La primera fusión de Crypto y AI: el surgimiento de la Descentralización Potencia computacional
En el contexto de la ola de inteligencia artificial que barre el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está buscando activamente oportunidades para combinarse con la IA. Esta fusión se centró inicialmente en la integración de recursos de Potencia computacional descentralizada, con el objetivo de utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU ociosos a nivel global, lograr un ajuste entre la oferta y la demanda, reducir costos y proporcionar un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
En ese momento, los servicios de nube centralizados eran costosos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de cola larga tenían una creciente demanda de potencia computacional flexible y de bajo umbral. La característica de descentralización de las criptomonedas se convirtió en una oportunidad clave. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga: algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
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.
Explorar nuevos mecanismos: introducir competencia de modelos y mecanismo de subred, combinar recursos de Web2, proporcionar servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.
Combinando DePIN: Coordinando dispositivos físicos a través de blockchain, liberando la potencia computacional del hardware de borde, como redes de mapas descentralizadas y redes de cámaras de crowdsourcing.
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 combustible principal del ecosistema, permitiendo a los usuarios ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego intercambiarlos mediante staking por los tokens creados dentro de cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de la emisión de tokens.
Sin embargo, los intentos de Crypto+AI en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional se ha sumido en una guerra de precios, el rendimiento de la descentralización en la capa de inferencia es insuficiente y la conciliación de la oferta y la 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 poder realmente conectar con la experiencia del usuario.
Esta fusión ha sembrado las semillas para el futuro. Lo que realmente encendió este campo fue el surgimiento de la narrativa de los Agentes de IA, que llevó a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo en sí tuviera capacidades de aprendizaje autónomo e interacción, impulsando una innovación fundamental en las formas de aplicación.
El auge de los Agentes de IA: Crypto+IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto+AI avanza de los recursos de base hacia la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
Al principio, los tokens de IA todavía se encontraban en la fase de fenómeno cultural de Meme. Muchos de los primeros proyectos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando un inicio en frío gracias a la resonancia de la comunidad y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos inicialmente solo publicaba en la cadena y generaba contenido, y en solo tres meses "evolucionó" rápidamente, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, logrando atraer la atención de inversionistas reconocidos, impulsando el cambio narrativo de "AI Agent saltando de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades de interacción inicial. En las plataformas sociales, la IA actúa como un agente ligero para ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la búsqueda de información, pasando de la exhibición pasiva a la 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 el Agente de IA se convierta en el motor auxiliar de proyectos en cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, compañía social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo espectadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto centrado en el seguimiento del sentimiento del mercado en cadena y las tendencias, logra automatizar publicaciones, interacciones con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena a través de cuentas de bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y del protocolo de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos apoyan la modelación de personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multi-agente, lo que permite que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a una operación sistemática. Así, Crypto+AI dejó de ser simplemente una interfaz de aplicación y entró formalmente en la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron estándares para la emisión de monedas autónomas por agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando 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 aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y estándares de protocolo en cadena que regulan los contratos, transacciones y el proceso de acumulación de reputación entre los agentes de IA.
Estas innovaciones permiten que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. El equipo mostró el prototipo de cinco agentes (planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) colaborando bajo un acuerdo y completando el flujo de negocios en la cadena a través del experimento de "puesto de limonada".
Actualmente, el protocolo está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: una comunidad de medios autónoma y un fondo de cobertura autónomo. El primero es una agencia de creación de contenido operada por IA, que apoya la formulación de estrategias y la generación de activos; el segundo es un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA, que abarca la recopilación de datos, el contacto con usuarios, la formulación de estrategias de trading y la ejecución de ingresos.
La aparición de estos proyectos marca el hecho de que Crypto+AI está pasando de la simple agrupación de recursos hacia la construcción de un sistema económico en la cadena, y de funciones puntuales hacia la reestructuración de las finanzas nativas y de la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con el retroceso del fervor inicial y el surgimiento de la ola meme, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. Actualmente, la capitalización total del mercado de Agentes de IA ha caído drásticamente desde su pico. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de Agentes comunes que antes tenían valoraciones elevadas ahora tienen dificultades para sobrevivir. En una plataforma, durante el período de auge, podían surgir de 150 a 200 nuevos agentes inteligentes cada día, mientras que para 2025, la creación de nuevos agentes se ha reducido drásticamente a solo 1-2 por día, y el crecimiento general ha tendido a estancarse.
