En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el sector de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con ella. Inicialmente, esta combinación se manifestó principalmente en la agregación de recursos de potencia de cálculo descentralizados. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos en todo el mundo se coordinan de manera eficaz, logrando una conexión entre la oferta y la demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y equitativo.
En un contexto donde los precios de los servicios de nube centralizados son altos y los recursos son excluyentes, la demanda de los desarrolladores pequeños y medianos y del mercado de larga cola por poder de cálculo flexible y de bajo umbral está en aumento. La característica de descentralización de las criptomonedas se convierte en una oportunidad. La exploración en esta fase presenta características distintivas:
Entre ellos, algunos proyectos han reducido la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos mediante la agregación de recursos de GPU distribuidos. Otros activan la participación de usuarios individuales con GPU inactivas en el entrenamiento a través de mecanismos de recompensas basados en contratos inteligentes. También hay proyectos que introducen competición de modelos y mecanismos de subredes, o combinan recursos de Web2 para ofrecer servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
En esta etapa, un proyecto innovador modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera, donde cada subred tiene su propia comunidad de mineros y validadores. Su token actúa como el combustible principal del ecosistema, y los usuarios pueden participar en la construcción del ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones obvias: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo ha caído 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. Las criptomonedas todavía se encuentran en el papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente conectar con la experiencia del usuario.
Esta fusión parece sembrar las bases para el futuro. Lo que realmente enciende este campo es el surgimiento posterior de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo en sí tenga la capacidad de aprender de forma autónoma e interactuar, impulsando una revolución fundamental en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: la fusión de las capas de aplicación de criptomonedas y IA
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de la fusión entre criptomonedas e IA ha pasado de los recursos base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Este cambio se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.
En sus inicios, los tokens de IA a menudo se encontraban en la fase de fenómeno cultural de memes. Muchos proyectos tempranos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque frío gracias a la resonancia de la comunidad y la difusión emocional. Entre ellos, algunos proyectos "evolucionaron" rápidamente en poco tiempo, pasando de publicaciones simples en la cadena y generación de contenido a la creación de tokens, construcción de narrativas, difusión social, e incluso atrayendo la atención de inversores conocidos, impulsando el cambio narrativo de "los Agentes de IA saltando de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
A medida que aumenta la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las principales plataformas sociales, la IA actúa como un agente ligero para ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la recuperación de información, pasando de una exhibición pasiva a una respuesta activa. Algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción a través de la IA, como permitir a los usuarios obtener información del proyecto mediante un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que el Agente de IA se convierta en un motor auxiliar de proyectos en la cadena.
Pronto, los Agentes de IA se están infiltrando en escenarios de aplicación más verticales. El financiamiento en 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 cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en el seguimiento del sentimiento del mercado y las tendencias en cadena, que logran publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena a través de plataformas sociales, convirtiéndose en representantes de la transición de la narrativa emocional de las criptomonedas y la IA hacia aplicaciones racionales.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y los protocolos de ejecución. Los promotores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran incapaces de hacer frente a las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos soportan la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración de múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a operar de manera sistemática. La fusión de criptomonedas y AI, por lo tanto, ha pasado de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática de "protocolos de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron 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 nativo de IA".
La visión central de estos proyectos es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de forma independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto a los humanos y otros agentes inteligentes. Se basan en múltiples pilares tecnológicos, incluyendo un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y estándares de protocolo que regulan los contratos, transacciones y procesos de acumulación de reputación entre los agentes de IA.
Estas innovaciones permiten que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de forma autónoma, simulando una economía similar a la de un ecosistema empresarial humano. Algunos proyectos ya han comenzado a incubar grupos de agentes, como comunidades de medios autónomos y fondos de cobertura autónomos, que muestran los primeros ejemplos de sistemas de creación de contenido y gestión de activos descentralizados impulsados por IA.
