длинного хвоста
Подчеркнуть гибкость
Исследование новых механизмов
结合Децентрализация物理基础设施网络（DePIN）
Среди них самым инновационным примером является проект, который модульно предоставляет услуги ИИ через новаторскую структуру подсетей. Каждая подсеть имеет независимое сообщество майнеров и валидаторов, а её токены служат основным топливом экосистемы. Пользователи могут зарабатывать токены, став майнерами, валидаторами или создавая подсети, а затем обменивать их на токены, созданные внутри каждой подсети, через механизм стейкинга, участвуя в росте подсети и делясь доходами от эмиссии.
Однако попытки на этом этапе также выявили явные ограничения: чистая вычислительная мощность на рынке конкуренции погрязла в ценовой войне, децентрализация уровня вывода недостаточна, а согласование спроса и предложения страдает от отсутствия нарратива на уровне приложений. Криптоактивы в мире ИИ по-прежнему остаются на уровне базовой инфраструктуры и не смогли действительно улучшить пользовательский опыт.
Это предварительное объединение похоже на то, что закладывает основы для будущего. Настоящим катализатором в этой области стало возникновение нарративов AI-агентов — позволяя агентам выйти на блокчейн, наделяя протоколы способностью к самостоятельному обучению и взаимодействию, что в свою очередь способствует коренной трансформации форм приложений.
Восхождение AI-агентов: Криптоактивы и AI на пути к прикладному уровню
Когда рынок децентрализованной вычислительной мощности постепенно стабилизируется, исследование криптоактивов и ИИ также переходит от базовых ресурсов к этапу интеллектуальных агентов на прикладном уровне. Этот переход, ознаменованный возникновением цепочных ИИ-агентов, вновь разжигает ожидания рынка по поводу сочетания обоих.
Изначально, AI токены оставались на стадии культурного феномена мемов. Многие ранние проекты быстро привлекли внимание благодаря антропоморфным и развлекательным образам, завершив холодный старт за счет резонанса сообщества и эмоционального распространения. Наиболее ярким примером является AI-робот, который изначально лишь публиковал посты и генерировал контент на блокчейне, за короткие три месяца он быстро «эволюционировал», научившись создавать токены, строить нарративы, заниматься социальным распространением и успешно привлекая пожертвования известных инвесторов, что способствовало смене нарратива о «прыжке AI-агента с Web2 интерфейса на Web3 аватар».
С ростом потребностей пользователей в взаимодействии, токены AI начинают обладать первоначальными возможностями взаимодействия. На социальных платформах AI начинает выполнять задачи, такие как генерация контента и поиск информации, в роли легкого агента, переходя от пассивного отображения к активному реагированию. На этом этапе некоторые проекты пытаются улучшить свой опыт взаимодействия с помощью AI, например, поддерживая пользователей в получении информации о проекте через систему вопросов и ответов, позволяя агенту AI стать вспомогательным двигателем цепочки.
Скоро интеллектуальные агенты начнут проникать в более узкие прикладные сценарии. В таких областях, как блокчейн-финансы, NFT, анализ данных и социальное взаимодействие, возникло множество специализированных агентов. Пользователи больше не являются просто наблюдателями, а могут напрямую участвовать в операциях на блокчейне, выполнять стратегии и управлять активами.
Настоящей вехой стало появление рамок для интеллектуальных агентов и протоколов исполнения. Разработчики проектов поняли, что одиночные интеллектуальные агенты не в состоянии справляться с все более сложными требованиями на цепочке, поэтому возникли модульные рамки. Они поддерживают моделирование личности, организацию задач и сотрудничество между несколькими агентами, что позволяет интеллектуальным агентам на цепочке перейти от изолированных единиц к системной работе. Таким образом, сочетание криптоактивов и ИИ переходит от простых интерфейсов приложений к систематической стадии "протокола исполнения".
