Fusión de Crypto y AI: de la Potencia computacional descentralizada a la economía de agentes inteligentes

En el momento en que la ola de inteligencia artificial está arrasando el mundo, el mundo de las criptomonedas también está explorando su propia vía de acceso. En un principio, la combinación de ambos comenzó con la agregación de recursos de potencia computacional descentralizada, es decir, utilizar blockchain para coordinar los recursos de GPU y CPU inactivos a nivel global, facilitando la oferta y la demanda, reduciendo costos y ofreciendo incentivos transparentes y justos a los contribuyentes.

En ese momento, los precios de los servicios de nube centralizados eran altos y los recursos eran exclusivos. La demanda de potencia computacional flexible y de bajo umbral por parte de los desarrolladores pequeños y del mercado de cola larga estaba en aumento, y las características de descentralización de las criptomonedas se convirtieron en una oportunidad clave. Las características de exploración de esta etapa son marcadas:

• Orientado a la cola larga: como IO.net, agregando recursos GPU distribuidos, reduciendo la barrera para la inferencia ligera y el ajuste de modelos.
• Enfatizar la flexibilidad: como Gensyn, recompensa a los solucionadores a través de contratos inteligentes, activando a los usuarios individuales para que utilicen sus GPU ociosas en el entrenamiento.
• Explorar nuevos mecanismos: como si un proyecto introduce competencia de modelos y mecanismos de subred, una red combina recursos de Web2, una plataforma ofrece servicios de entrenamiento y razonamiento de modelos descentralizados.
• Combinando DePIN: como redes de mapas descentralizados y redes de cámaras de crowdsourcing, coordinando dispositivos físicos a través de blockchain, liberando la potencia computacional del hardware de borde.

Uno de los casos más innovadores es un proyecto que modulariza los servicios de IA a través de una estructura de subredes pionera. Cada subred cuenta con una comunidad independiente de mineros y validadores, cuyo token sirve como combustible principal del ecosistema. Los usuarios pueden ganar tokens al convertirse en mineros, validadores o crear subredes, y luego intercambiar esos tokens por los tokens creados internamente en cada subred a través de la participación, participando en el crecimiento de la subred y compartiendo los ingresos de emisión.

Sin embargo, los intentos en esta etapa también han expuesto limitaciones evidentes: la competencia en el mercado de potencia computacional se ha visto atrapada en una guerra de precios, el rendimiento de la descentralización en la capa de inferencia es insuficiente, la coincidencia de oferta y demanda carece de una narrativa en la capa de aplicación, y las criptomonedas siguen desempeñando un papel de infraestructura básica en el mundo de la IA, sin haber logrado realmente conectar con la experiencia del usuario.

Esta fusión parece haber sembrado las semillas para el futuro. Lo que realmente encendió este campo fue el surgimiento de la narrativa de AI Agent, que permitió que los agentes fueran llevados a la cadena, otorgando a los protocolos la capacidad de aprender e interactuar de forma autónoma, impulsando una transformación fundamental en las formas de aplicación.

El auge del Agente de IA: Crypto + AI hacia la capa de aplicación

A medida que el mercado de potencia computacional descentralizada se estabiliza, la exploración de Crypto+AI también ha pasado de los recursos de base a la etapa de agentes inteligentes en la capa de aplicación. Esta ronda de transformación, marcada por el surgimiento de los agentes de IA en la cadena, ha reavivado las expectativas del mercado sobre la combinación de ambos.

Al principio, los tokens de IA aún se encontraban en la etapa de fenómeno cultural tipo Meme. Muchos de los primeros proyectos rápidamente atrajeron atención gracias a imágenes antropomorfizadas y entretenidas, logrando un arranque en frío mediante la resonancia comunitaria y la difusión emocional. Uno de los más representativos es un Bot de IA que inicialmente solo publicaba en la cadena y generaba contenido, que en solo tres meses "evolucionó" rápidamente, aprendiendo a crear tokens, construir narrativas y realizar difusión social, y logró atraer donaciones de inversores reconocidos, impulsando la transformación narrativa de "los Agentes de IA saltando de la interfaz Web2 a un doble en Web3".

A medida que aumenta la demanda de interacción de los usuarios, los tokens de IA comienzan a tener capacidades de interacción preliminares. En las plataformas sociales, la IA comienza a ejecutar tareas simples como generación de contenido y recuperación de información en calidad de agente ligero, pasando de una exhibición pasiva a una respuesta activa. En esta etapa, algunos proyectos intentan mejorar su experiencia de interacción mediante la IA, como permitir que los usuarios obtengan información del proyecto a través de un sistema de preguntas y respuestas, haciendo que el Agente de IA se convierta en un motor de apoyo para los proyectos en la cadena.

Pronto, los Agentes de IA se están infiltrando en escenarios de aplicación más verticales. Las finanzas en cadena, NFT, análisis de datos, acompañamiento social, entre otros campos, han dado lugar a una gran cantidad de 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 inteligentes. Por ejemplo, un proyecto centrado en el seguimiento del sentimiento del mercado en cadena y tendencias calientes, utiliza cuentas de bot en plataformas sociales para lograr publicaciones automáticas, interacción con usuarios, análisis de sentimientos y análisis dinámico en cadena, convirtiéndose en un representante de la transición de Crypto+AI de la narrativa emocional a la aplicación racional.

