La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En medio de la ola de inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el campo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con la IA. Inicialmente, esta combinación se reflejó principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial se integran de manera efectiva, logrando una coincidencia entre la oferta y la demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
La exploración en esta etapa presenta varias características claras:
Orientado al mercado de cola larga: algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
Enfatizar la flexibilidad: mediante el mecanismo de recompensas de contratos inteligentes, activar a los usuarios individuales para que utilicen sus GPU ociosas en el entrenamiento.
Exploración de mecanismos innovadores: introducir competencia de modelos, mecanismos de subred, combinar recursos de Web2, proporcionar servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
Combinar infraestructura física descentralizada: como redes de mapas descentralizadas, redes de cámaras de crowdsourcing, etc., coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar la potencia computacional del hardware de borde.
Uno de los casos más innovadores utiliza una estructura de subred pionera, modularizando los servicios de IA, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token actúa como combustible principal del ecosistema, permitiendo a los usuarios participar en la construcción del ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras.
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 razonamiento descentralizado es insuficiente y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa a nivel de aplicación. Las criptomonedas aún se encuentran en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectarse al nivel de experiencia del usuario.
Lo que realmente enciende el campo de Crypto+AI es el surgimiento de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo tenga la capacidad de aprender de forma autónoma e interactuar, impulsando una revolución fundamental en la forma de las aplicaciones.
El auge de los Agentes de IA: Crypto+AI hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto+AI también ha pasado de los recursos de nivel base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación, marcada por el surgimiento de AI Agent en la cadena, ha reavivado 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. Muchos de los primeros proyectos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando una puesta en marcha fría gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos "evolucionó" rápidamente en solo tres meses, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, y atrajo con éxito la atención de inversores conocidos, impulsando el cambio narrativo de "Agente de IA de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción por parte de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las principales plataformas de redes sociales, la IA comienza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y búsqueda de información en calidad de agente ligero, pasando de una presentación pasiva a una respuesta activa. Algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción mediante IA, como permitir que los usuarios obtengan información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que el Agente de IA se convierta en un motor auxiliar para los proyectos en la cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las áreas como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos y compañía social han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo espectadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto que se centra en el sentimiento del mercado en cadena y el seguimiento de tendencias, logra publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de emociones y análisis dinámico en cadena a través de cuentas bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los equipos de proyectos se dieron cuenta de que los agentes individuales eran incapaces de enfrentar las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos apoyan el modelado de personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multi-agente, lo que permite que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático. Así, Crypto+AI pasó de ser una interfaz de aplicación simple a la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron estándares para la emisión autónoma de tokens por parte de agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, lo que impulsó el nacimiento del "ecosistema nativo de IA".
Tomemos como ejemplo un protocolo, cuya visión central es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, una plataforma de emisión de tokens y estándares de protocolo en cadena innovadores.
La innovación más central es un protocolo que permite a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. El equipo demostró, a través del experimento de "la limonada", la forma primitiva de cinco agentes (planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) trabajando en conjunto bajo el protocolo y completando el flujo de negocio en la cadena.
Actualmente, el protocolo está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: uno es una comunidad de medios autónoma, una agencia de producción de contenido operada por IA; el otro es un fondo de cobertura autónomo, un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA.
Otro proyecto de marco ha reestructurado el sistema de complementos original a través de una nueva versión, introduciendo la orquestación modular de tareas y la colaboración de múltiples agentes, al mismo tiempo que lanza una nueva plataforma que reduce la barrera de entrada para la creación de AI Token.
El surgimiento de estos proyectos marca que Crypto+AI está pasando de la simple intermediación de recursos a la construcción de un sistema económico en cadena, y de funciones puntuales a la reestructuración de las finanzas nativas y de la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la desaparición del entusiasmo inicial y la aparición de nuevas tendencias, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. La capitalización total del mercado ha caído drásticamente desde su pico, y los proyectos de agentes comunes que una vez obtuvieron altas valoraciones ahora tienen dificultades para sobrevivir. Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado: de la búsqueda de narrativas a la búsqueda de una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
En este contexto, el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales. El 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 del MCP, cualquier gran modelo 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 también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos proporcionan soporte de potencia computacional seguro y escalable para aplicaciones de MCP, basándose en entornos de ejecución confiables, mientras que otros proyectos, al extender el protocolo MCP, han construido una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: A través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiendo funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción del mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV en el tradicional Web3, logrando una gestión de activos en la 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 inteligentemente rutas de ingresos según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Mirando hacia atrás, la evolución de Crypto+AI ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación recreativa, que construyeron una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan a la economía en cadena una percepción del mercado más aguda; y finalmente, los agentes DeFAI que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de DeFi sea accesible con un solo clic.
En general, se trata de un hilo claro y progresivo: Agente de conversación de entretenimiento ➔ Agente de conversación de herramientas ➔ Agente de ejecución de transacciones ➔ Capa de abstracción DeFAI ➔ Inteligencia colectiva y colaboración entre múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente de IA a las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no se basa en una simple narrativa, sino que debe establecerse sobre la base de una utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo en el pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, los límites que puede abrir superarán con creces la imaginación.
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CoffeeNFTrader
· hace22h
Al final, solo se trata de la verdadera demanda y la colaboración.
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GateUser-40edb63b
· hace22h
Estoy aturdido por esta ola de cambios.
