La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En el contexto de la ola de inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está explorando las posibilidades de combinarse con la IA. Esta fusión se centró inicialmente en la integración de recursos de potencia computacional descentralizados, con el objetivo de coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel global a través de la tecnología blockchain, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos, y proporcionando un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
Potencia computacional descentralizada: una primera exploración de la fusión entre IA y blockchain
Las exploraciones tempranas se centraron principalmente en las demandas del mercado de cola larga, enfatizando la flexibilidad y el bajo umbral. Algunos proyectos como IO.net agregan recursos GPU distribuidos, reduciendo el umbral para inferencias ligeras y ajustes de modelos. Gensyn incentiva a los usuarios individuales a participar en el entrenamiento a través de contratos inteligentes, movilizando GPU inactivas.
Bittensor ha introducido una estructura de subred innovadora que modulariza los servicios de IA. Los usuarios pueden participar en el ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras, formando un modelo económico único. Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones, como la guerra de precios en el mercado de potencia computacional pura y problemas de rendimiento.
El auge de los Agentes de IA: Hacia la capa de aplicación
Con la estabilización del mercado de potencia computacional descentralizada, la combinación de Crypto y AI comienza a desarrollarse hacia la capa de aplicación. La aparición de agentes AI en la cadena se convierte en un símbolo de esta transformación. En las etapas tempranas, los tokens de AI atraen la atención con imágenes de entretenimiento. Luego, AI comienza a ejecutar tareas simples en plataformas sociales, avanzando gradualmente hacia escenarios de aplicación más profesionales.
Los verdaderos avances provienen de la aparición del marco Agent y del protocolo de ejecución. Los marcos modularizados como Eliza, GAME y Rig respaldan la modelización de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente, impulsando la transición de la IA en la cadena de aplicaciones puntuales a un funcionamiento sistemático.
Algunos proyectos como Virtuals Protocol y Eliza están construyendo un sistema económico nativo de IA. Virtuals Protocol logra la interacción, colaboración y comercio autónomos entre agentes a través del Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, por su parte, ha reestructurado el sistema de plugins con ElizaOS V2 y ha lanzado la plataforma AUTOFUN para reducir la barrera de entrada a la creación de tokens de IA.
Estandarización y colaboración: El auge de MCP
Con la desaceleración del mercado, el campo de los Agentes de IA está experimentando una profunda reestructuración. En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto para aplicaciones de IA, ha surgido para señalar una nueva dirección para el desarrollo futuro.
MCP unificó la forma de comunicación entre grandes modelos de lenguaje y datos externos, así como herramientas, simplificando enormemente el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA. El ecosistema de aplicaciones alrededor de MCP está en rápido desarrollo, como el proyecto DARK en el ecosistema de Solana y el proyecto SKYAI en la cadena BNB.
MCP ha abierto nuevos caminos para la fusión de Crypto y AI, incluyendo la colaboración de múltiples agentes, la automatización de transacciones en la cadena y el surgimiento de la información financiera (InfoFi). Estos desarrollos se espera que impulsen la economía de agentes hacia un nivel más alto.
La evolución de la economía de los agentes inteligentes
La fusión de Crypto con AI ha pasado por un proceso de desarrollo que va desde agentes de conversación de entretenimiento simples, hasta agentes de herramientas, y finalmente agentes de ejecución de transacciones y capas abstractas de DeFAI. En el futuro, la inteligencia colectiva y la colaboración multiagente se convertirán en direcciones importantes de desarrollo.
Este proceso de evolución continúa acercando al Agente de IA a las necesidades reales. El desarrollo futuro se centrará más en la practicidad, lo que puede requerir más tiempo, pero también se espera que abra un espacio de aplicación más amplio.
Etapas de desarrollo y perspectivas futuras del Agente de IA
La inteligencia artificial ha pasado por varias etapas clave de desarrollo:
Potencia computacional descentralizada: a través de la agregación de recursos GPU mediante blockchain, se proporciona apoyo de potencia computacional para la IA. Proyectos representativos como Bittensor, IO.net, etc.
Meme Agent: Un token de IA temprano que atrae la atención con una imagen entretenida. Como Truth Terminal, entre otros.