Estos desarrollos indican que la fusión de las criptomonedas con la IA está pasando de la simple intermediación de recursos a la construcción de un sistema económico en la cadena, 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 disminución del entusiasmo inicial y la aparición de las tendencias de memes, la fusión de las criptomonedas con la IA está pasando por una profunda reestructuración. La capitalización total del mercado ha caído drásticamente desde su pico, y la cantidad de nuevos proyectos creados también ha disminuido significativamente. Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado, pasando de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol, MCP), como un estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales. MCP tiene como objetivo unificar la forma en que los modelos de lenguaje de gran tamaño se comunican con datos y herramientas externas, permitiendo que cualquier modelo de lenguaje acceda 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 surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables (TEE) para proporcionar soporte de computación seguro y escalable para aplicaciones MCP, mientras que otros amplían el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, creando así una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
MCP ha abierto una nueva dirección para la fusión de criptomonedas y AI en el futuro:
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 de mercado, gestión de riesgos, etc., mejorando la eficiencia y fiabilidad global.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta varios tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, abordando problemas como el deslizamiento, la fricción en las transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo ejecutan 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
Al mirar hacia atrás, la evolución de la fusión entre las criptomonedas y la IA es un camino largo que profundiza sus funciones y mejora su utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, pasando por los agentes de análisis Alpha y herramientas que comenzaron a surgir, hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado la distancia entre el Agente de IA y las necesidades del mundo real.
Esta es una línea clara y progresiva: Agente de conversación de entretenimiento → Agente de conversación de herramientas → Agente de ejecución de transacciones → Capa abstracta de DeFAI → Inteligencia colectiva y colaboración de múltiples agentes. Por esta razón, el futuro de los Agentes de IA ya no es simplemente un impulso narrativo, sino que debe basarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo imaginable.
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BoredApeResistance
· 08-12 06:21
Todo se ha juntado.
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BearMarketLightning
· 08-12 06:21
Otra vez hablando de la combinación de ai y crypto, mejor ve a jugar un juego.
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DaoGovernanceOfficer
· 08-12 06:14
*suspiro* empíricamente hablando, esto es solo el verano de defi 2.0 con palabras de moda de IA...
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ser_we_are_ngmi
· 08-12 06:10
Clásicas tácticas para tomar a la gente por tonta
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BloodInStreets
· 08-12 06:10
tontos tomar a la gente por tonta GPU ¿no? Estoy rendido...
Activos Cripto y la fusión de la IA: del mercado de potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
Un nuevo capítulo en la fusión de Crypto y AI
En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el sector de las criptomonedas también está buscando activamente formas de combinarse con ella. Inicialmente, esta combinación se manifestó principalmente en la agregación de recursos de potencia de cálculo descentralizados. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos en todo el mundo se coordinan de manera eficaz, logrando una conexión entre la oferta y la demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y equitativo.
En un contexto donde los precios de los servicios de nube centralizados son altos y los recursos son excluyentes, la demanda de los desarrolladores pequeños y medianos y del mercado de larga cola por poder de cálculo flexible y de bajo umbral está en aumento. La característica de descentralización de las criptomonedas se convierte en una oportunidad. La exploración en esta fase presenta características distintivas:
Entre ellos, algunos proyectos han reducido la barrera de entrada para la inferencia ligera y el ajuste de modelos mediante la agregación de recursos de GPU distribuidos. Otros activan la participación de usuarios individuales con GPU inactivas en el entrenamiento a través de mecanismos de recompensas basados en contratos inteligentes. También hay proyectos que introducen competición de modelos y mecanismos de subredes, o combinan recursos de Web2 para ofrecer servicios de entrenamiento e inferencia de modelos descentralizados.
En esta etapa, un proyecto innovador modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera, donde cada subred tiene su propia comunidad de mineros y validadores. Su token actúa como el combustible principal del ecosistema, y los usuarios pueden participar en la construcción del ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones obvias: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo ha caído 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. Las criptomonedas todavía se encuentran en el papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente conectar con la experiencia del usuario.
Esta fusión parece sembrar las bases para el futuro. Lo que realmente enciende este campo es el surgimiento posterior de la narrativa de los Agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo en sí tenga la capacidad de aprender de forma autónoma e interactuar, impulsando una revolución fundamental en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: la fusión de las capas de aplicación de criptomonedas y IA
A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de la fusión entre criptomonedas e IA ha pasado de los recursos base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Este cambio se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.
