Fusión de AI y Web3: Una nueva era de infraestructura y aplicaciones

En los últimos años, la IA y Web3 se han considerado como los dos motores que impulsan a la humanidad hacia el próximo período de crecimiento tecnológico. Con ChatGPT brindando una experiencia de IA revolucionaria, la IA en cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una infraestructura, convirtiéndose en un nuevo campo con el mayor potencial de explosión continua a los ojos de los profesionales de Web3.

En la reciente conferencia de consenso en Hong Kong, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente, provocando una amplia discusión. A través de un análisis profundo, descubrimos muchos proyectos de AI con gran potencial, y ahora compartimos esta información de vanguardia.

I. Infraestructura de IA

1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent

Desde principios de este año, la construcción de plataformas de lanzamiento para Agentes de IA y la infraestructura de IA de tipo marco ha sido muy activa. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar Agentes de IA, siendo una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.

• Un proyecto de sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado construye un Layer 1 exclusivo para IA, conectando recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.

• Otra plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados se dedica a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes, permitiendo a los usuarios crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA.

• También hay una pila de infraestructura descentralizada destinada a lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA exclusivos que pueden actuar de forma autónoma.

• Una plataforma de infraestructura de IA descentralizada que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de agentes y aplicaciones de IA, integrando almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la tecnología blockchain.

• Hay una red descentralizada compuesta por múltiples agentes de IA, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades y la red de agentes de IA puede completar las tareas de manera autónoma.

2. IA descentralizada

La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en direcciones como la potencia de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de la descentralización y ayudar al público a obtener la propiedad sobre los datos y los modelos.

• Un proyecto dedicado a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.

• Otra plataforma de nube de IA de acceso abierto integra recursos de computación globales, ofreciendo a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables.

• También hay una red de próxima generación centrada en la IA y blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores a obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje especializados y desplegarlos como servicios de pago.

• Una plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clústeres de GPU y CPU, con el objetivo de eliminar la necesidad de hardware o infraestructura costosa por parte de los usuarios.

• También hay una plataforma innovadora que se centra en proporcionar infraestructura de computación en la nube distribuida, ofreciendo servicios de nube GPU optimizados para tareas de computación de IA y la industria de los videojuegos.

• Una red de agentes inteligentes autónomos descentralizados que opera en los dispositivos de los usuarios para extraer datos en tiempo real de Internet.

• También hay proyectos dedicados a soluciones económicas en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, que crean nuevas clases de activos y sistemas económicos a través de la financiación y la tokenización de recursos GPU.

3. AI verificable

Uno de los desafíos importantes en el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados de salida de la IA. Actualmente, muchos proyectos buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA a través de tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados de salida de la IA.

• Una plataforma de computación en la nube descentralizada que ofrece servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.

• Otro motor de cálculo descentralizado se centra en proporcionar AI y cálculo en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero para mejorar la privacidad y la eficiencia.

• Hay una plataforma innovadora centrada en la verificación de datos descentralizados y AI confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de datos y asegurar la autenticidad y integridad de los datos de entrenamiento.

II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas

En comparación con la rica infraestructura de IA, los casos de uso reales destacados de IA siguen siendo relativamente escasos. Algunos proyectos han mostrado el potencial de la IA Agent en áreas como la reserva de viajes, la narración deportiva y las transacciones financieras.

• La plataforma Gamefi AI Agent en una cadena pública puede utilizar un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuar con los jugadores y avanzar la historia.

• Un asistente de viaje impulsado por IA puede ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente sus planes de viaje a través de chat, y proporcionar servicios de pedido y comparación.

• Un agente de IA de comentarista deportivo enfocado en el baloncesto puede proporcionar análisis en tiempo real y conocimientos predictivos sobre los partidos.

• También hay una plataforma de agentes de IA enfocada en el ámbito financiero y de trading, cuyo objetivo es crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que funcione de manera autónoma mediante agentes de IA.

Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA

Muchos proyectos tradicionales de Web3 también están adoptando la IA y han anunciado sus respectivos planes de transición hacia la IA.

Algunas cadenas de bloques tradicionales participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, afirmando que la aparición de agentes de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3. Estas cadenas de bloques han expresado sus objetivos de desarrollo liderados por la IA, y apoyarán de manera integral el desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura de base y la innovación en cuentas.

Algunos proyectos que originalmente se centraban en otros servicios también han comenzado a construir capas de confianza descentralizadas, proporcionando pruebas en cadena para el entrenamiento y la inferencia de IA, así como para cálculos fuera de la cadena, contribuyendo al desarrollo de agentes de IA verificables.

Cuatro, desafíos y futuro

A pesar de las esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, actualmente enfrenta numerosos desafíos, incluidos la falta de fiabilidad de los modelos, la ambigüedad en la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, así como problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos, sino que también generan enormes oportunidades de innovación.

A largo plazo, los profesionales de la industria esperan impulsar la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora continua de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.