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 barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está explorando su propia vía de conexión. Inicialmente, la combinación de estos dos campos comenzó con la agregación de Potencia computacional descentralizada. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial pueden ser coordinados, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes un mecanismo de incentivos transparente y justo.
En el contexto de altos precios de los servicios en la nube centralizados y la exclusividad de los recursos, la demanda de potencia computacional flexible y de bajo umbral por parte de los desarrolladores pequeños y medianos y del mercado de cola larga está aumentando día a día. Las características de descentralización de las criptomonedas se convierten en la oportunidad para romper con esta situación. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga
Enfatizar la flexibilidad
Explorar mecanismos de innovación
Combinando infraestructura física descentralizada
Entre ellos, un proyecto ha modularizado los servicios de IA a través de una estructura de subred innovadora, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token se utiliza como 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 potencia computacional se ha convertido en una guerra de precios, el rendimiento de razonamiento descentralizado es insuficiente y la correspondencia entre oferta y demanda carece de una narrativa a nivel de aplicación. Las criptomonedas siguen desempeñando un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
Lo que realmente encendió este campo fue el posterior auge de la narrativa del Agente de IA: llevar a los agentes a la blockchain, dotando a los protocolos de capacidad de aprendizaje e interacción autónoma, impulsando una revolución fundamental en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: la criptomoneda y la IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de criptomonedas y AI también ha pasado de los recursos de base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de 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 sus inicios, los tokens de IA se mantenían en la etapa de fenómeno cultural, capturando rápidamente la atención a través de imágenes humanizadas y entretenidas. A medida que aumentaban las demandas de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a adquirir una capacidad de interacción básica, ejecutando tareas simples en plataformas sociales con una identidad de agente liviana.
El Agente de IA luego se infiltra en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, acompañamiento social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los equipos del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar para satisfacer demandas complejas, por lo que varios marcos modularizados surgieron sucesivamente, apoyando la modelación de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes.
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 protocolaria y la difusión social a través de AI Launchpad, promoviendo el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
La visión central de cierto protocolo es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de forma independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modulares, una plataforma tokenizada y estándares de acuerdos comerciales.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con el retiro del entusiasmo inicial, las criptomonedas y la IA están experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de seguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), como un estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, utilizado para unificar la forma de comunicación entre modelos de lenguaje grandes y datos o herramientas externas. A través de MCP, cualquier modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complicados.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de potencia computacional seguro y escalable para aplicaciones MCP, mientras que otros amplían el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes.
MCP abre una nueva dirección para la fusión de criptomonedas y AI en el futuro:
Colaboración de múltiples agentes
Automatización de transacciones en la cadena
Surgimiento de la Finanzas de Información (InfoFi)
La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes
Al revisar el pasado, la fusión de las criptomonedas con la IA ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación entretenidos, hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego a los agentes DeFAI que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en 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 DeFAI ➔ Inteligencia colectiva y colaboración multiagente.
El futuro de los Agentes de IA ya no se basa simplemente en la narrativa, sino que debe construirse sobre una base de utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al soporte de la utilidad acumulativa continua, el límite que podrá abrir será mucho más allá de lo que se puede imaginar.
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BackrowObserver
· 07-29 05:00
Nómadas digitales, personas ociosas, siempre están comiendo semillas de girasol y mirando el espectáculo.
Por favor, dé una opinión en chino.
"¿Introducir una posición aún es posible, hermanos?"
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DAOdreamer
· 07-27 03:32
Potencia computacional precio bajo no se va a volver a venir
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BearMarketSunriser
· 07-26 21:30
¡Esta ola de IA va a hacer que los precios de las tarjetas gráficas se disparen!
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ThreeHornBlasts
· 07-26 21:30
¿Todavía están haciendo ruido con la IA?
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LiquiditySurfer
· 07-26 21:30
¡Vamos! ¡Con la minería de Cardano también se puede ganar dinero!
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PanicSeller69
· 07-26 21:29
La potencia computacional ha subido, los que entienden, entienden.
