El camino de la fusión entre Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En la ola de la inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el ámbito de Crypto también está explorando activamente las posibilidades de combinarse con la IA. Este viaje de fusión comenzó con la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados, y luego evolucionó gradualmente hacia la aplicación de agentes IA (Agent), avanzando finalmente hacia la construcción de una economía de agentes inteligentes.
Potencia computacional descentralizada: primer intento
Al principio, la combinación de Crypto y AI se centró principalmente en la integración de recursos de potencia computacional descentralizados. La idea central de esta etapa es utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos inactivos de GPU y CPU en todo el mundo, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo los costos de uso y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
Las características de los proyectos en este período son marcadas:
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 que recompensa a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando a los usuarios individuales con GPU inactivas para participar en el entrenamiento.
Explorar mecanismos innovadores, como la introducción de la competencia de modelos y el mecanismo de subred de un cierto proyecto, combinado con una red de renderizado de recursos Web2, así como proporcionar servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados de un cierto proyecto de ML.
Combina DePIN( con redes de infraestructura física descentralizada), como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras de crowdsourcing, coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar la potencia computacional del hardware de borde.
Sin embargo, los intentos 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 de descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Crypto sigue desempeñando 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 de IA: hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto y AI ha pasado de los recursos de base a la fase de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca por el surgimiento de agentes de AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto + AI.
Al principio, los tokens de IA aún se encontraban en la etapa de fenómeno cultural de tipo Meme. Muchos de los primeros proyectos rápidamente captaron la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión de emociones. A medida que aumentaba la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a tener una capacidad de interacción básica. En las plataformas sociales, la IA comenzó a ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la búsqueda de información en una identidad de agente liviana, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Pronto, los agentes de IA se infiltrarán en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en la cadena, los NFT, el análisis de datos y la compañía social 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 la cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición de marcos de agentes y protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron sucesivamente marcos modularizados. Estos apoyan la modelización de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a operar de manera sistemática.
Al mismo tiempo, la economía de agentes comienza a germinar en la cadena. Algunos proyectos han establecido 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 "ecosistema económico nativo de IA".
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la disminución del entusiasmo inicial, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado ( PMF ). En este contexto, el MCP ( Model Context Protocol ), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador más adecuado para las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma de comunicación entre modelos de lenguaje de gran tamaño LLM( y datos externos, herramientas. 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.
MCP abre una nueva dirección para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como análisis de datos en la cadena, predicción de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el tradicional Web3, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Información financiera ) InfoFi ( surge: Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente rutas de ganancias según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hasta el flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al revisar la evolución de Crypto+AI, podemos ver 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 a los agentes DeFAI que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado a los agentes de IA a las necesidades del mundo real.
Esta es una clara línea de progreso: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa abstracta DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración multiagente. El futuro de los agentes de IA ya no es impulsado por narrativas simples, sino que debe basarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir es mucho más allá de la imaginación.
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GasFeeDodger
· hace9h
Este camino aún hay que recorrerlo durante mucho tiempo.
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LightningLady
· hace21h
Potencia computacional es riqueza
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HashBrownies
· 08-07 05:22
El futuro a toda máquina
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AirdropBuffet
· 08-07 05:09
Minería狂魔看过来
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CryptoSourGrape
· 08-07 05:05
Mover el banquito para esperar el gran espectáculo
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RugPullSurvivor
· 08-07 05:04
La revolución de los agentes inteligentes ha llegado
El camino de la fusión entre Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
El camino de la fusión entre Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En la ola de la inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el ámbito de Crypto también está explorando activamente las posibilidades de combinarse con la IA. Este viaje de fusión comenzó con la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados, y luego evolucionó gradualmente hacia la aplicación de agentes IA (Agent), avanzando finalmente hacia la construcción de una economía de agentes inteligentes.
Potencia computacional descentralizada: primer intento
Al principio, la combinación de Crypto y AI se centró principalmente en la integración de recursos de potencia computacional descentralizados. La idea central de esta etapa es utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos inactivos de GPU y CPU en todo el mundo, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo los costos de uso y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
Las características de los proyectos en este período son marcadas:
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 que recompensa a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando a los usuarios individuales con GPU inactivas para participar en el entrenamiento.
Explorar mecanismos innovadores, como la introducción de la competencia de modelos y el mecanismo de subred de un cierto proyecto, combinado con una red de renderizado de recursos Web2, así como proporcionar servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados de un cierto proyecto de ML.
Combina DePIN( con redes de infraestructura física descentralizada), como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras de crowdsourcing, coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar la potencia computacional del hardware de borde.
Sin embargo, los intentos 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 de descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Crypto sigue desempeñando 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 de IA: hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto y AI ha pasado de los recursos de base a la fase de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca por el surgimiento de agentes de AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto + AI.
Al principio, los tokens de IA aún se encontraban en la etapa de fenómeno cultural de tipo Meme. Muchos de los primeros proyectos rápidamente captaron la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque en frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión de emociones. A medida que aumentaba la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a tener una capacidad de interacción básica. En las plataformas sociales, la IA comenzó a ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la búsqueda de información en una identidad de agente liviana, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Pronto, los agentes de IA se infiltrarán en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en la cadena, los NFT, el análisis de datos y la compañía social 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 la cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición de marcos de agentes y protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron sucesivamente marcos modularizados. Estos apoyan la modelización de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a operar de manera sistemática.
Al mismo tiempo, la economía de agentes comienza a germinar en la cadena. Algunos proyectos han establecido 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 "ecosistema económico nativo de IA".
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la disminución del entusiasmo inicial, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado ( PMF ). En este contexto, el MCP ( Model Context Protocol ), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador más adecuado para las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma de comunicación entre modelos de lenguaje de gran tamaño LLM( y datos externos, herramientas. 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.
MCP abre una nueva dirección para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como análisis de datos en la cadena, predicción de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV en el tradicional Web3, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Información financiera ) InfoFi ( surge: Basado en MCP, los agentes no solo realizan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente rutas de ganancias según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hasta el flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al revisar la evolución de Crypto+AI, podemos ver 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 a los agentes DeFAI que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado a los agentes de IA a las necesidades del mundo real.
Esta es una clara línea de progreso: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa abstracta DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración multiagente. El futuro de los agentes de IA ya no es impulsado por narrativas simples, sino que debe basarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir es mucho más allá de la imaginación.