De la agregación de recursos a la innovación de aplicaciones: el camino de la fusión entre Crypto y AI
Poder de cómputo descentralizado: una primera exploración de la combinación de Crypto y AI
En medio de la ola de inteligencia artificial que barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con ella. Los primeros intentos se centraron en la integración de recursos de potencia de cálculo descentralizada, con el objetivo de utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU ociosos a nivel global, lograr un emparejamiento de oferta y demanda, reducir costos y proporcionar a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
La exploración en esta etapa se centra principalmente en el mercado de cola larga, enfatizando la flexibilidad y los mecanismos innovadores. Por ejemplo, algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos; otros recompensan a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando a los usuarios individuales con GPU ociosas para participar en el entrenamiento. También hay proyectos que introducen competencia de modelos y mecanismos de subred, o combinan recursos de Internet tradicionales, ofreciendo servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de descentralización de la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Las criptomonedas aún se encuentran en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente tocar el nivel de experiencia del usuario.
El auge de los Agentes de IA: Crypto y AI se dirigen hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizado se estabiliza gradualmente, la exploración de la fusión entre Crypto y AI avanza desde los recursos de base hacia los agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta transformación está marcada por el surgimiento de los Agentes de AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.
En las etapas iniciales, los tokens de IA todavía se encontraban en la fase de fenómeno cultural, con muchos proyectos que rápidamente captaban atención a través de imágenes antropomórficas y de entretenimiento. A medida que aumentaba la demanda de interacción por parte de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a desarrollar capacidades interactivas básicas, ejecutando tareas simples en plataformas sociales con una identidad de agente ligera.
A continuación, el Agente de IA se ha infiltrado en escenarios de aplicación más verticales, como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, etc., dando lugar a una gran cantidad de agentes inteligentes especializados. Los usuarios pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de estos agentes inteligentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Algunos proyectos se dieron cuenta de que los agentes individuales tenían dificultades para satisfacer las complejas demandas en la cadena, por lo que desarrollaron un marco modular que admite modelado de personalidad, orquestación de tareas y colaboración entre múltiples agentes. Esto permitió que los agentes en la cadena pasaran de ser individuos aislados a operar de manera sistemática, y la combinación de Crypto y AI pasó así de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comienza a brotar en la cadena. Algunos proyectos han establecido estándares para la emisión autónoma de tokens, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
Colaboración y estandarización: MCP y su nueva dirección
A medida que la euforia inicial se desvanecía, la combinación de Crypto y AI está experimentando una profunda reconfiguración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, el Model Context Protocol (MCP), como un protocolo de estándar abierto creado para aplicaciones de AI, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto para la comunicación unificada entre LLM y datos externos, herramientas. A través de MCP, cualquier modelo de lenguaje grande puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está floreciendo rápidamente. Algunos proyectos dependen de entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de cálculo seguro y escalable para las aplicaciones de MCP; otros, a través de la expansión del protocolo MCP, han agregado acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, creando una capa de datos unificada para las aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para la fusión de Crypto y AI en el futuro: colaboración entre múltiples agentes, automatización de transacciones en cadena, surgimiento de la información financiera (InfoFi), entre otras.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al revisar el proceso de fusión entre Crypto y AI, hemos visto un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, hasta la aparición progresiva de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego a los DeFAI inteligentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado a los Agentes de AI a las necesidades del mundo real.
Este camino de evolución es claramente visible: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa abstracta de DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración multiagente. El futuro de AI Agent ya no se basa en una simple narrativa, sino que debe fundamentarse en la verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo pasado, pero también, gracias al respaldo de la utilidad acumulativa, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo que se puede imaginar.
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SatoshiHeir
· hace15h
¿Eh, todavía están discutiendo sin parar sobre el ajuste de contratos? Basado en la hipótesis de Satoshi Nakamoto y Church, este camino no conduce a nada.
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StakeTillRetire
· hace15h
¿Cuándo se podrá minar AI?
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ZkSnarker
· hace15h
ok pero imagina intentar explicarle ZK a una IA... ¿recursión mucho?
