La fusión de Crypto y AI: de la agregación de recursos a la economía de agentes inteligentes

El auge de la potencia de cálculo descentralizada

En el momento en que la ola de inteligencia artificial barre el mundo, el mundo de las criptomonedas también está buscando su camino de acceso. Al principio, la combinación de estos dos campos comenzó con la agregación de recursos de computación descentralizados. Al aprovechar la tecnología blockchain para coordinar los recursos inactivos de GPU y CPU a nivel mundial, se logra un emparejamiento de oferta y demanda, reduciendo costos, mientras se proporciona a los contribuyentes de recursos un mecanismo de incentivos transparente y justo.

En ese momento, los precios de los servicios de nube centralizados eran altos y había exclusividad en el uso de recursos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de larga cola tenían una creciente demanda de potencia de cálculo flexible y de bajo umbral. Las características descentralizadas de las criptomonedas se convirtieron en la clave para superar este dilema. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:

1. Enfocado en el mercado de cola larga: algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste fino de modelos.

2. Enfatizar la flexibilidad: recompensar a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando las GPU inactivas de los usuarios individuales para participar en el entrenamiento.

3. Explorar nuevos mecanismos: introducir competencia de modelos y mecanismos de subred, combinando recursos de Web2, para proporcionar servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.

4. Integración de infraestructuras físicas descentralizadas: como redes de mapas descentralizadas, redes de cámaras colaborativas, etc., coordinando dispositivos físicos a través de blockchain para liberar la eficiencia del hardware de borde.

Uno de los casos innovadores modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subred pionera, donde cada subred cuenta con comunidades de mineros y validadores independientes. Su token actúa como el combustible principal del ecosistema, permitiendo a los usuarios obtener tokens convirtiéndose en mineros, validadores o creando subredes, y luego intercambiarlos por los sub-tokens creados internamente en cada subred mediante staking, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de la emisión del token principal.

Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia de cálculo ha caído en una guerra de precios, el rendimiento de descentralización de la capa de inferencia es insuficiente, y la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa 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.

Esta combinación ha sembrado las bases para el futuro. Lo que realmente enciende este campo es el posterior surgimiento de la narrativa de agentes de IA: llevar a los agentes a la cadena, permitir que el protocolo mismo tenga la capacidad de aprendizaje autónomo e interactividad, impulsando una transformación fundamental en las formas de aplicación.

El auge de los agentes de IA: criptomonedas y IA hacia la capa de aplicación

A medida que el mercado de potencia de cálculo descentralizado se estabiliza, la exploración de criptomonedas y AI también ha pasado de los recursos de base a la fase de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación, marcada por el surgimiento de agentes inteligentes en la cadena, ha reavivado las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.

En sus inicios, los tokens de IA todavía se encontraban en la fase de fenómeno cultural. Muchos proyectos tempranos rápidamente atrajeron la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando un arranque frío gracias a la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos "evolucionó" rápidamente en solo tres meses, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, y logró atraer 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 aumentan las demandas de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades iniciales de interacción. En las plataformas sociales, la IA comienza a desempeñar un papel de agente liviano para realizar tareas simples como la generación de contenido y la recuperación de información, pasando de una presentación pasiva a una respuesta activa. Algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción mediante IA, como permitir a los usuarios obtener información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que los agentes de IA se conviertan en motores auxiliares de proyectos en la cadena.

Pronto, los agentes de IA comenzarán a penetrar en escenarios de aplicación más verticales. En campos como las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos y acompañamiento social, han surgido numerosos 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, algunos proyectos se centran en el seguimiento del sentimiento del mercado y las tendencias en cadena, utilizando cuentas de robots en plataformas sociales para lograr publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena, convirtiéndose en representantes de la transición de la narrativa emocional a la aplicación racional en criptomonedas y IA.

El verdadero punto de inflexión fue la aparición de marcos de agentes inteligentes y protocolos de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar ante las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que varios marcos modularizados surgieron sucesivamente. Estos apoyan la modelación de personalidades, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, permitiendo que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a operar de manera sistemática. Por lo tanto, las criptomonedas y la IA han pasado de ser interfaces de aplicación simples a la fase sistemática de "protocolos operativos".

Al mismo tiempo, la economía de agentes comienza a germinar en la cadena. Algunos proyectos han establecido estándares para la emisión de monedas autónomas por parte de agentes, la cooperación de protocolos y la difusión social a través de plataformas de emisión de IA, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".