Agente de interacción ligera: IA que realiza tareas simples en plataformas sociales.
Agente de aplicación vertical: AI centrada en escenarios específicos como finanzas en cadena, NFT, etc. Como aixbt.
Marco de Agente: Aparece un marco que soporta el desarrollo modular, como Eliza, GAME, Rig, etc.
Economía de Agentes: construir un sistema económico nativo de IA. Como Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocolo estandarizado: estándares abiertos como MCP impulsan la colaboración entre múltiples agentes.
Direcciones de desarrollo futuro
Mayor utilidad: el Agente de IA necesita resolver problemas reales, no solo hacer publicidad de conceptos.
Colaboración entre múltiples Agentes: lograr el trabajo conjunto entre diferentes Agentes a través de protocolos estandarizados.
Integración profunda con el mundo real: el Agente de IA participará más en las decisiones y operaciones del mundo real.
Nuevo modelo económico: podrían surgir nuevos modelos financieros como InfoFi basados en flujos de información.
Seguridad y privacidad: Con la popularización de los Agentes de IA, cómo proteger la seguridad de los datos de los usuarios se convertirá en un problema clave.
Innovación en la gobernanza: explorar nuevos modelos de gobernanza en los que humanos y AI participen juntos.
En general, el Agente de IA está pasando gradualmente de la etapa de prueba de concepto a la implementación práctica, y en el futuro desempeñará un papel importante en la mejora de la eficiencia y la innovación de modelos comerciales. Sin embargo, también enfrenta múltiples desafíos en términos de tecnología, ética y regulación, lo que requiere el esfuerzo conjunto de todos los sectores de la sociedad para explorar soluciones.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
15 me gusta
Recompensa
15
5
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
AlwaysMissingTops
· hace2h
La imagen uno es divertida, de todos modos no se puede ganar dinero.
Ver originalesResponder0
ShibaMillionairen't
· hace16h
Entendido, la tarjeta gráfica finalmente tiene un nuevo trabajo.
Ver originalesResponder0
PseudoIntellectual
· hace16h
Minería no te vayas al Metaverso
Ver originalesResponder0
GasFeeCrybaby
· hace16h
Otra vez vienen a aprovecharse de mi tarjeta gráfica.
Ver originalesResponder0
BearWhisperGod
· hace16h
La cadena se ha enredado. ¿Cuándo se podrá almacenar potencia computacional para minería?
Análisis de las siete etapas de desarrollo de los Agentes de IA y tendencias futuras
La fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional a la economía de agentes inteligentes
En el contexto de la ola de inteligencia artificial que está arrasando el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está explorando las posibilidades de combinarse con la IA. Esta fusión se centró inicialmente en la integración de recursos de potencia computacional descentralizados, con el objetivo de coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel global a través de la tecnología blockchain, logrando un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos, y proporcionando un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
Potencia computacional descentralizada: una primera exploración de la fusión entre IA y blockchain
Las exploraciones tempranas se centraron principalmente en las demandas del mercado de cola larga, enfatizando la flexibilidad y el bajo umbral. Algunos proyectos como IO.net agregan recursos GPU distribuidos, reduciendo el umbral para inferencias ligeras y ajustes de modelos. Gensyn incentiva a los usuarios individuales a participar en el entrenamiento a través de contratos inteligentes, movilizando GPU inactivas.
Bittensor ha introducido una estructura de subred innovadora que modulariza los servicios de IA. Los usuarios pueden participar en el ecosistema y obtener beneficios de diversas maneras, formando un modelo económico único. Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones, como la guerra de precios en el mercado de potencia computacional pura y problemas de rendimiento.
El auge de los Agentes de IA: Hacia la capa de aplicación
Con la estabilización del mercado de potencia computacional descentralizada, la combinación de Crypto y AI comienza a desarrollarse hacia la capa de aplicación. La aparición de agentes AI en la cadena se convierte en un símbolo de esta transformación. En las etapas tempranas, los tokens de AI atraen la atención con imágenes de entretenimiento. Luego, AI comienza a ejecutar tareas simples en plataformas sociales, avanzando gradualmente hacia escenarios de aplicación más profesionales.
