A fusão de Crypto e AI: da agregação de recursos à economia de agentes inteligentes
À medida que a onda da inteligência artificial varre o mundo, o universo das criptomoedas também busca o seu ponto de entrada. Inicialmente, a combinação entre esses dois campos concentrou-se principalmente na agregação de recursos de computação descentralizados. Através da tecnologia blockchain, os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo foram eficazmente coordenados, permitindo o ajuste da oferta e da demanda, a redução de custos e oferecendo um mecanismo de incentivos transparente e justo para os provedores de recursos.
A exploração desta fase tem características evidentes:
Voltado para o mercado de cauda longa, como alguns projetos que agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira de entrada para inferência leve e ajuste fino de modelos.
Enfatizar a flexibilidade, recompensando os solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais com GPU ociosas para participar do treinamento.
Explorar novos mecanismos, introduzir competição de modelos e mecanismos de sub-rede, ou combinar recursos do Web2 para fornecer serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados.
Juntando DePIN (Rede de Infraestruturas Físicas Descentralizadas), como redes de mapas descentralizados e redes de câmaras de crowdsourcing, coordenar dispositivos físicos através da blockchain, liberando a eficácia do hardware de borda.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações evidentes: a competição no mercado de pura capacidade computacional caiu em uma guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de raciocínio é insuficiente, e a correspondência entre oferta e procura carece de uma narrativa na camada de aplicação. O Crypto ainda permanece no papel de infraestrutura de base no mundo da IA, não conseguindo realmente conectar-se à experiência do usuário.
À medida que o mercado de poder computacional descentralizado se estabiliza, a exploração de Crypto e IA avança da camada de recursos para a fase de agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta mudança é marcada pelo surgimento de Agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado quanto à combinação de ambos.
No início, os tokens de IA permaneciam principalmente na fase de fenômeno cultural, atraindo rapidamente a atenção com imagens antropomórficas e de entretenimento. Em seguida, a IA começou a possuir capacidades de interação básicas, executando tarefas simples em plataformas de mídia social sob a forma de agentes leves.
Em breve, o Agente de IA irá penetrar em cenários de aplicação mais verticais. Finanças on-chain, NFTs, análise de dados, companhia social e outros campos geraram uma grande quantidade de agentes especializados. Os usuários podem participar diretamente em operações on-chain, executar estratégias e gerir ativos através dos agentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento da estrutura Agent e do protocolo de execução. A estrutura modular suporta modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração entre múltiplos agentes, permitindo que os agentes em blockchain deixem de ser indivíduos isolados e passem a operar de forma sistemática. Ao mesmo tempo, a economia Agent começou a germinar na blockchain, com alguns projetos estabelecendo padrões de emissão de moeda autónoma de agentes, colaboração em protocolos e disseminação social através da AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "economia nativa de IA".
No entanto, com o arrefecimento da euforia inicial, Crypto e AI estão passando por uma profunda reestruturação. O mercado voltou a priorizar a verdadeira adequação produto-mercado em vez de apenas seguir narrativas. Nesse contexto, o MCP (Model Context Protocol), como um protocolo padrão aberto criado para aplicações de AI, tornou-se o novo catalisador que mais se alinha às necessidades atuais.
MCP abriu novas direções para a combinação de Crypto e IA:
Colaboração entre múltiplos agentes: através do MCP, os agentes podem colaborar com divisão de funções para completar tarefas complexas.
Automação de transações on-chain: o MCP conecta vários tipos de transações e agentes de gestão de risco, permitindo uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente.
Surgimento das Finanças da Informação (InfoFi): Com base no MCP, os agentes podem planejar inteligentemente caminhos de rendimento com base no perfil do usuário, promovendo novos modelos financeiros.
Ao revisar o percurso da fusão entre Crypto e AI, vemos um caminho de evolução que aprofunda continuamente as funcionalidades e melhora a utilidade: desde agentes de diálogo de entretenimento, até agentes de tipo ferramenta, passando por agentes de execução de transações e a camada abstrata DeFAI, culminando na inteligência coletiva e na colaboração entre múltiplos agentes. Cada salto aproxima os Agentes de AI das necessidades do mundo real.
No futuro, o desenvolvimento de agentes de IA não dependerá mais de narrativas simples, mas deverá ser baseado em fundamentos de utilidade real. Embora este caminho seja longo, devido ao suporte contínuo da utilidade acumulada, o limite que pode abrir supera de longe a imaginação.
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MoonMathMagic
· 07-11 22:31
Finalmente, o poder de computação também se tornou uma economia compartilhada.
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TooScaredToSell
· 07-11 11:08
Mineração não é tão bom quanto minerar IA! Isso é realmente delicioso.
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SerLiquidated
· 07-11 07:27
Continuar a fazer dump com produtos, certo?
