La fusión de Crypto y AI: desde la infraestructura de base hasta los agentes inteligentes de la Capa de aplicación
A medida que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está explorando activamente caminos de combinación con la IA. Este proceso de fusión ha pasado por una evolución desde la infraestructura de base hasta los agentes inteligentes de la capa de aplicación, mostrando un enorme potencial de innovación y posibilidades de transformación.
Potencia computacional descentralizada: primer intento
Inicialmente, la combinación de Crypto con AI se centró principalmente en la agregación de recursos de poder de cómputo descentralizados. Las características principales de esta etapa incluyen:
Orientado al mercado de cola larga, como la agregación de recursos de GPU distribuidos de IO.net, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste fino de modelos.
Enfatiza la flexibilidad, como Gensyn que activa GPUs personales inactivas para participar en el entrenamiento a través de contratos inteligentes.
Explorar nuevos mecanismos, como Bittensor que introduce competencia de modelos y mecanismos de subred, Render Network que combina recursos de Web2, y ChainML que ofrece servicios de entrenamiento y inferencia de modelos descentralizados.
Combinar DePIN (red de infraestructura física descentralizada), como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras colaborativas, para liberar la eficiencia del hardware de borde.
Entre ellos, la estructura innovadora de subredes de Bittensor es particularmente notable. Modulariza los servicios de IA, con cada subred teniendo su propia comunidad de mineros y validadores independientes. Los usuarios pueden participar en el ecosistema y obtener ganancias de varias maneras, formando un modelo económico de tokens completo.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones obvias: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo es intensa, el rendimiento de descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de narrativa en la capa de aplicación. Crypto aún se encuentra en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente conectar con la experiencia del usuario.
El auge del Agente de IA: hacia la Capa de aplicación
Con la estabilización gradual del mercado de poder computacional descentralizado, la exploración de Crypto y AI ha pasado de los recursos de nivel base a la fase de agentes inteligentes de la capa de aplicación. Esta transformación está marcada por el surgimiento de los Agentes AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto + AI.
El desarrollo del Agente de IA ha pasado por varias etapas:
Fenómeno cultural de memes: los proyectos tempranos rápidamente captaron la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas.
Capacidad de interacción preliminar: la IA comienza a ejecutar tareas simples en plataformas sociales, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Escenarios de aplicación vertical: las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, acompañamiento social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes inteligentes especializados.
Marco de agentes y protocolos de ejecución: La aparición de marcos modularizados como Eliza, GAME, Rig, Swarms, etc., apoya la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente.
Emergencia de la economía de agentes: proyectos como Virtuals, Eliza y ARC han establecido estándares para la emisión autónoma de tokens por parte de agentes, la colaboración en protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad.
Tomando como ejemplo el Protocolo Virtuals, se propone el Protocolo de Comercio de Agentes (ACP), que permite a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de forma autónoma, simulando una economía similar a la de los ecosistemas empresariales humanos. Virtuals, basado en ACP, está incubando comunidades de medios autónomos y grupos de agentes como fondos de cobertura autónomos.
Por otro lado, Eliza ha reconstruido el sistema de plugins original a través de ElizaOS V2, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes, al mismo tiempo que lanzó la plataforma AUTOFUN, reduciendo la barrera de entrada para la creación de tokens de IA.
Estos desarrollos marcan que Crypto+AI está pasando de la simple coordinación de recursos a la construcción de un sistema económico en la cadena, de funciones puntuales a la reconfiguración de las estructuras financieras y sociales nativas.
MCP: Hacia la colaboración y la estandarización
Con la desaceleración del mercado, el campo de Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se ajusta a las necesidades actuales.
MCP proporciona una forma de comunicación unificada entre modelos de lenguaje grandes y datos externos, así como herramientas, lo que simplifica enormemente el proceso de desarrollo y implementación de aplicaciones de IA. El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está surgiendo rápidamente, como el proyecto DARK en el ecosistema de Solana y el proyecto SKYAI en la cadena BNB.
MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Cooperación de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar según la división de funciones para completar tareas complejas.
Automatización de transacciones en cadena: MCP conecta diversos tipos de transacciones y agentes de gestión de riesgos, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
El auge de InfoFi: Basado en MCP, los agentes pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, promoviendo nuevos modelos financieros.
La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes
Al revisar la evolución de Crypto+AI, podemos ver un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad: desde agentes de conversación de entretenimiento, hasta agentes de herramientas, luego agentes de ejecución de transacciones y la capa de abstracción DeFAI, y finalmente avanzando hacia la inteligencia colectiva y la colaboración entre múltiples agentes.