Los verdaderos avances provienen de la aparición del marco Agent y del protocolo de ejecución. Los marcos modularizados como Eliza, GAME y Rig respaldan la modelización de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración multiagente, impulsando la transición de la IA en la cadena de aplicaciones puntuales a un funcionamiento sistemático.
Algunos proyectos como Virtuals Protocol y Eliza están construyendo un sistema económico nativo de IA. Virtuals Protocol logra la interacción, colaboración y comercio autónomos entre agentes a través del Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, por su parte, ha reestructurado el sistema de plugins con ElizaOS V2 y ha lanzado la plataforma AUTOFUN para reducir la barrera de entrada a la creación de tokens de IA.
Estandarización y colaboración: El auge de MCP
Con la desaceleración del mercado, el campo de los Agentes de IA está experimentando una profunda reestructuración. En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), como un protocolo estándar abierto para aplicaciones de IA, ha surgido para señalar una nueva dirección para el desarrollo futuro.
MCP unificó la forma de comunicación entre grandes modelos de lenguaje y datos externos, así como herramientas, simplificando enormemente el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA. El ecosistema de aplicaciones alrededor de MCP está en rápido desarrollo, como el proyecto DARK en el ecosistema de Solana y el proyecto SKYAI en la cadena BNB.
MCP ha abierto nuevos caminos para la fusión de Crypto y AI, incluyendo la colaboración de múltiples agentes, la automatización de transacciones en la cadena y el surgimiento de la información financiera (InfoFi). Estos desarrollos se espera que impulsen la economía de agentes hacia un nivel más alto.
La evolución de la economía de los agentes inteligentes
La fusión de Crypto con AI ha pasado por un proceso de desarrollo que va desde agentes de conversación de entretenimiento simples, hasta agentes de herramientas, y finalmente agentes de ejecución de transacciones y capas abstractas de DeFAI. En el futuro, la inteligencia colectiva y la colaboración multiagente se convertirán en direcciones importantes de desarrollo.
Este proceso de evolución continúa acercando al Agente de IA a las necesidades reales. El desarrollo futuro se centrará más en la practicidad, lo que puede requerir más tiempo, pero también se espera que abra un espacio de aplicación más amplio.
Etapas de desarrollo y perspectivas futuras del Agente de IA
La inteligencia artificial ha pasado por varias etapas clave de desarrollo:
Potencia computacional descentralizada: a través de la agregación de recursos GPU mediante blockchain, se proporciona apoyo de potencia computacional para la IA. Proyectos representativos como Bittensor, IO.net, etc.
Meme Agent: Un token de IA temprano que atrae la atención con una imagen entretenida. Como Truth Terminal, entre otros.
Agente de interacción ligera: IA que realiza tareas simples en plataformas sociales.
Agente de aplicación vertical: AI centrada en escenarios específicos como finanzas en cadena, NFT, etc. Como aixbt.
Marco de Agente: Aparece un marco que soporta el desarrollo modular, como Eliza, GAME, Rig, etc.
Economía de Agentes: construir un sistema económico nativo de IA. Como Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocolo estandarizado: estándares abiertos como MCP impulsan la colaboración entre múltiples agentes.
Direcciones de desarrollo futuro
Mayor utilidad: el Agente de IA necesita resolver problemas reales, no solo hacer publicidad de conceptos.
Colaboración entre múltiples Agentes: lograr el trabajo conjunto entre diferentes Agentes a través de protocolos estandarizados.
Integración profunda con el mundo real: el Agente de IA participará más en las decisiones y operaciones del mundo real.
Nuevo modelo económico: podrían surgir nuevos modelos financieros como InfoFi basados en flujos de información.
Seguridad y privacidad: Con la popularización de los Agentes de IA, cómo proteger la seguridad de los datos de los usuarios se convertirá en un problema clave.
Innovación en la gobernanza: explorar nuevos modelos de gobernanza en los que humanos y AI participen juntos.
En general, el Agente de IA está pasando gradualmente de la etapa de prueba de concepto a la implementación práctica, y en el futuro desempeñará un papel importante en la mejora de la eficiencia y la innovación de modelos comerciales. Sin embargo, también enfrenta múltiples desafíos en términos de tecnología, ética y regulación, lo que requiere el esfuerzo conjunto de todos los sectores de la sociedad para explorar soluciones.