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TokenTaxonomist
· 07-26 21:24
*en realidad* esta asignación de recursos computacionales presenta un preocupante cuello de botella evolutivo... necesito más datos sobre el equilibrio de Nash, para ser honesto.
AI impulsa Web3: el camino de la evolución desde la Potencia computacional hasta la economía de agentes
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 barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está explorando su propia vía de conexión. Inicialmente, la combinación de estos dos campos comenzó con la agregación de Potencia computacional descentralizada. A través de la tecnología blockchain, los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel mundial pueden ser coordinados, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos y proporcionando a los contribuyentes un mecanismo de incentivos transparente y justo.
En el contexto de altos precios de los servicios en la nube centralizados y la exclusividad de los recursos, la demanda de potencia computacional flexible y de bajo umbral por parte de los desarrolladores pequeños y medianos y del mercado de cola larga está aumentando día a día. Las características de descentralización de las criptomonedas se convierten en la oportunidad para romper con esta situación. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Entre ellos, un proyecto ha modularizado los servicios de IA a través de una estructura de subred innovadora, donde cada subred cuenta con comunidades independientes de mineros y validadores. Su token se utiliza como 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 potencia computacional se ha convertido en una guerra de precios, el rendimiento de razonamiento descentralizado es insuficiente y la correspondencia entre oferta y demanda carece de una narrativa a nivel de aplicación. Las criptomonedas siguen desempeñando un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin lograr realmente conectar con la experiencia del usuario.
Lo que realmente encendió este campo fue el posterior auge de la narrativa del Agente de IA: llevar a los agentes a la blockchain, dotando a los protocolos de capacidad de aprendizaje e interacción autónoma, impulsando una revolución fundamental en las formas de aplicación.
El auge del Agente de IA: la criptomoneda y la IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de criptomonedas y AI también ha pasado de los recursos de base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de 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 sus inicios, los tokens de IA se mantenían en la etapa de fenómeno cultural, capturando rápidamente la atención a través de imágenes humanizadas y entretenidas. A medida que aumentaban las demandas de interacción de los usuarios, los tokens de IA comenzaron a adquirir una capacidad de interacción básica, ejecutando tareas simples en plataformas sociales con una identidad de agente liviana.
El Agente de IA luego se infiltra en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, acompañamiento social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución. Los equipos del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar para satisfacer demandas complejas, por lo que varios marcos modularizados surgieron sucesivamente, apoyando la modelación de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes.
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 protocolaria y la difusión social a través de AI Launchpad, promoviendo el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".
La visión central de cierto protocolo es permitir que los agentes de IA no solo realicen tareas de forma independiente, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modulares, una plataforma tokenizada y estándares de acuerdos comerciales.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con el retiro del entusiasmo inicial, las criptomonedas y la IA están experimentando una profunda reestructuración. El mercado ha pasado de seguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), como un estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, utilizado para unificar la forma de comunicación entre modelos de lenguaje grandes y datos o herramientas externas. A través de MCP, cualquier modelo de lenguaje puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complicados.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de potencia computacional seguro y escalable para aplicaciones MCP, mientras que otros amplían el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes.
MCP abre una nueva dirección para la fusión de criptomonedas y AI en el futuro:
La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes
Al revisar el pasado, la fusión de las criptomonedas con la IA ha sido un largo camino de profundización de funciones y mejora de la utilidad. Desde los primeros agentes de conversación entretenidos, hasta la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, y luego a los agentes DeFAI que encapsulan directamente el lenguaje natural en operaciones financieras en 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 DeFAI ➔ Inteligencia colectiva y colaboración multiagente.
El futuro de los Agentes de IA ya no se basa simplemente en la narrativa, sino que debe construirse sobre una base de utilidad real. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al soporte de la utilidad acumulativa continua, el límite que podrá abrir será mucho más allá de lo que se puede imaginar.
Por favor, dé una opinión en chino.
"¿Introducir una posición aún es posible, hermanos?"