Da agregação de recursos à inovação de aplicações: O caminho da fusão entre Crypto e AI
Computação descentralizada: uma primeira exploração da combinação entre Crypto e AI
No momento em que a onda da inteligência artificial varre o mundo, o mundo das criptomoedas também está ativamente à procura de formas de se integrar a ela. As tentativas iniciais se concentraram na integração de recursos de computação descentralizados, visando utilizar a tecnologia blockchain para coordenar os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo, realizando a conexão entre oferta e demanda, reduzindo custos e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuidores de recursos.
A exploração nesta fase é principalmente direcionada para o mercado de cauda longa, enfatizando a flexibilidade e mecanismos de inovação. Por exemplo, alguns projetos agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste de modelos; outros recompensam solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais com GPUs ociosas a participar do treinamento. Há também projetos que introduzem competição de modelos e mecanismos de sub-rede, ou combinam recursos da internet tradicional, oferecendo serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações claras: a competição no mercado de pura capacidade de computação entrou em uma guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de raciocínio é insuficiente, e a correspondência de oferta e demanda carece de uma narrativa na camada de aplicação. As criptomoedas ainda permanecem no papel de infraestrutura básica no mundo da IA, sem realmente atingir o nível da experiência do usuário.
A Ascensão do Agente de IA: Crypto e IA Rumo à Camada de Aplicação
Com a estabilização gradual do mercado de poder computacional descentralizado, a exploração da fusão entre Crypto e IA avança dos recursos de base para agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta transformação é marcada pelo surgimento de Agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado sobre a combinação de ambos.
No início, os tokens de IA ainda estavam na fase de fenômeno cultural, com muitos projetos atraindo rapidamente atenção com imagens humanizadas e de entretenimento. À medida que a demanda por interação dos usuários aumentava, os tokens de IA começaram a possuir capacidades de interação básicas, executando tarefas simples nas redes sociais como agentes leves.
Em seguida, o Agente de IA começou a penetrar em cenários de aplicação mais verticais, como finanças em blockchain, NFT, análise de dados, entre outros, gerando uma grande quantidade de agentes especializados. Os usuários podem participar diretamente das operações em blockchain, executar estratégias e gerenciar ativos através desses agentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento da estrutura Agent e do protocolo de execução. Alguns projetos perceberam que agentes únicos têm dificuldade em lidar com as complexas necessidades on-chain, por isso desenvolveram uma estrutura modular que suporta modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração entre múltiplos agentes. Isso fez com que os agentes on-chain passassem de indivíduos isolados para uma operação sistemática, e a combinação de Crypto e IA, assim, evoluiu de interfaces de aplicação simples para a fase sistemática dos "protocolos de operação".
Ao mesmo tempo, a economia Agent começou a brotar na blockchain. Alguns projetos estabeleceram padrões de emissão de tokens autônomos de agentes, colaboração de protocolos e disseminação social através do AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "economia nativa de IA".
Colaboração e Padronização: MCP e as novas direções que traz
Com o desaparecimento do entusiasmo inicial, a combinação de Crypto e IA está passando por uma reestruturação profunda. O mercado está a voltar de uma busca por narrativas para a busca de um verdadeiro ajuste entre produto e mercado. Nesse contexto, o Model Context Protocol (MCP), como um protocolo padrão aberto criado para aplicações de IA, tornou-se o novo catalisador que melhor se adapta às necessidades atuais.
MCP é um protocolo padrão aberto que unifica a forma como os LLM comunicam com dados e ferramentas externas. Através do MCP, qualquer modelo de linguagem grande pode acessar de forma unificada e segura fontes de dados externas e ferramentas, sem a necessidade de desenvolvimento de integrações personalizadas complexas e repetitivas.
O ecossistema de aplicações em torno do MCP está a surgir rapidamente. Alguns projetos dependem de ambientes de execução confiáveis para fornecer suporte de computação seguro e escalável para aplicações MCP; outros, por sua vez, estão a expandir o protocolo MCP, agregando acesso a dados de múltiplas cadeias e implantação de Agentes, construindo uma camada de dados unificada para aplicações de IA na Web3.
Mais importante ainda, o MCP abre novas direções para a fusão de Crypto e IA no futuro: colaboração entre múltiplos agentes, automação de transações em cadeia, surgimento de finanças informacionais (InfoFi), entre outros.
Resumo: A longa evolução da economia dos agentes
Ao revisitar a trajetória da fusão entre Crypto e AI, vemos um longo caminho de aprofundamento de funcionalidades e aumento da utilidade. Desde os primeiros agentes de diálogo de entretenimento, passando pelos agentes analíticos Alpha e ferramentas que surgiram gradualmente, até os DeFAI inteligentes que encapsulam diretamente a linguagem natural em operações financeiras on-chain, cada salto aproxima a distância entre o Agente de AI e as necessidades do mundo real.
Este caminho de evolução é claramente visível: agente de diálogo de entretenimento → agente de diálogo de ferramentas → agente de execução de transações → camada abstrata DeFAI → inteligência coletiva e colaboração entre múltiplos agentes. O futuro do Agente de IA não será mais impulsionado por narrativas simples, mas deve ser construído sobre uma base de utilidade real. Este caminho será mais longo do que qualquer ciclo narrativo no passado, mas também, devido ao suporte contínuo da utilidade acumulada, o limite que poderá abrir será muito além da imaginação.
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SatoshiHeir
· 8h atrás
Hã, vocês ainda estão debatendo interminavelmente sobre o ajuste de contratos? Com base na hipótese de Satoshi Nakamoto-Turing, este caminho não leva a lugar nenhum.
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StakeTillRetire
· 8h atrás
Quando é que se poderá minerar AI?
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ZkSnarker
· 8h atrás
ok mas imagina tentar explicar ZK a uma IA... recursão muito?