Esta transformación marca un cambio en la mentalidad del mercado: de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, MCP (Model Context Protocol), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se convierte en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma en que los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) se comunican con datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier LLM puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin la necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C en el mundo de las aplicaciones de IA: estandarizado, plug and play, flexible y potente.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP también está germinando rápidamente. Algunos proyectos, basados en entornos de ejecución confiables (TEE), proporcionan apoyo de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones de MCP, o a través de la expansión del protocolo MCP, agregan acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, construyendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar de acuerdo con la división de funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y confiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta varios tipos de transacciones y Agentes de control de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, la fricción en las transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, impulsando un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI es 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 la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan a la economía en cadena una percepción de mercado más aguda; y luego a los agentes DeFAI que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de DeFi 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 abstracta DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración entre múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente AI de las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no se basa en una simple narrativa impulsada, sino que debe construirse sobre una verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al apoyo de la acumulación continua de utilidad, los límites que puede abrir superarán con creces la imaginación.
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PanicSeller69
· 07-31 12:53
¡El próximo año será To the moon!
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quietly_staking
· 07-31 12:53
Los proyectos que no han sido promocionados han muerto, ¿verdad?
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PanicSeller
· 07-31 12:43
La lógica subyacente es genial, el mundo Cripto y la IA florecen simultáneamente.
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TokenDustCollector
· 07-31 12:26
¿Las máquinas de minería se han vuelto de esta manera hacia la IA?
Crypto+AI fusión de un nuevo capítulo: de la integración de recursos a la economía de agentes inteligentes
La primera fusión de Crypto y AI: el surgimiento de la Descentralización Potencia computacional
En el contexto de la ola de inteligencia artificial que barre el mundo, el ámbito de las criptomonedas también está buscando activamente oportunidades para combinarse con la IA. Esta fusión se centró inicialmente en la integración de recursos de Potencia computacional descentralizada, con el objetivo de utilizar la tecnología blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU ociosos a nivel global, lograr un ajuste entre la oferta y la demanda, reducir costos y proporcionar un mecanismo de incentivos transparente y justo para los contribuyentes.
En ese momento, los servicios de nube centralizados eran costosos y los recursos eran exclusivos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos y el mercado de cola larga tenían una creciente demanda de potencia computacional flexible y de bajo umbral. La característica de descentralización de las criptomonedas se convirtió en una oportunidad clave. La exploración en esta etapa presenta características distintivas:
Enfocado en el mercado de cola larga: algunos proyectos agregan recursos de GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
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.
Explorar nuevos mecanismos: introducir competencia de modelos y mecanismo de subred, combinar recursos de Web2, proporcionar servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.
Combinando DePIN: Coordinando dispositivos físicos a través de blockchain, liberando la potencia computacional del hardware de borde, como redes de mapas descentralizadas y redes de cámaras de crowdsourcing.
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 combustible principal del ecosistema, permitiendo a los usuarios ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego intercambiarlos mediante staking por los tokens creados dentro de cada subred, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los beneficios de la emisión de tokens.
Sin embargo, los intentos de Crypto+AI en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional se ha sumido en una guerra de precios, el rendimiento de la descentralización en la capa de inferencia es insuficiente y la conciliación de la oferta y la 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 poder realmente conectar con la experiencia del usuario.
Esta fusión ha sembrado las semillas para el futuro. Lo que realmente encendió este campo fue el surgimiento de la narrativa de los Agentes de IA, que llevó a los agentes a la cadena, permitiendo que el protocolo en sí tuviera capacidades de aprendizaje autónomo e interacción, impulsando una innovación fundamental en las formas de aplicación.
El auge de los Agentes de IA: Crypto+IA hacia la capa de aplicación
A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza gradualmente, la exploración de Crypto+AI avanza de los recursos de base hacia la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación se marca con el surgimiento de los Agentes de IA en cadena, reavivando las expectativas del mercado sobre la combinación de Crypto+AI.
Al principio, los tokens de IA todavía se encontraban en la fase de fenómeno cultural de Meme. Muchos de los primeros proyectos atrajeron rápidamente la atención con imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando un inicio en frío gracias a la resonancia de la comunidad y la difusión emocional. Uno de los proyectos representativos inicialmente solo publicaba en la cadena y generaba contenido, y en solo tres meses "evolucionó" rápidamente, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, logrando atraer la atención de inversionistas reconocidos, impulsando el cambio narrativo de "AI Agent saltando de la interfaz Web2 a un sustituto Web3".
Con el aumento de la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades de interacción inicial. En las plataformas sociales, la IA actúa como un agente ligero para ejecutar tareas simples como la generación de contenido y la búsqueda de información, pasando de la exhibición pasiva a la 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 el Agente de IA se convierta en el motor auxiliar de proyectos en cadena.
Pronto, el Agente de IA se infiltrará en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, compañía social y otros campos han dado lugar a una gran cantidad de agentes especializados. Los usuarios ya no son solo espectadores, sino que pueden participar directamente en operaciones en cadena, ejecutar estrategias y gestionar activos a través de los agentes inteligentes. Por ejemplo, un proyecto centrado en el seguimiento del sentimiento del mercado en cadena y las tendencias, logra automatizar publicaciones, interacciones con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena a través de cuentas de bot en plataformas sociales, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.