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HodlKumamon
· 07-10 13:56
O urso está programando e calculou que o coeficiente beta deste modelo de negócios está nas alturas! Estou otimista, estou otimista~
A evolução da IA e dos ativos de criptografia: da agregação de poder de computação à nova era da economia dos agentes inteligentes
A fusão de Crypto e AI: da agregação de recursos à economia de agentes inteligentes
À medida que a onda da inteligência artificial varre o mundo, o universo das criptomoedas também busca o seu ponto de entrada. Inicialmente, a combinação entre esses dois campos concentrou-se principalmente na agregação de recursos de computação descentralizados. Através da tecnologia blockchain, os recursos ociosos de GPU e CPU em todo o mundo foram eficazmente coordenados, permitindo o ajuste da oferta e da demanda, a redução de custos e oferecendo um mecanismo de incentivos transparente e justo para os provedores de recursos.
A exploração desta fase tem características evidentes:
Voltado para o mercado de cauda longa, como alguns projetos que agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira de entrada para inferência leve e ajuste fino de modelos.
Enfatizar a flexibilidade, recompensando os solucionadores através de contratos inteligentes, ativando usuários individuais com GPU ociosas para participar do treinamento.
Explorar novos mecanismos, introduzir competição de modelos e mecanismos de sub-rede, ou combinar recursos do Web2 para fornecer serviços de treinamento e inferência de modelos descentralizados.
Juntando DePIN (Rede de Infraestruturas Físicas Descentralizadas), como redes de mapas descentralizados e redes de câmaras de crowdsourcing, coordenar dispositivos físicos através da blockchain, liberando a eficácia do hardware de borda.
No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações evidentes: a competição no mercado de pura capacidade computacional caiu em uma guerra de preços, o desempenho de descentralização da camada de raciocínio é insuficiente, e a correspondência entre oferta e procura carece de uma narrativa na camada de aplicação. O Crypto ainda permanece no papel de infraestrutura de base no mundo da IA, não conseguindo realmente conectar-se à experiência do usuário.
À medida que o mercado de poder computacional descentralizado se estabiliza, a exploração de Crypto e IA avança da camada de recursos para a fase de agentes inteligentes na camada de aplicação. Esta mudança é marcada pelo surgimento de Agentes de IA em blockchain, reacendendo as expectativas do mercado quanto à combinação de ambos.
No início, os tokens de IA permaneciam principalmente na fase de fenômeno cultural, atraindo rapidamente a atenção com imagens antropomórficas e de entretenimento. Em seguida, a IA começou a possuir capacidades de interação básicas, executando tarefas simples em plataformas de mídia social sob a forma de agentes leves.
Em breve, o Agente de IA irá penetrar em cenários de aplicação mais verticais. Finanças on-chain, NFTs, análise de dados, companhia social e outros campos geraram uma grande quantidade de agentes especializados. Os usuários podem participar diretamente em operações on-chain, executar estratégias e gerir ativos através dos agentes.
O verdadeiro ponto de viragem foi o surgimento da estrutura Agent e do protocolo de execução. A estrutura modular suporta modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração entre múltiplos agentes, permitindo que os agentes em blockchain deixem de ser indivíduos isolados e passem a operar de forma sistemática. Ao mesmo tempo, a economia Agent começou a germinar na blockchain, com alguns projetos estabelecendo padrões de emissão de moeda autónoma de agentes, colaboração em protocolos e disseminação social através da AI Launchpad, impulsionando o surgimento do "economia nativa de IA".
No entanto, com o arrefecimento da euforia inicial, Crypto e AI estão passando por uma profunda reestruturação. O mercado voltou a priorizar a verdadeira adequação produto-mercado em vez de apenas seguir narrativas. Nesse contexto, o MCP (Model Context Protocol), como um protocolo padrão aberto criado para aplicações de AI, tornou-se o novo catalisador que mais se alinha às necessidades atuais.
MCP abriu novas direções para a combinação de Crypto e IA:
Colaboração entre múltiplos agentes: através do MCP, os agentes podem colaborar com divisão de funções para completar tarefas complexas.
Automação de transações on-chain: o MCP conecta vários tipos de transações e agentes de gestão de risco, permitindo uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente.
Surgimento das Finanças da Informação (InfoFi): Com base no MCP, os agentes podem planejar inteligentemente caminhos de rendimento com base no perfil do usuário, promovendo novos modelos financeiros.
Ao revisar o percurso da fusão entre Crypto e AI, vemos um caminho de evolução que aprofunda continuamente as funcionalidades e melhora a utilidade: desde agentes de diálogo de entretenimento, até agentes de tipo ferramenta, passando por agentes de execução de transações e a camada abstrata DeFAI, culminando na inteligência coletiva e na colaboração entre múltiplos agentes. Cada salto aproxima os Agentes de AI das necessidades do mundo real.
No futuro, o desenvolvimento de agentes de IA não dependerá mais de narrativas simples, mas deverá ser baseado em fundamentos de utilidade real. Embora este caminho seja longo, devido ao suporte contínuo da utilidade acumulada, o limite que pode abrir supera de longe a imaginação.