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EthSandwichHero
· hace22h
Comercio de criptomonedas Bots + AI, ¡es increíble~
La fusión de Crypto y AI: el camino de la evolución desde la potencia computacional hasta la economía de agentes inteligentes
La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En medio de la ola de inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el campo de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con la IA. Inicialmente, esta combinación se reflejó principalmente en la agregación de recursos de potencia computacional descentralizados. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial se integran de manera efectiva, logrando una coincidencia entre la oferta y la demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.
La exploración en esta etapa presenta varias características claras:
Orientado al mercado de cola larga: algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
Enfatizar la flexibilidad: mediante el mecanismo de recompensas de contratos inteligentes, activar a los usuarios individuales para que utilicen sus GPU ociosas en el entrenamiento.
Exploración de mecanismos innovadores: introducir competencia de modelos, mecanismos de subred, combinar recursos de Web2, proporcionar servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
Combinar infraestructura física descentralizada: como redes de mapas descentralizadas, redes de cámaras de crowdsourcing, etc., coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar la potencia computacional del hardware de borde.
Uno de los casos más innovadores utiliza una estructura de subred pionera, modularizando los servicios de IA, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token actúa como combustible principal del ecosistema, permitiendo a los usuarios participar en la construcción del ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras.
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 razonamiento descentralizado es insuficiente y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa a nivel de aplicación. Las criptomonedas aún se encuentran en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectarse al nivel de experiencia del usuario.
Lo que realmente enciende el campo de Crypto+AI es el surgimiento de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo tenga la capacidad de aprender de forma autónoma e interactuar, impulsando una revolución fundamental en la forma de las aplicaciones.
El auge de los Agentes de IA: Crypto+AI hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto+AI también ha pasado de los recursos de nivel base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación, marcada por el surgimiento de AI Agent en la cadena, ha reavivado 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. Muchos de los primeros proyectos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando una puesta en marcha fría gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos "evolucionó" rápidamente en solo tres meses, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, y atrajo con éxito la atención de inversores conocidos, impulsando el cambio narrativo de "Agente de IA de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción por parte de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las principales plataformas de redes sociales, la IA comienza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y búsqueda de información en calidad de agente ligero, pasando de una presentación pasiva a una respuesta activa. Algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción mediante IA, como permitir que los usuarios obtengan información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que el Agente de IA se convierta en un motor auxiliar para los proyectos en la cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las áreas como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos y compañía social han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo espectadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto que se centra en el sentimiento del mercado en cadena y el seguimiento de tendencias, logra publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de emociones y análisis dinámico en cadena a través de cuentas bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los equipos de proyectos se dieron cuenta de que los agentes individuales eran incapaces de enfrentar las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos apoyan el modelado de personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multi-agente, lo que permite que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático. Así, Crypto+AI pasó de ser una interfaz de aplicación simple a la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron estándares para la emisión autónoma de tokens por parte de agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, lo que impulsó el nacimiento del "ecosistema nativo de IA".
Tomemos como ejemplo un protocolo, cuya visión central es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, una plataforma de emisión de tokens y estándares de protocolo en cadena innovadores.
La innovación más central es un protocolo que permite a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. El equipo demostró, a través del experimento de "la limonada", la forma primitiva de cinco agentes (planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) trabajando en conjunto bajo el protocolo y completando el flujo de negocio en la cadena.
Actualmente, el protocolo está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: uno es una comunidad de medios autónoma, una agencia de producción de contenido operada por IA; el otro es un fondo de cobertura autónomo, un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA.
Otro proyecto de marco ha reestructurado el sistema de complementos original a través de una nueva versión, introduciendo la orquestación modular de tareas y la colaboración de múltiples agentes, al mismo tiempo que lanza una nueva plataforma que reduce la barrera de entrada para la creación de AI Token.
El surgimiento de estos proyectos marca que Crypto+AI está pasando de la simple intermediación de recursos a la construcción de un sistema económico en cadena, y de funciones puntuales a la reestructuración de las finanzas nativas y de la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con la desaparición del entusiasmo inicial y la aparición de nuevas tendencias, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. La capitalización total del mercado ha caído drásticamente desde su pico, y los proyectos de agentes comunes que una vez obtuvieron altas valoraciones ahora tienen dificultades para sobrevivir. Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado: de la búsqueda de narrativas a la búsqueda de una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
En este contexto, el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), como un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales. El 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 del MCP, cualquier gran modelo 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 también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos proporcionan soporte de potencia computacional seguro y escalable para aplicaciones de MCP, basándose en entornos de ejecución confiables, mientras que otros proyectos, al extender el protocolo MCP, han construido una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: A través de MCP, los agentes pueden colaborar dividiendo funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción del mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV en el tradicional Web3, logrando una gestión de activos en la 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 inteligentemente rutas de ingresos según el perfil del usuario, promoviendo un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Mirando hacia atrás, la evolución de Crypto+AI ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación recreativa, que construyeron una identidad social a través de interacciones ligeras; hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan a la economía en cadena una percepción del mercado más aguda; y finalmente, los agentes DeFAI que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de DeFi sea accesible con un solo clic.
En general, se trata de un hilo claro y progresivo: Agente de conversación de entretenimiento ➔ Agente de conversación de herramientas ➔ Agente de ejecución de transacciones ➔ Capa de abstracción DeFAI ➔ Inteligencia colectiva y colaboración entre múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente de IA a las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no se basa en una simple narrativa, sino que debe establecerse sobre la base de una utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo en el pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, los límites que puede abrir superarán con creces la imaginación.