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LightningClicker
· hace15h
Otra razón para ser engañados... jugar con conceptos para aprovechar la moda.
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GasFeeCryer
· hace15h
Minería no es tan bueno como la Potencia computacional,香香
El camino de la fusión entre Crypto y AI: de la agregación de recursos a la economía de agentes inteligentes
De la agregación de recursos a la innovación de aplicaciones: el camino de la fusión entre Crypto y AI
Poder de cómputo descentralizado: una primera exploración de la combinación de Crypto y AI
En medio de la ola de inteligencia artificial que barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con ella. Los primeros intentos se centraron en la integración de recursos de potencia de cálculo descentralizada, con el objetivo de utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU ociosos a nivel global, lograr un emparejamiento de oferta y demanda, reducir costos y proporcionar a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
La exploración en esta etapa se centra principalmente en el mercado de cola larga, enfatizando la flexibilidad y los mecanismos innovadores. Por ejemplo, algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos; otros recompensan a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando a los usuarios individuales con GPU ociosas para participar en el entrenamiento. También hay proyectos que introducen competencia de modelos y mecanismos de subred, o combinan recursos de Internet tradicionales, ofreciendo servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de descentralización de la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación. Las criptomonedas aún se encuentran en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente tocar el nivel de experiencia del usuario.
El auge de los Agentes de IA: Crypto y AI se dirigen hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizado se estabiliza gradualmente, la exploración de la fusión entre Crypto y AI avanza desde los recursos de base hacia los agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta transformación está marcada por el surgimiento de los Agentes de AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.
En las etapas iniciales, los tokens de IA todavía se encontraban en la fase de fenómeno cultural, con muchos proyectos que rápidamente captaban atención a través de imágenes antropomórficas y de entretenimiento. A medida que aumentaba la demanda de interacción por parte de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a desarrollar capacidades interactivas básicas, ejecutando tareas simples en plataformas sociales con una identidad de agente ligera.
A continuación, el Agente de IA se ha infiltrado en escenarios de aplicación más verticales, como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, etc., dando lugar a una gran cantidad de agentes inteligentes especializados. Los usuarios pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de estos agentes inteligentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Algunos proyectos se dieron cuenta de que los agentes individuales tenían dificultades para satisfacer las complejas demandas en la cadena, por lo que desarrollaron un marco modular que admite modelado de personalidad, orquestación de tareas y colaboración entre múltiples agentes. Esto permitió que los agentes en la cadena pasaran de ser individuos aislados a operar de manera sistemática, y la combinación de Crypto y AI pasó así de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comienza a brotar en la cadena. Algunos proyectos han establecido estándares para la emisión autónoma de tokens, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
Colaboración y estandarización: MCP y su nueva dirección
A medida que la euforia inicial se desvanecía, la combinación de Crypto y AI está experimentando una profunda reconfiguración. El mercado ha pasado de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, el Model Context Protocol (MCP), como un protocolo de estándar abierto creado para aplicaciones de AI, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto para la comunicación unificada entre LLM y datos externos, herramientas. A través de MCP, cualquier modelo de lenguaje grande puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está floreciendo rápidamente. Algunos proyectos dependen de entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de cálculo seguro y escalable para las aplicaciones de MCP; otros, a través de la expansión del protocolo MCP, han agregado acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, creando una capa de datos unificada para las aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para la fusión de Crypto y AI en el futuro: colaboración entre múltiples agentes, automatización de transacciones en cadena, surgimiento de la información financiera (InfoFi), entre otras.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al revisar el proceso de fusión entre Crypto y AI, hemos visto un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, hasta la aparición progresiva de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego a los DeFAI inteligentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado a los Agentes de AI a las necesidades del mundo real.
Este camino de evolución es claramente visible: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa abstracta de DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración multiagente. El futuro de AI Agent ya no se basa en una simple narrativa, sino que debe fundamentarse en la verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo pasado, pero también, gracias al respaldo de la utilidad acumulativa, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo que se puede imaginar.