O caminho da fusão entre Crypto e AI: dos recursos de poder de computação à economia de agentes inteligentes
Na onda de inteligência artificial que varre o mundo, o setor de Crypto também está ativamente explorando as possibilidades de combinação com a IA. Esta jornada de fusão começou com a agregação de recursos de poder de computação descentralizados, evoluindo gradualmente para a aplicação de agentes de IA (Agent) e, finalmente, avançando na direção da construção de uma economia de agentes.
Poder de computação descentralizado: Tentativa preliminar
Inicialmente, a combinação de Crypto com AI concentrou-se principalmente na integração de recursos de poder de computação descentralizados. A ideia central desta fase é utilizar a tecnologia blockchain para coordenar os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo, realizando a correspondência entre oferta e demanda, reduzindo os custos de utilização e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuintes de recursos.
As características dos projetos deste período são marcantes:
Voltado para o mercado de cauda longa, como a IO.net que agrega recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste fino de modelos.
Enfatizar a flexibilidade, como a Gensyn recompensa os solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais para participar do treinamento com GPUs ociosas.
Explorar mecanismos de inovação, como a introdução de competição de modelos e mecanismos de sub-rede de um determinado projeto, combinando os recursos do Web2 de uma certa rede de renderização, bem como fornecer serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados de um certo projeto de ML.
Juntando a DePIN( rede de infraestrutura física descentralizada), como a rede de mapas descentralizada e a rede de câmaras de crowdsourcing, coordenar dispositivos físicos através da blockchain, liberando o poder de computação do hardware de borda.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações óbvias: a competição no mercado de poder de computação entrou em guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de inferência é insuficiente e a correspondência de oferta e demanda carece de uma narrativa a nível de aplicação. O Crypto ainda permanece num papel de infraestrutura de base no mundo da IA, não conseguindo realmente conectar-se ao nível da experiência do usuário.
A Ascensão dos Agentes de IA: Caminhando para a Camada de Aplicação
Com a estabilização gradual do mercado de poder de computação descentralizado, a exploração de Crypto e IA passou da camada de recursos de base para a fase de agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta mudança é marcada pelo surgimento de agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado sobre a combinação de Crypto+IA.
Inicialmente, os tokens de IA ainda estavam na fase de fenômeno cultural estilo Meme. Muitos projetos iniciais rapidamente atraíram atenção com imagens humanizadas e entretenidas, completando o arranque frio por meio da ressonância da comunidade e da difusão emocional. Com o aumento da demanda por interações dos usuários, os tokens de IA começaram a possuir capacidades interativas básicas. Nas plataformas sociais, a IA começou a executar tarefas simples como geração de conteúdo e recuperação de informações na forma de um agente leve, passando de exibições passivas para respostas ativas.
Em breve, os agentes de IA irão penetrar em cenários de aplicação mais verticais. Finanças on-chain, NFTs, análise de dados e companheirismo social estão a gerar uma grande quantidade de agentes inteligentes especializados. Os utilizadores já não são apenas espectadores, mas podem participar diretamente em operações on-chain, executar estratégias e gerir ativos através dos agentes inteligentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento de estruturas de agentes e protocolos de execução. As equipes de projeto perceberam que agentes inteligentes individuais tinham dificuldade em lidar com as crescentes demandas complexas na cadeia, e assim, estruturas modularizadas surgiram. Estas apoiam a modelagem de personalidade, a orquestração de tarefas e a colaboração de múltiplos agentes, permitindo que os agentes na cadeia passem de indivíduos isolados para uma operação sistemática.
Ao mesmo tempo, a economia de agências começou a brotar na blockchain. Alguns projetos estabeleceram padrões para a emissão autônoma de tokens, colaboração em protocolos e disseminação social através do AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "sistema econômico nativo de IA".
Caminhando para a colaboração e padronização: MCP e suas novas direções
Com o desaparecimento do fervor inicial, o Crypto+AI está passando por uma profunda reestruturação. O mercado está a retornar da busca por narrativas para a busca real de adequação ao mercado de produtos ( PMF ). Neste contexto, o MCP ( Model Context Protocol ), como um protocolo de padrão aberto criado para aplicações de IA, tornou-se o novo catalisador que mais se alinha às necessidades atuais.
MCP é um protocolo padrão aberto projetado para aplicações de IA, destinado a unificar a forma de comunicação entre modelos de linguagem de grande porte LLM( e dados externos, ferramentas. Através do MCP, qualquer LLM pode acessar fontes de dados e ferramentas externas de forma unificada e segura, sem a necessidade de desenvolvimentos de integração personalizados complexos e repetitivos.