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LightningClicker
· 8h atrás
Outra razão para fazer as pessoas de parvas... brincar com conceitos para ganhar visibilidade.
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GasFeeCryer
· 8h atrás
Mineração não é tão bom quanto aumentar o poder de computação, cheira bem
O caminho da fusão entre Crypto e AI: da agregação de recursos à economia de agentes inteligentes
Da agregação de recursos à inovação de aplicações: O caminho da fusão entre Crypto e AI
Computação descentralizada: uma primeira exploração da combinação entre Crypto e AI
No momento em que a onda da inteligência artificial varre o mundo, o mundo das criptomoedas também está ativamente à procura de formas de se integrar a ela. As tentativas iniciais se concentraram na integração de recursos de computação descentralizados, visando utilizar a tecnologia blockchain para coordenar os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo, realizando a conexão entre oferta e demanda, reduzindo custos e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuidores de recursos.
A exploração nesta fase é principalmente direcionada para o mercado de cauda longa, enfatizando a flexibilidade e mecanismos de inovação. Por exemplo, alguns projetos agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste de modelos; outros recompensam solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais com GPUs ociosas a participar do treinamento. Há também projetos que introduzem competição de modelos e mecanismos de sub-rede, ou combinam recursos da internet tradicional, oferecendo serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações claras: a competição no mercado de pura capacidade de computação entrou em uma guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de raciocínio é insuficiente, e a correspondência de oferta e demanda carece de uma narrativa na camada de aplicação. As criptomoedas ainda permanecem no papel de infraestrutura básica no mundo da IA, sem realmente atingir o nível da experiência do usuário.
A Ascensão do Agente de IA: Crypto e IA Rumo à Camada de Aplicação
Com a estabilização gradual do mercado de poder computacional descentralizado, a exploração da fusão entre Crypto e IA avança dos recursos de base para agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta transformação é marcada pelo surgimento de Agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado sobre a combinação de ambos.
No início, os tokens de IA ainda estavam na fase de fenômeno cultural, com muitos projetos atraindo rapidamente atenção com imagens humanizadas e de entretenimento. À medida que a demanda por interação dos usuários aumentava, os tokens de IA começaram a possuir capacidades de interação básicas, executando tarefas simples nas redes sociais como agentes leves.
Em seguida, o Agente de IA começou a penetrar em cenários de aplicação mais verticais, como finanças em blockchain, NFT, análise de dados, entre outros, gerando uma grande quantidade de agentes especializados. Os usuários podem participar diretamente das operações em blockchain, executar estratégias e gerenciar ativos através desses agentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento da estrutura Agent e do protocolo de execução. Alguns projetos perceberam que agentes únicos têm dificuldade em lidar com as complexas necessidades on-chain, por isso desenvolveram uma estrutura modular que suporta modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração entre múltiplos agentes. Isso fez com que os agentes on-chain passassem de indivíduos isolados para uma operação sistemática, e a combinação de Crypto e IA, assim, evoluiu de interfaces de aplicação simples para a fase sistemática dos "protocolos de operação".
Ao mesmo tempo, a economia Agent começou a brotar na blockchain. Alguns projetos estabeleceram padrões de emissão de tokens autônomos de agentes, colaboração de protocolos e disseminação social através do AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "economia nativa de IA".
Colaboração e Padronização: MCP e as novas direções que traz
Com o desaparecimento do entusiasmo inicial, a combinação de Crypto e IA está passando por uma reestruturação profunda. O mercado está a voltar de uma busca por narrativas para a busca de um verdadeiro ajuste entre produto e mercado. Nesse contexto, o Model Context Protocol (MCP), como um protocolo padrão aberto criado para aplicações de IA, tornou-se o novo catalisador que melhor se adapta às necessidades atuais.
MCP é um protocolo padrão aberto que unifica a forma como os LLM comunicam com dados e ferramentas externas. Através do MCP, qualquer modelo de linguagem grande pode acessar de forma unificada e segura fontes de dados externas e ferramentas, sem a necessidade de desenvolvimento de integrações personalizadas complexas e repetitivas.
O ecossistema de aplicações em torno do MCP está a surgir rapidamente. Alguns projetos dependem de ambientes de execução confiáveis para fornecer suporte de computação seguro e escalável para aplicações MCP; outros, por sua vez, estão a expandir o protocolo MCP, agregando acesso a dados de múltiplas cadeias e implantação de Agentes, construindo uma camada de dados unificada para aplicações de IA na Web3.
Mais importante ainda, o MCP abre novas direções para a fusão de Crypto e IA no futuro: colaboração entre múltiplos agentes, automação de transações em cadeia, surgimento de finanças informacionais (InfoFi), entre outros.
Resumo: A longa evolução da economia dos agentes
Ao revisitar a trajetória da fusão entre Crypto e AI, vemos um longo caminho de aprofundamento de funcionalidades e aumento da utilidade. Desde os primeiros agentes de diálogo de entretenimento, passando pelos agentes analíticos Alpha e ferramentas que surgiram gradualmente, até os DeFAI inteligentes que encapsulam diretamente a linguagem natural em operações financeiras on-chain, cada salto aproxima a distância entre o Agente de AI e as necessidades do mundo real.
Este caminho de evolução é claramente visível: agente de diálogo de entretenimento → agente de diálogo de ferramentas → agente de execução de transações → camada abstrata DeFAI → inteligência coletiva e colaboração entre múltiplos agentes. O futuro do Agente de IA não será mais impulsionado por narrativas simples, mas deve ser construído sobre uma base de utilidade real. Este caminho será mais longo do que qualquer ciclo narrativo no passado, mas também, devido ao suporte contínuo da utilidade acumulada, o limite que poderá abrir será muito além da imaginação.