В то же время экономика агентов начинает зарождаться на блокчейне. Некоторые代表ативные проекты создали стандарты для самостоятельного выпуска токенов агентами, протокольного сотрудничества и социального распространения через платформу запуска ИИ, способствуя появлению "AI-родной экономики".
Основная цель этих проектов заключается в том, чтобы агенты ИИ не просто выполняли отдельные задачи, а формировали модульную кооперативную бизнес-экосистему, совместно с людьми и другими агентами, создавая, сотрудничая и торгуя. Они обычно строятся на трех основных технологических столпах: модульной архитектуре агентов, токенизированных платформах и бизнес-протоколах агентов.
Одним из самых основных нововведений является возможность автономного взаимодействия, сотрудничества и торговли агентов, что моделирует экономику, аналогичную экосистеме человеческих предприятий. Некоторые команды проектов провели эксперимент с "лимонадным киоском", чтобы продемонстрировать начальную модель, в которой несколько агентов (таких как планирование бизнеса, поставка, право, маркетинг, оценка) сотрудничают и выполняют бизнес-процессы на блокчейне в соответствии с протоколом.
Возвышение этих проектов знаменует собой переход от простого сопоставления ресурсов к построению экономической системы на блокчейне, от однофункциональности к переработке коренной финансовой и социальной структуры.
Путь к сотрудничеству и стандартизации: Контекстная модель протокола и его новые направления
С уходом раннего ажиотажа и появлением мем-токенов, сочетание криптоактивов и ИИ переживает глубокую переоценку. Согласно данным, нынешняя общая рыночная капитализация рынка ИИ-агентов значительно снизилась. На фоне охлаждения рынка обычные проекты ИИ-агентов, которые когда-то легко достигали миллиардных оценок на стартовых платформах, теперь с трудом выживают.
Это преобразование знаменует собой изменение рыночной психологии — от погонь за нарративом к стремлению к настоящему соответствию продукта рынку (PMF). В таком контексте модельный контекстный протокол (MCP) как открытый стандартный протокол, созданный для AI-приложений, становится новым катализатором, наиболее соответствующим текущим требованиям.
MCP является открытым стандартным протоколом, разработанным для приложений ИИ, который используется для унификации способов связи между крупными языковыми моделями и внешними данными и инструментами. С помощью MCP любая крупная языковая модель может безопасно и унифицированно получать доступ к внешним источникам данных и инструментам, избегая сложной и повторяющейся кастомной интеграции. Проще говоря, MCP подобен USB-C в мире приложений ИИ: стандартизированный, готовый к подключению, гибкий и мощный.
Экосистема приложений вокруг MCP также быстро развивается. Например, проект в одной из экосистем публичной цепи использует надежную среду выполнения (TEE) для обеспечения безопасной и масштабируемой вычислительной мощности для приложений MCP. Другой проект на другой публичной цепи расширяет протокол MCP, агрегируя доступ к данным из нескольких цепей и развертывание интеллектуальных агентов, создавая единственный уровень данных для AI-приложений в Web3.
Более того, MCP открывает новые направления для сочетания криптоактивов и ИИ в будущем:
Многослойное сотрудничество: с помощью MCP агенты могут сотрудничать по функциональному разделению, комбинируя выполнение сложных задач, таких как анализ данных на цепочке, прогнозирование рынка, управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность.
Автоматизация цепочечных транзакций: MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент интеллектуальные агенты, решая проблемы проскальзывания, торговых потерь и MEV в традиционном Web3, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на цепочке.
Возникновение информационных финансов (InfoFi): на основе MCP, агент не только выполняет операции, но и может по умному планировать пути получения дохода в зависимости от профиля пользователя, способствуя новому финансовому моделированию, переходящему от денежного потока к информационному.