La visión central de estos proyectos es hacer que los agentes de IA no solo realicen tareas de manera aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto a humanos y otros agentes inteligentes. Se basan en varios pilares tecnológicos, incluyendo un marco de agentes modular, plataformas tokenizadas y protocolos comerciales para agentes.

Estas innovaciones permiten que los agentes interactúen, colaboren y comercien de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. Algunos equipos de proyectos han mostrado, a través de experimentos, los primeros ejemplos de múltiples agentes colaborando y completando flujos de negocio en la cadena bajo un protocolo.

Actualmente, estos proyectos están incubando múltiples grupos de agentes inteligentes, como comunidades de medios autónomos y fondos de cobertura autónomos. Estos grupos son impulsados por IA y abarcan múltiples aspectos como la creación de contenido, la gestión de activos, la recopilación de datos y la interacción con los usuarios.

Por otro lado, algunos proyectos están profundizando continuamente en las capacidades del marco, reestructurando el sistema de plugins, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes, al mismo tiempo que lanzan nuevas plataformas, reduciendo las barreras para la creación de tokens de IA.

Estos desarrollos marcan el paso de las criptomonedas y la IA de una mera intermediación de recursos hacia la construcción de un sistema económico en la cadena, pasando de funciones puntuales a la reestructuración de las finanzas nativas y de la estructura social.

Hacia la colaboración y la estandarización: nuevos protocolos y nuevas direcciones que traen

Con la disminución del entusiasmo inicial y la aparición de nuevos puntos de interés, la combinación de criptomonedas y AI está experimentando una profunda reestructuración. La capitalización total del mercado ha caído significativamente desde su pico, y los proyectos de agentes inteligentes que antes eran muy solicitados ahora tienen dificultades para mantenerse. La cantidad de nuevos agentes creados en algunas plataformas ha disminuido drásticamente, y el volumen total de nuevas adiciones se ha acercado a la estancación.

Esta transformación marca un cambio en la mentalidad del mercado: de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado. En este contexto, un protocolo estándar abierto nacido para aplicaciones de IA se ha convertido en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.

Este protocolo tiene como objetivo unificar la forma de comunicación entre modelos de lenguaje de gran tamaño y datos y herramientas externas. A través de él, cualquier modelo de lenguaje de gran tamaño puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. Es como una interfaz universal en el mundo de las aplicaciones de IA: estandarizada, plug-and-play, flexible y potente.

El ecosistema de aplicaciones en torno a este protocolo también está surgiendo rápidamente. Algunos proyectos se basan en entornos de ejecución confiables para proporcionar soporte de computación seguro y escalable para las aplicaciones, mientras que otros, a través de la expansión del protocolo, están agregando acceso a datos de múltiples cadenas y la implementación de agentes, construyendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.

Lo más importante es que este acuerdo abre nuevas direcciones para la fusión de criptomonedas y IA en el futuro:

1. Colaboración de múltiples agentes: A través de protocolos, los agentes pueden colaborar dividiéndose funciones y combinándose para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicciones de mercado, gestión de riesgos, entre otras, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general.

2. Automatización de transacciones en la cadena: los protocolos conectan varios tipos de transacciones y agentes de control de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

3. Surgimiento de la información financiera: Basado en protocolos, los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de rendimiento según el perfil del usuario, impulsando un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.

La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes

Al mirar hacia atrás, 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 de entretenimiento, construyendo una identidad social con interacciones ligeras; hasta los agentes analíticos y de herramientas que surgen gradualmente, dotando a la economía en cadena de una percepción del mercado más aguda; y finalmente, convirtiendo el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena a través de agentes, haciendo que el complejo mundo de las finanzas descentralizadas sea accesible con un solo clic.

En general, hay un hilo conductor claro: agente de conversación de entretenimiento → agente de conversación de herramientas → agente de ejecución de transacciones → capa de abstracción de finanzas descentralizadas → inteligencia colectiva y colaboración entre múltiples agentes. Cada salto acerca más a los agentes de IA a las demandas del mundo real.

Por esta razón, el futuro de los agentes de IA ya no se basa en narrativas simples, sino que debe fundamentarse en la verdadera utilidad práctica. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo pasado, pero también, debido al soporte de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que puede abrir está muy por encima de lo que podemos imaginar.