MCP abre uma nova direção para o futuro do Crypto+AI:
Colaboração de múltiplos agentes: através do MCP, os agentes podem colaborar de acordo com a divisão de funções, combinando-se para realizar tarefas complexas como análise de dados em cadeia, previsão de mercado e gestão de risco, aumentando a eficiência e a fiabilidade global.
Automação de transações na cadeia: O MCP liga vários tipos de transações e agentes de gestão de risco, resolvendo problemas como deslizamento, desgaste de transações e MEV no tradicional Web3, alcançando uma gestão de ativos na cadeia mais segura e eficiente.
Informação Financeira ) InfoFi ( em Ascensão: Baseado em MCP, os agentes não apenas executam operações, mas também podem planejar inteligentemente caminhos de rendimento com base no perfil do usuário, promovendo um novo modelo financeiro que vai do fluxo de capital ao fluxo de informação.
Resumo: A longa evolução da economia dos agentes
Ao revisar a evolução do Crypto+AI, podemos ver um longo caminho de aprofundamento de funções e melhoria da utilidade. Desde os primeiros agentes de diálogo de entretenimento, passando pelos agentes de análise Alpha e ferramentas, até os agentes DeFAI que encapsulam diretamente a linguagem natural em operações financeiras na blockchain, cada salto tem aproximado os agentes de IA das necessidades do mundo real.
Esta é uma linha clara e progressiva: Agente de diálogo de entretenimento → Agente de diálogo de ferramentas → Agente de execução de transações → Camada abstrata DeFAI → Inteligência coletiva e colaboração multiagente. O futuro dos agentes de IA não será mais impulsionado por narrativas simples, mas deve ser baseado em utilidade real. Este caminho será mais longo do que qualquer ciclo narrativo anterior, mas também, devido ao apoio contínuo da utilidade acumulada, o limite que poderá abrir supera em muito a imaginação.
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GasFeeDodger
· 4h atrás
Ainda temos que andar muito por este caminho.
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LightningLady
· 17h atrás
Poder de computação é riqueza
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HashBrownies
· 23h atrás
O futuro a todo vapor
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AirdropBuffet
· 23h atrás
Mineração, louco por isso, olhe aqui
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CryptoSourGrape
· 08-07 05:05
Levar um banquinho para esperar o grande espetáculo
Caminho da fusão entre Crypto e AI: dos recursos de poder de computação à economia de agentes inteligentes
O caminho da fusão entre Crypto e AI: dos recursos de poder de computação à economia de agentes inteligentes
Na onda de inteligência artificial que varre o mundo, o setor de Crypto também está ativamente explorando as possibilidades de combinação com a IA. Esta jornada de fusão começou com a agregação de recursos de poder de computação descentralizados, evoluindo gradualmente para a aplicação de agentes de IA (Agent) e, finalmente, avançando na direção da construção de uma economia de agentes.
Poder de computação descentralizado: Tentativa preliminar
Inicialmente, a combinação de Crypto com AI concentrou-se principalmente na integração de recursos de poder de computação descentralizados. A ideia central desta fase é utilizar a tecnologia blockchain para coordenar os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo, realizando a correspondência entre oferta e demanda, reduzindo os custos de utilização e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuintes de recursos.
As características dos projetos deste período são marcantes:
Voltado para o mercado de cauda longa, como a IO.net que agrega recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste fino de modelos.
Enfatizar a flexibilidade, como a Gensyn recompensa os solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais para participar do treinamento com GPUs ociosas.
Explorar mecanismos de inovação, como a introdução de competição de modelos e mecanismos de sub-rede de um determinado projeto, combinando os recursos do Web2 de uma certa rede de renderização, bem como fornecer serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados de um certo projeto de ML.
Juntando a DePIN( rede de infraestrutura física descentralizada), como a rede de mapas descentralizada e a rede de câmaras de crowdsourcing, coordenar dispositivos físicos através da blockchain, liberando o poder de computação do hardware de borda.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações óbvias: a competição no mercado de poder de computação entrou em guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de inferência é insuficiente e a correspondência de oferta e demanda carece de uma narrativa a nível de aplicação. O Crypto ainda permanece num papel de infraestrutura de base no mundo da IA, não conseguindo realmente conectar-se ao nível da experiência do usuário.