Итог: Долгая эволюция экономики агентов
Оглядываясь на прошлое, эволюция криптоактивов и ИИ — это длинный путь, который постоянно углубляет функциональность и повышает практическую полезность. От первоначальных развлекательных диалоговых агентов, которые создавали социальную идентичность через легкие взаимодействия; до постепенно появляющихся аналитических и инструментальных агентов Alpha, которые придают цепочечным экономическим системам более тонкое рыночное восприятие; и до агентов, которые напрямую упаковывают естественный язык в финансовые операции на цепочке, позволяя сложному миру децентрализованных финансов стать доступным одним нажатием кнопки.
В целом, это ясная последовательность: развлекательный диалоговый агент ➔ инструментальный диалоговый агент ➔ агент выполнения сделок ➔ абстракция финансового ИИ с децентрализацией ➔ коллективный интеллект и многогранное сотрудничество агентов. Каждое новое движение сокращает дистанцию между ИИ-агентами и реальными потребностями мира.
Именно поэтому будущее AI-агентов больше не будет простым движением нарратива, а должно основываться на реальной практической полезности. Этот путь будет длиннее любого предыдущего нарративного цикла, но благодаря непрерывному накоплению практической полезности, пределы, которые он может открыть, значительно превосходят ожидания.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
7
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeeAssassin
· 23ч назад
咱就盘算着 разыгрывайте людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
PanicSeller
· 07-18 05:07
Разве это не просто машина для разыгрывания людей как лохов разработчиков?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostChainLoyalist
· 07-18 01:39
Майнинговый пул снова собирается веселиться, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleMinion
· 07-18 01:29
разыгрывайте людей как лохов не получается, снова пришла новая концепция, чтобы обмануть риг для майнинга
Посмотреть ОригиналОтветить0
HorizonHunter
· 07-18 01:23
Снова накручивают? Карты A уже почти невозможно купить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer3Dreamer
· 07-18 01:17
честно говоря, рекурсивная природа децентрализованных вычислений воспринимается иначе, когда вы рассматриваете это как zk-дружественное равновесие Нэша...
AI и Криптоактивы: новая волна слияния: от Децентрализации Вычислительной мощности до экономики интеллектуальных агентов
Слияние искусственного интеллекта и криптоактивов: от децентрализованной вычислительной мощности к экономике агентов
Децентрализация вычислительной мощности: Первое пересечение ИИ и криптоактивов
На фоне глобального всплеска искусственного интеллекта мир криптоактивов также исследует свои пути подключения. Изначально сочетание этих двух направлений проявлялось в агрегировании децентрализованных вычислительных мощностей. Этот подход использует технологии блокчейна для координации глобальных неиспользуемых ресурсов GPU и CPU, достигая соответствия спроса и предложения, снижения затрат и предоставления прозрачных и справедливых механизмов вознаграждения для участников, предоставляющих ресурсы.
В то время традиционные централизованные облачные услуги были дорогими и ресурсы были исключительными, тогда как у малых и средних разработчиков и длинного хвоста рынка потребность в гибкой и доступной вычислительной мощности росла с каждым днем. Децентрализованные характеристики криптоактивов как раз стали прорывом. Исследования на этом этапе проявили яркие характеристики:
Среди них самым инновационным примером является проект, который модульно предоставляет услуги ИИ через новаторскую структуру подсетей. Каждая подсеть имеет независимое сообщество майнеров и валидаторов, а её токены служат основным топливом экосистемы. Пользователи могут зарабатывать токены, став майнерами, валидаторами или создавая подсети, а затем обменивать их на токены, созданные внутри каждой подсети, через механизм стейкинга, участвуя в росте подсети и делясь доходами от эмиссии.
Однако попытки на этом этапе также выявили явные ограничения: чистая вычислительная мощность на рынке конкуренции погрязла в ценовой войне, децентрализация уровня вывода недостаточна, а согласование спроса и предложения страдает от отсутствия нарратива на уровне приложений. Криптоактивы в мире ИИ по-прежнему остаются на уровне базовой инфраструктуры и не смогли действительно улучшить пользовательский опыт.