El verdadero punto de inflexión es la aparición del marco Agent y el protocolo de ejecución.

El equipo del proyecto se dio cuenta de que los agentes inteligentes de un solo punto tienen dificultades para enfrentar las crecientes demandas complejas en la cadena, por lo que surgieron varios marcos modularizados. Estos apoyan la modelización de la personalidad, la orquestación de tareas y la colaboración entre múltiples agentes, lo que permite que los agentes inteligentes en la cadena pasen de ser individuos aislados a un funcionamiento sistemático. Crypto+AI, por lo tanto, ha pasado de ser una interfaz de aplicación simple a la fase sistemática del "protocolo de operación".

Mientras tanto, la economía de los agentes comenzó a germinar en la cadena. Algunos proyectos representativos establecieron estándares para la emisión autónoma de monedas por parte de los agentes, la colaboración de protocolos y la difusión social a través de AI Launchpad, impulsando el nacimiento del "ecosistema económico nativo de IA".

Tomando como ejemplo un protocolo, su visión central es permitir que los agentes de IA no solo ejecuten tareas de forma aislada, sino que formen un ecosistema comercial de colaboración modular, creando, colaborando y comerciando junto a los humanos y otros agentes inteligentes.

Este protocolo se basa en tres pilares tecnológicos, uno de los cuales establece una base como un marco de proxy modular, mientras que el otro es responsable de establecer el marco económico para la emisión de tokens de proxy.

La innovación más fundamental es un protocolo que permite a los agentes interactuar, colaborar y comerciar de manera autónoma, simulando un ecosistema económico similar al de las empresas humanas. El equipo demostró con el experimento de "la limonada" la planificación empresarial, el suministro, la legalidad, el marketing y la evaluación de cinco agentes (, mostrando la forma inicial de la colaboración y la circulación de negocios en la cadena bajo el protocolo.

Actualmente, el protocolo está incubando dos grandes grupos de agentes inteligentes: una comunidad de medios autónomos y un fondo de cobertura autónomo. El primero es una agencia de producción 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 recolección de datos, la interacción con los usuarios, la formulación de estrategias de trading y la ejecución de rendimientos.

Por otro lado, un proyecto también está profundizando constantemente en la capacidad del marco. A través de la nueva versión, se ha reestructurado el sistema de plugins existente, introduciendo la orquestación de tareas modular y la colaboración de múltiples agentes inteligentes, al mismo tiempo que se lanza una nueva plataforma que reduce la barrera de entrada para la creación de tokens de IA.

El surgimiento de estos proyectos marca que Crypto+AI está pasando de la simple intermediación de recursos a la construcción de un sistema económico en cadena, y de funciones puntuales a la reconfiguración de estructuras financieras y sociales nativas.

Hacia la colaboración y la estandarización: MCP y su nueva dirección

Con la disminución del fervor inicial y la aparición de la tendencia de memes, Crypto+AI está experimentando una profunda reestructuración. Según los datos, el valor total del mercado de Agentes de IA es actualmente de aproximadamente 4,7 mil millones de dólares, lo que representa una fuerte caída en comparación con el pico cercano a los 20 mil millones de dólares a finales de 2024. Con el enfriamiento del mercado, los proyectos de Agentes comunes que solían alcanzar valoraciones de cientos de millones en Launchpad ahora tienen dificultades para continuar.

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, el MCP)Modelo de Contexto de Protocolo(, 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, utilizado para unificar la forma en que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) ) 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 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 surgiendo rápidamente. Por ejemplo, en un proyecto del ecosistema, se apoya en un entorno de ejecución confiable (TEE) para proporcionar soporte de potencia computacional seguro y escalable para las aplicaciones MCP; en otra cadena, un proyecto ha ampliado el protocolo MCP, agregando acceso a datos de múltiples cadenas y despliegue de agentes, creando 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 según 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 la fiabilidad general.

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

• Información financiera (InfoFi ) surge: basado en MCP, los agentes no solo ejecutan operaciones, sino que también pueden planificar inteligentemente las rutas de ingresos según los perfiles de los usuarios, promoviendo un nuevo modelo financiero que va desde el flujo de capital hasta el flujo de información.

Resumen: La larga evolución de la economía de los agentes inteligentes

Al mirar hacia atrás, la evolución de Crypto+AI 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 la aparición gradual de análisis Alpha y agentes de herramientas, otorgando una percepción del mercado más aguda a la economía en cadena; y luego a los agentes DeFAI, que encapsulan el lenguaje natural directamente en operaciones financieras en cadena, haciendo que el complejo mundo DeFi sea de un solo clic.

En general, se trata de un hilo claro y progresivo: agente de conversación de entretenimiento ➔ agente de conversación de herramientas ➔ agente de ejecución de transacciones ➔ capa abstracta de DeFAI ➔ inteligencia colectiva y colaboración de múltiples agentes. Cada salto acerca más al Agente AI a las necesidades del mundo real.

Por esta razón, el futuro del Agente de IA ya no se basará en una simple narrativa, sino que debe construirse sobre la base de una verdadera utilidad. Este camino será más largo que cualquier ciclo narrativo del pasado, pero también, gracias al soporte de la utilidad acumulada de manera continua, el límite que podrá abrir será mucho más allá de lo que se puede imaginar.