El verdadero punto de inflexión fue la aparición del marco Agent y del protocolo de ejecución. Los desarrolladores del proyecto se dieron cuenta de que los agentes individuales eran difíciles de manejar ante la creciente complejidad de las demandas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos apoyan la modelación de personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración multi-agente, lo que permite que los agentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a una operación sistemática. Así, Crypto+AI dejó de ser simplemente una interfaz de aplicación y entró formalmente en la fase sistemática del "protocolo de operación".
Al mismo tiempo, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos establecieron estándares para la emisión de monedas autónomas por agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando 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 aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto con humanos y otros agentes inteligentes. Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, que incluyen un marco de agentes modular, un marco económico de emisión de tokens, y estándares de protocolo en cadena que regulan los contratos, transacciones y el proceso de acumulación de reputación entre los agentes de IA.
Estas innovaciones permiten que los agentes interactúen, colaboren y realicen transacciones de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. El equipo mostró el prototipo de cinco agentes (planificación empresarial, suministro, legal, marketing, evaluación) colaborando bajo un acuerdo y completando el flujo de negocios en la cadena a través del experimento de "puesto de limonada".
Actualmente, el protocolo está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: una comunidad de medios autónoma y un fondo de cobertura autónomo. El primero es una agencia de creación de contenido operada por IA, que apoya la formulación de estrategias y la generación de activos; el segundo es un sistema de gestión de activos descentralizado impulsado por IA, que abarca la recopilación de datos, el contacto con usuarios, la formulación de estrategias de trading y la ejecución de ingresos.
La aparición de estos proyectos marca el hecho de que Crypto+AI está pasando de la simple agrupación de recursos hacia la construcción de un sistema económico en la cadena, y de funciones puntuales hacia la reestructuración de las finanzas nativas y de la estructura social.
Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección
Con el retroceso del fervor inicial y el surgimiento de la ola meme, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. Actualmente, la capitalización total del mercado de Agentes de IA ha caído drásticamente desde su pico. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de Agentes comunes que antes tenían valoraciones elevadas ahora tienen dificultades para sobrevivir. En una plataforma, durante el período de auge, podían surgir de 150 a 200 nuevos agentes inteligentes cada día, mientras que para 2025, la creación de nuevos agentes se ha reducido drásticamente a solo 1-2 por día, y el crecimiento general ha tendido a estancarse.
Esta transformación marca un cambio en la mentalidad del mercado: de perseguir narrativas a buscar una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF). En este contexto, MCP (Model Context Protocol), como un protocolo estándar abierto creado para aplicaciones de IA, se convierte en el nuevo catalizador que mejor se adapta a las necesidades actuales.
MCP es un protocolo de estándar abierto diseñado para aplicaciones de IA, que unifica la forma en que los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) se comunican con datos y herramientas externas. A través de MCP, cualquier LLM puede acceder de manera unificada y segura a fuentes de datos y herramientas externas, sin la necesidad de desarrollos de integración personalizados complejos y repetitivos. En pocas palabras, MCP es como el USB-C en el mundo de las aplicaciones de IA: estandarizado, plug and play, flexible y potente.
El ecosistema de aplicaciones en torno a MCP también está germinando rápidamente. Algunos proyectos, basados en entornos de ejecución confiables (TEE), proporcionan apoyo de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones de MCP, o a través de la expansión del protocolo MCP, agregan acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, construyendo una capa de datos unificada para aplicaciones de IA en Web3.
Más importante aún, MCP abre nuevas direcciones para el futuro de Crypto+AI:
Colaboración de múltiples agentes: a través de MCP, los agentes pueden colaborar de acuerdo con la división de funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y confiabilidad en general.
Automatización de transacciones en la cadena: MCP conecta varios tipos de transacciones y Agentes de control de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, la fricción en las transacciones y el MEV en el Web3 tradicional, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Surgimiento de la Información Financiera (InfoFi): Basado en MCP, los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según el perfil del usuario, impulsando un nuevo modelo financiero que va del flujo de capital al flujo de información.
Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes
Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI es 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 la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, que otorgan a la economía en cadena una percepción de mercado más aguda; y luego a los agentes DeFAI que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo de DeFi 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 abstracta DeFAI → inteligencia colectiva y colaboración entre múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente AI de las necesidades del mundo real.
Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no se basa en una simple narrativa impulsada, sino que debe construirse sobre una verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo anterior, pero también, gracias al apoyo de la acumulación continua de utilidad, los límites que puede abrir superarán con creces la imaginación.