En sus inicios, los tokens de IA a menudo se encontraban en la fase de fenómeno cultural de memes. Muchos proyectos tempranos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomórficas y entretenidas, logrando un arranque frío gracias a la resonancia de la comunidad y la difusión emocional. Entre ellos, algunos proyectos "evolucionaron" rápidamente en poco tiempo, pasando de publicaciones simples en la cadena y generación de contenido a la creación de tokens, construcción de narrativas, difusión social, e incluso atrayendo la atención de inversores conocidos, impulsando el cambio narrativo de "los Agentes de IA saltando de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
A medida que aumenta la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades interactivas iniciales. En las principales plataformas sociales, la IA actúa como un agente ligero para ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la recuperación de información, pasando de una exhibición pasiva a una respuesta activa. Algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción a través de la IA, como permitir a los usuarios obtener información del proyecto mediante un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que el Agente de IA se convierta en un motor auxiliar de proyectos en la cadena.
Pronto, los Agentes de IA se están infiltrando en escenarios de aplicación más verticales. El financiamiento en 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 cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en el seguimiento del sentimiento del mercado y las tendencias en cadena, que logran publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena a través de plataformas sociales, convirtiéndose en representantes de la transición de la narrativa emocional de las criptomonedas y la IA hacia aplicaciones racionales.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y los protocolos de ejecución. Los promotores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran incapaces de hacer frente a las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos soportan la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración de múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a operar de manera sistemática. La fusión de criptomonedas y AI, por lo tanto, ha pasado de interfaces de aplicación simples a la fase sistemática de "protocolos de operación".
Al mismo tiempo, la economía de agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron 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 nativo de IA".
La visión central de estos proyectos es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de forma independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto a los humanos y otros agentes inteligentes. Se basan en múltiples pilares tecnológicos, incluyendo un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y estándares de protocolo que regulan los contratos, transacciones y procesos de acumulación de reputación entre los agentes de IA.
Estas innovaciones permiten que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de forma autónoma, simulando una economía similar a la de un ecosistema empresarial humano. Algunos proyectos ya han comenzado a incubar grupos de agentes, como comunidades de medios autónomos y fondos de cobertura autónomos, que muestran los primeros ejemplos de sistemas de creación de contenido y gestión de activos descentralizados impulsados por IA.
Estos desarrollos indican que la fusión de las criptomonedas con la IA está pasando de la simple intermediación de recursos a la construcción de un sistema económico en la cadena, 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 disminución del entusiasmo inicial y la aparición de las tendencias de memes, la fusión de las criptomonedas con la IA está pasando por una profunda reestructuración. La capitalización total del mercado ha caído drásticamente desde su pico, y la cantidad de nuevos proyectos creados también ha disminuido significativamente. Este cambio marca una transformación en la mentalidad del mercado, pasando de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol, MCP), como un estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales. MCP tiene como objetivo unificar la forma en que los modelos de lenguaje de gran tamaño se comunican con datos y herramientas externas, permitiendo que cualquier modelo de lenguaje acceda 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 surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables (TEE) para proporcionar soporte de computación seguro y escalable para aplicaciones MCP, mientras que otros amplían el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, creando así una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
MCP ha abierto una nueva dirección para la fusión de criptomonedas y AI en el futuro:
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 de mercado, gestión de riesgos, etc., mejorando la eficiencia y fiabilidad global.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta varios tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, abordando problemas como el deslizamiento, la fricción en las transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo ejecutan 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
Al mirar hacia atrás, la evolución de la fusión entre las criptomonedas y la IA es un camino largo que profundiza sus funciones y mejora su utilidad. Desde los primeros agentes de conversación de entretenimiento, pasando por los agentes de análisis Alpha y herramientas que comenzaron a surgir, hasta los agentes que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en la cadena, cada salto ha acercado la distancia entre el Agente de IA y las necesidades del mundo real.
Esta es una línea clara y progresiva: Agente de conversación de entretenimiento → Agente de conversación de herramientas → Agente de ejecución de transacciones → Capa abstracta de DeFAI → Inteligencia colectiva y colaboración de múltiples agentes. Por esta razón, el futuro de los Agentes de IA ya no es simplemente un impulso narrativo, sino que debe basarse en la utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al apoyo de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir es mucho más allá de lo imaginable.