A Ascensão dos Agentes de IA: Caminhando para a Camada de Aplicação
Com a estabilização gradual do mercado de poder de computação descentralizado, a exploração de Crypto e IA passou da camada de recursos de base para a fase de agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta mudança é marcada pelo surgimento de agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado sobre a combinação de Crypto+IA.
Inicialmente, os tokens de IA ainda estavam na fase de fenômeno cultural estilo Meme. Muitos projetos iniciais rapidamente atraíram atenção com imagens humanizadas e entretenidas, completando o arranque frio por meio da ressonância da comunidade e da difusão emocional. Com o aumento da demanda por interações dos usuários, os tokens de IA começaram a possuir capacidades interativas básicas. Nas plataformas sociais, a IA começou a executar tarefas simples como geração de conteúdo e recuperação de informações na forma de um agente leve, passando de exibições passivas para respostas ativas.
Em breve, os agentes de IA irão penetrar em cenários de aplicação mais verticais. Finanças on-chain, NFTs, análise de dados e companheirismo social estão a gerar uma grande quantidade de agentes inteligentes especializados. Os utilizadores já não são apenas espectadores, mas podem participar diretamente em operações on-chain, executar estratégias e gerir ativos através dos agentes inteligentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento de estruturas de agentes e protocolos de execução. As equipes de projeto perceberam que agentes inteligentes individuais tinham dificuldade em lidar com as crescentes demandas complexas na cadeia, e assim, estruturas modularizadas surgiram. Estas apoiam a modelagem de personalidade, a orquestração de tarefas e a colaboração de múltiplos agentes, permitindo que os agentes na cadeia passem de indivíduos isolados para uma operação sistemática.
Ao mesmo tempo, a economia de agências começou a brotar na blockchain. Alguns projetos estabeleceram padrões para a emissão autônoma de tokens, colaboração em protocolos e disseminação social através do AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "sistema econômico nativo de IA".
Caminhando para a colaboração e padronização: MCP e suas novas direções
Com o desaparecimento do fervor inicial, o Crypto+AI está passando por uma profunda reestruturação. O mercado está a retornar da busca por narrativas para a busca real de adequação ao mercado de produtos ( PMF ). Neste contexto, o MCP ( Model Context Protocol ), como um protocolo de padrão aberto criado para aplicações de IA, tornou-se o novo catalisador que mais se alinha às necessidades atuais.
MCP é um protocolo padrão aberto projetado para aplicações de IA, destinado a unificar a forma de comunicação entre modelos de linguagem de grande porte LLM( e dados externos, ferramentas. Através do MCP, qualquer LLM pode acessar fontes de dados e ferramentas externas de forma unificada e segura, sem a necessidade de desenvolvimentos de integração personalizados complexos e repetitivos.
MCP abre uma nova direção para o futuro do Crypto+AI:
Colaboração de múltiplos agentes: através do MCP, os agentes podem colaborar de acordo com a divisão de funções, combinando-se para realizar tarefas complexas como análise de dados em cadeia, previsão de mercado e gestão de risco, aumentando a eficiência e a fiabilidade global.
Automação de transações na cadeia: O MCP liga vários tipos de transações e agentes de gestão de risco, resolvendo problemas como deslizamento, desgaste de transações e MEV no tradicional Web3, alcançando uma gestão de ativos na cadeia mais segura e eficiente.
Informação Financeira ) InfoFi ( em Ascensão: Baseado em MCP, os agentes não apenas executam operações, mas também podem planejar inteligentemente caminhos de rendimento com base no perfil do usuário, promovendo um novo modelo financeiro que vai do fluxo de capital ao fluxo de informação.
Resumo: A longa evolução da economia dos agentes
Ao revisar a evolução do Crypto+AI, podemos ver um longo caminho de aprofundamento de funções e melhoria da utilidade. Desde os primeiros agentes de diálogo de entretenimento, passando pelos agentes de análise Alpha e ferramentas, até os agentes DeFAI que encapsulam diretamente a linguagem natural em operações financeiras na blockchain, cada salto tem aproximado os agentes de IA das necessidades do mundo real.
Esta é uma linha clara e progressiva: Agente de diálogo de entretenimento → Agente de diálogo de ferramentas → Agente de execução de transações → Camada abstrata DeFAI → Inteligência coletiva e colaboração multiagente. O futuro dos agentes de IA não será mais impulsionado por narrativas simples, mas deve ser baseado em utilidade real. Este caminho será mais longo do que qualquer ciclo narrativo anterior, mas também, devido ao apoio contínuo da utilidade acumulada, o limite que poderá abrir supera em muito a imaginação.