Cada salto acerca más al Agente de IA de las necesidades del mundo real. En el futuro, el desarrollo del Agente de IA ya no dependerá de una narrativa simple, sino que deberá basarse en la utilidad real. Aunque este camino es largo, su potencial supera con creces la imaginación y promete traer cambios revolucionarios al campo de las criptomonedas y la inteligencia artificial.
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SandwichVictim
· hace9h
El dinero se perdió en el camino.
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DefiSecurityGuard
· hace9h
Revisa los contratos inteligentes primero.
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BrokenDAO
· hace9h
Potencia computacional变革超出预期
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DogeBachelor
· hace9h
Análisis muy positivo del mercado de Potencia computacional
La evolución de Crypto y AI: de la potencia computacional descentralizada a la economía de agentes inteligentes
La fusión de Crypto y AI: desde la infraestructura de base hasta los agentes inteligentes de la Capa de aplicación
A medida que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está explorando activamente caminos de combinación con la IA. Este proceso de fusión ha pasado por una evolución desde la infraestructura de base hasta los agentes inteligentes de la capa de aplicación, mostrando un enorme potencial de innovación y posibilidades de transformación.
Potencia computacional descentralizada: primer intento
Inicialmente, la combinación de Crypto con AI se centró principalmente en la agregación de recursos de poder de cómputo descentralizados. Las características principales de esta etapa incluyen:
Entre ellos, la estructura innovadora de subredes de Bittensor es particularmente notable. Modulariza los servicios de IA, con cada subred teniendo su propia comunidad de mineros y validadores independientes. Los usuarios pueden participar en el ecosistema y obtener ganancias de varias maneras, formando un modelo económico de tokens completo.
Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones obvias: la competencia en el mercado de pura potencia de cálculo es intensa, el rendimiento de descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de narrativa en la capa de aplicación. Crypto aún se encuentra en un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente conectar con la experiencia del usuario.
El auge del Agente de IA: hacia la Capa de aplicación
Con la estabilización gradual del mercado de poder computacional descentralizado, la exploración de Crypto y AI ha pasado de los recursos de nivel base a la fase de agentes inteligentes de la capa de aplicación. Esta transformación está marcada por el surgimiento de los Agentes AI en la cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto + AI.
El desarrollo del Agente de IA ha pasado por varias etapas:
Fenómeno cultural de memes: los proyectos tempranos rápidamente captaron la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas.
Capacidad de interacción preliminar: la IA comienza a ejecutar tareas simples en plataformas sociales, pasando de la exhibición pasiva a la respuesta activa.
Escenarios de aplicación vertical: las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, acompañamiento social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes inteligentes especializados.
Marco de agentes y protocolos de ejecución: La aparición de marcos modularizados como Eliza, GAME, Rig, Swarms, etc., apoya la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente.
Emergencia de la economía de agentes: proyectos como Virtuals, Eliza y ARC han establecido estándares para la emisión autónoma de tokens por parte de agentes, la colaboración en protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad.
Tomando como ejemplo el Protocolo Virtuals, se propone el Protocolo de Comercio de Agentes (ACP), que permite a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de forma autónoma, simulando una economía similar a la de los ecosistemas empresariales humanos. Virtuals, basado en ACP, está incubando comunidades de medios autónomos y grupos de agentes como fondos de cobertura autónomos.
Por otro lado, Eliza ha reconstruido el sistema de plugins original a través de ElizaOS V2, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes, al mismo tiempo que lanzó la plataforma AUTOFUN, reduciendo la barrera de entrada para la creación de tokens de IA.
Estos desarrollos marcan que Crypto+AI está pasando de la simple coordinación de recursos a la construcción de un sistema económico en la cadena, de funciones puntuales a la reconfiguración de las estructuras financieras y sociales nativas.
MCP: Hacia la colaboración y la estandarización
Con la desaceleración del mercado, el campo de Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se ajusta a las necesidades actuales.
MCP proporciona una forma de comunicación unificada entre modelos de lenguaje grandes y datos externos, así como herramientas, lo que simplifica enormemente el proceso de desarrollo y implementación de aplicaciones de IA. El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está surgiendo rápidamente, como el proyecto DARK en el ecosistema de Solana y el proyecto SKYAI en la cadena BNB.
MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes
Al revisar la evolución de Crypto+AI, podemos ver un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad: desde agentes de conversación de entretenimiento, hasta agentes de herramientas, luego agentes de ejecución de transacciones y la capa de abstracción DeFAI, y finalmente avanzando hacia la inteligencia colectiva y la colaboración entre múltiples agentes.
Cada salto acerca más al Agente de IA de las necesidades del mundo real. En el futuro, el desarrollo del Agente de IA ya no dependerá de una narrativa simple, sino que deberá basarse en la utilidad real. Aunque este camino es largo, su potencial supera con creces la imaginación y promete traer cambios revolucionarios al campo de las criptomonedas y la inteligencia artificial.