Это предварительное объединение похоже на то, что закладывает основы для будущего. Настоящим катализатором в этой области стало возникновение нарративов AI-агентов — позволяя агентам выйти на блокчейн, наделяя протоколы способностью к самостоятельному обучению и взаимодействию, что в свою очередь способствует коренной трансформации форм приложений.
Восхождение AI-агентов: Криптоактивы и AI на пути к прикладному уровню
Когда рынок децентрализованной вычислительной мощности постепенно стабилизируется, исследование криптоактивов и ИИ также переходит от базовых ресурсов к этапу интеллектуальных агентов на прикладном уровне. Этот переход, ознаменованный возникновением цепочных ИИ-агентов, вновь разжигает ожидания рынка по поводу сочетания обоих.
Изначально, AI токены оставались на стадии культурного феномена мемов. Многие ранние проекты быстро привлекли внимание благодаря антропоморфным и развлекательным образам, завершив холодный старт за счет резонанса сообщества и эмоционального распространения. Наиболее ярким примером является AI-робот, который изначально лишь публиковал посты и генерировал контент на блокчейне, за короткие три месяца он быстро «эволюционировал», научившись создавать токены, строить нарративы, заниматься социальным распространением и успешно привлекая пожертвования известных инвесторов, что способствовало смене нарратива о «прыжке AI-агента с Web2 интерфейса на Web3 аватар».
С ростом потребностей пользователей в взаимодействии, токены AI начинают обладать первоначальными возможностями взаимодействия. На социальных платформах AI начинает выполнять задачи, такие как генерация контента и поиск информации, в роли легкого агента, переходя от пассивного отображения к активному реагированию. На этом этапе некоторые проекты пытаются улучшить свой опыт взаимодействия с помощью AI, например, поддерживая пользователей в получении информации о проекте через систему вопросов и ответов, позволяя агенту AI стать вспомогательным двигателем цепочки.
Скоро интеллектуальные агенты начнут проникать в более узкие прикладные сценарии. В таких областях, как блокчейн-финансы, NFT, анализ данных и социальное взаимодействие, возникло множество специализированных агентов. Пользователи больше не являются просто наблюдателями, а могут напрямую участвовать в операциях на блокчейне, выполнять стратегии и управлять активами.
Настоящей вехой стало появление рамок для интеллектуальных агентов и протоколов исполнения. Разработчики проектов поняли, что одиночные интеллектуальные агенты не в состоянии справляться с все более сложными требованиями на цепочке, поэтому возникли модульные рамки. Они поддерживают моделирование личности, организацию задач и сотрудничество между несколькими агентами, что позволяет интеллектуальным агентам на цепочке перейти от изолированных единиц к системной работе. Таким образом, сочетание криптоактивов и ИИ переходит от простых интерфейсов приложений к систематической стадии "протокола исполнения".
В то же время экономика агентов начинает зарождаться на блокчейне. Некоторые代表ативные проекты создали стандарты для самостоятельного выпуска токенов агентами, протокольного сотрудничества и социального распространения через платформу запуска ИИ, способствуя появлению "AI-родной экономики".
Основная цель этих проектов заключается в том, чтобы агенты ИИ не просто выполняли отдельные задачи, а формировали модульную кооперативную бизнес-экосистему, совместно с людьми и другими агентами, создавая, сотрудничая и торгуя. Они обычно строятся на трех основных технологических столпах: модульной архитектуре агентов, токенизированных платформах и бизнес-протоколах агентов.
Одним из самых основных нововведений является возможность автономного взаимодействия, сотрудничества и торговли агентов, что моделирует экономику, аналогичную экосистеме человеческих предприятий. Некоторые команды проектов провели эксперимент с "лимонадным киоском", чтобы продемонстрировать начальную модель, в которой несколько агентов (таких как планирование бизнеса, поставка, право, маркетинг, оценка) сотрудничают и выполняют бизнес-процессы на блокчейне в соответствии с протоколом.
