A fusão da IA com o Web3 torna-se um tópico quente na Conferência de Consenso de Hong Kong 2025

Recentemente, na Conferência de Consenso de Hong Kong 2025, a fusão da IA com o Web3 tornou-se um grande tópico em destaque. Tanto no palco principal quanto nas sessões paralelas, podiam ser ouvidas discussões animadas sobre a combinação da IA com o Web3. Este artigo irá compartilhar com os leitores algumas percepções de ponta da conferência.

I. Infraestrutura de IA

1. Plataforma e estrutura do Agente de IA

Com o surgimento do conceito de Agente de IA, a construção de plataformas e frameworks relacionados tem sido extremamente popular nos últimos seis meses. Estes projetos oferecem uma plataforma de baixo custo para desenvolvedores e usuários comuns utilizarem Agentes de IA, tornando-se uma das principais direções dos projetos de IA nesta rodada.

Projetos que merecem atenção incluem:

• 0G Labs: O primeiro sistema operativo de inteligência artificial descentralizado, que conecta recursos de computação, dados e modelos através da construção de uma Layer 1 exclusiva para IA.
• DeAgentAI: uma plataforma inovadora focada em agentes de IA descentralizados, dedicada a impulsionar o desenvolvimento de tecnologias multi-agente.
• Autonomys Network: pilha de infraestrutura descentralizada, destinada a realizar colaboração homem-máquina segura e autônoma.
• Gaia Network: Plataforma de infraestrutura de IA descentralizada, que suporta o desenvolvimento e execução distribuída de agentes e aplicações de IA.
• Questflow: Uma rede descentralizada composta por vários Agentes de IA, onde os usuários podem concluir tarefas de forma autônoma simplesmente descrevendo suas necessidades.

2. IA descentralizada

A IA descentralizada é o objetivo final da IA em blockchain. Atualmente, muitos projetos estão se esforçando nas áreas de poder computacional, dados e modelos, com a esperança de quebrar o monopólio das grandes empresas sobre os LLMs de forma descentralizada, ajudando o público a obter a propriedade dos dados e modelos.

Alguns projetos típicos incluem:

• Vana: empenha-se em construir uma plataforma de soberania de dados de utilizadores descentralizada, transformando dados pessoais em ativos financeiros.
• Hyperbolic: Plataforma de nuvem AI de acesso aberto, que integra recursos computacionais globais, oferecendo recursos GPU e serviços AI económicos e escaláveis.
• OpenLedger: Focado na próxima geração de redes de IA e blockchain, oferecendo infraestrutura econômica descentralizada.
• IO.NET: Plataforma de computação descentralizada que oferece acesso sob demanda a clusters de GPU e CPU.
• Aethir: uma plataforma inovadora que oferece infraestrutura de computação em nuvem distribuída.
• MinionLab: Rede de agentes inteligentes descentralizados e autônomos para mineração em tempo real de dados da Internet.
• GAIB: Soluções de camada econômica dedicadas à IA e computação de alto desempenho.
• Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 projetada para a economia de inteligência artificial.
• Automata: fornece uma camada intermediária de proteção de privacidade e computação sem rastreamento para aplicações descentralizadas.
• AI Público: criar uma plataforma de dados de IA aberta e transparente, que suporte a coleta e anotação de dados multimodais.

3. AI verificável

Um dos principais desafios enfrentados pelo desenvolvimento de IA é a falta de transparência no processo de treinamento e a incapacidade de garantir a precisão dos resultados gerados pela IA. Atualmente, muitos projetos buscam alcançar a verificabilidade do processo de treinamento da IA através de tecnologias como ZKP e TEE, garantindo a confiabilidade dos resultados gerados pela IA.

Projetos que merecem atenção incluem:

• Phala Network: Plataforma de computação em nuvem descentralizada que oferece serviços de computação privada e raciocínio de IA confiáveis para aplicações em blockchain.
• Brevis: motor de computação descentralizada, que fornece IA e computação em blockchain verificáveis fora da cadeia.
• Verisense Network: uma plataforma inovadora focada na validação descentralizada de dados e na IA confiável.

II. Casos de uso de IA: Potencial e Expectativas

Em comparação com a rica infraestrutura de IA, atualmente há relativamente poucos casos de uso práticos de IA que se destacam. Alguns projetos dignos de nota incluem:

• Narra: Plataforma de Agente de Gamefi AI baseada em determinada blockchain, capaz de gerar conteúdo narrativo dinâmico em tempo real.
• AI Travel: Assistente de viagem impulsionado por IA, capaz de ajudar os usuários a personalizar automaticamente planos de viagem através de conversas.
• HeyTracyAI: Agente de IA de narração esportiva focado no basquetebol.
• AskJimmy: Plataforma de Agentes de IA focada na área financeira e de negociação.

Três, a transição de projetos tradicionais para a IA

A tendência é clara, muitos projetos tradicionais de Web3 também começaram a abraçar a IA, anunciando os seus respectivos planos de transição para a IA.

Algumas blockchains tradicionais estão ativamente envolvidas em conferências relacionadas à IA, afirmando que a emergência dos Agentes de IA é de grande ajuda para simplificar os processos de interação complexos da blockchain, podendo trazer mais usuários para o mundo Web3. Essas blockchains expressaram seus objetivos de desenvolvimento liderados pela IA, apoiando o desenvolvimento da IA de forma abrangente em aspectos como arquitetura de base e inovação de contas.

Além disso, alguns projetos focados em áreas específicas também começaram a se transformar para a IA. Por exemplo, um projeto que anteriormente se concentrava em serviços de Restaking afirmou que está se esforçando para construir uma camada de confiança descentralizada, fornecendo provas on-chain para operações off-chain como treinamento e raciocínio da IA, previsões, entre outras, ajudando no desenvolvimento de Agentes de IA verificáveis.

Quatro, Desafios e Futuro

Enquanto sonham com um belo futuro, muitos convidados também mencionaram que o desenvolvimento da IA em blockchain ainda enfrenta muitos desafios, incluindo a insuficiência da confiabilidade dos modelos, a ambiguidade das intenções das palavras-chave, limitações de armazenamento e hardware, além de questões de privacidade e segurança. Esses desafios não só trazem problemas técnicos para a indústria, mas também gerarão enormes oportunidades de inovação.

A longo prazo, a indústria está cheia de esperanças para o desenvolvimento de IA em blockchain e espera impulsionar a fusão e a prosperidade da IA com o Web3 através da melhoria adicional da infraestrutura, inovação de casos de uso e colaboração comunitária.