Возвышение этих проектов знаменует собой переход от простого сопоставления ресурсов к построению экономической системы на блокчейне, от однофункциональности к переработке коренной финансовой и социальной структуры.
Путь к сотрудничеству и стандартизации: Контекстная модель протокола и его новые направления
С уходом раннего ажиотажа и появлением мем-токенов, сочетание криптоактивов и ИИ переживает глубокую переоценку. Согласно данным, нынешняя общая рыночная капитализация рынка ИИ-агентов значительно снизилась. На фоне охлаждения рынка обычные проекты ИИ-агентов, которые когда-то легко достигали миллиардных оценок на стартовых платформах, теперь с трудом выживают.
Это преобразование знаменует собой изменение рыночной психологии — от погонь за нарративом к стремлению к настоящему соответствию продукта рынку (PMF). В таком контексте модельный контекстный протокол (MCP) как открытый стандартный протокол, созданный для AI-приложений, становится новым катализатором, наиболее соответствующим текущим требованиям.
MCP является открытым стандартным протоколом, разработанным для приложений ИИ, который используется для унификации способов связи между крупными языковыми моделями и внешними данными и инструментами. С помощью MCP любая крупная языковая модель может безопасно и унифицированно получать доступ к внешним источникам данных и инструментам, избегая сложной и повторяющейся кастомной интеграции. Проще говоря, MCP подобен USB-C в мире приложений ИИ: стандартизированный, готовый к подключению, гибкий и мощный.
Экосистема приложений вокруг MCP также быстро развивается. Например, проект в одной из экосистем публичной цепи использует надежную среду выполнения (TEE) для обеспечения безопасной и масштабируемой вычислительной мощности для приложений MCP. Другой проект на другой публичной цепи расширяет протокол MCP, агрегируя доступ к данным из нескольких цепей и развертывание интеллектуальных агентов, создавая единственный уровень данных для AI-приложений в Web3.
Более того, MCP открывает новые направления для сочетания криптоактивов и ИИ в будущем:
Многослойное сотрудничество: с помощью MCP агенты могут сотрудничать по функциональному разделению, комбинируя выполнение сложных задач, таких как анализ данных на цепочке, прогнозирование рынка, управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность.
Автоматизация цепочечных транзакций: MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент интеллектуальные агенты, решая проблемы проскальзывания, торговых потерь и MEV в традиционном Web3, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на цепочке.
Возникновение информационных финансов (InfoFi): на основе MCP, агент не только выполняет операции, но и может по умному планировать пути получения дохода в зависимости от профиля пользователя, способствуя новому финансовому моделированию, переходящему от денежного потока к информационному.
Итог: Долгая эволюция экономики агентов
Оглядываясь на прошлое, эволюция криптоактивов и ИИ — это длинный путь, который постоянно углубляет функциональность и повышает практическую полезность. От первоначальных развлекательных диалоговых агентов, которые создавали социальную идентичность через легкие взаимодействия; до постепенно появляющихся аналитических и инструментальных агентов Alpha, которые придают цепочечным экономическим системам более тонкое рыночное восприятие; и до агентов, которые напрямую упаковывают естественный язык в финансовые операции на цепочке, позволяя сложному миру децентрализованных финансов стать доступным одним нажатием кнопки.
В целом, это ясная последовательность: развлекательный диалоговый агент ➔ инструментальный диалоговый агент ➔ агент выполнения сделок ➔ абстракция финансового ИИ с децентрализацией ➔ коллективный интеллект и многогранное сотрудничество агентов. Каждое новое движение сокращает дистанцию между ИИ-агентами и реальными потребностями мира.
Именно поэтому будущее AI-агентов больше не будет простым движением нарратива, а должно основываться на реальной практической полезности. Этот путь будет длиннее любого предыдущего нарративного цикла, но благодаря непрерывному накоплению практической полезности, пределы, которые он может открыть, значительно превосходят ожидания.