La fusión de la IA y Web3: Observaciones de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
La IA y web3 se consideran dos grandes motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima etapa de crecimiento tecnológico. Después de que ChatGPT brindara una experiencia revolucionaria de IA, la IA en cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una de las vías de crecimiento sostenible más prometedoras en el ámbito de web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y web3 se convirtió en un tema candente, con discusiones relacionadas tanto en la sala principal como en las salas secundarias. Echemos un vistazo a algunos proyectos de AI con potencial presentados en la conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
En los últimos seis meses, la plataforma de lanzamiento de AI Agent y la infraestructura básica de IA del tipo framework han crecido de manera próspera. Estos proyectos han proporcionado a los desarrolladores y a los usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: El primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), mediante la construcción de un Layer 1 exclusivo para IA, conecta recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems). Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA.
Autonomys Network: una pila de infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración humano-máquina segura y autónoma. Los usuarios pueden crear agentes de IA que actúan de forma autónoma.
Gaia Network: Plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de Agentes de IA y aplicaciones, resolviendo problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA.
Questflow: una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados, 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 inteligencia artificial descentralizada es el objetivo final de la inteligencia artificial en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en áreas 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 un enfoque descentralizado, y ayudar al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.
Vana: se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuario descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.
Hiperbólico: plataforma de IA en la nube de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos GPU y servicios de IA económicos y escalables.
OpenLedger: red de próxima generación centrada en IA y blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clústeres de GPU y CPU.
Aethir: Plataforma innovadora que proporciona infraestructura de computación en la nube distribuida.
MinionLab: red de agentes inteligentes de IA descentralizados y autónomos, utilizada para la minería de datos de Internet en tiempo real.
GAIB: AI y soluciones de capa económica en el ámbito de la computación de alto rendimiento, financiamiento y tokenización de recursos GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la IA.
Automata: proporciona protección de privacidad en la capa intermedia y funciones de computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas.
AI Público: crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos del desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la incapacidad de garantizar la precisión de los resultados de salida. Algunos proyectos esperan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada, que ofrece servicios de computación privada confiable y razonamiento de IA para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado, que ofrece inteligencia artificial y cálculo en cadena verificables.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y en la IA confiable.
II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay pocos proyectos de casos de uso de IA destacados. Además del robot de Twitter AIXBT, hay:
Narra: Plataforma de agentes de IA Gamefi en Berachain, que genera contenido narrativo dinámico en tiempo real.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, personaliza planes de viaje a través de chat.
HeyTracyAI: Agente de IA de análisis deportivo en el ámbito del baloncesto, participando el campeón de la NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading.
Tres, la transición de proyectos tradicionales a AI
Muchos proyectos tradicionales de web3 también han anunciado planes de transición hacia la IA:
Las blockchains públicas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, y expresan su apoyo al desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura subyacente y la innovación en cuentas.
Eigenlayer está construyendo una capa de confianza descentralizada ( Decentralized Trust ), que ofrece servicios en la nube verificables ( Verifiable Cloud ), proporcionando pruebas en cadena para los cálculos fuera de la cadena de IA.
Cuatro, desafíos y futuro
El desarrollo de la IA en la cadena aún enfrenta muchos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de 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 fomentan enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar la fusión y prosperidad de la IA con Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.
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NFTArtisanHQ
· 07-24 07:33
fascinante cómo esto refleja los readymades de Duchamp... pero con la IA descentralizada como el nuevo medio artístico
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FOMOSapien
· 07-21 20:54
Solo hay que ver quién toma a la gente por tonta primero.
Fusión de AI+Web3 acelerada: La Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025 presenta proyectos innovadores y tendencias de desarrollo
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La IA y web3 se consideran dos grandes motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima etapa de crecimiento tecnológico. Después de que ChatGPT brindara una experiencia revolucionaria de IA, la IA en cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una de las vías de crecimiento sostenible más prometedoras en el ámbito de web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y web3 se convirtió en un tema candente, con discusiones relacionadas tanto en la sala principal como en las salas secundarias. Echemos un vistazo a algunos proyectos de AI con potencial presentados en la conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
En los últimos seis meses, la plataforma de lanzamiento de AI Agent y la infraestructura básica de IA del tipo framework han crecido de manera próspera. Estos proyectos han proporcionado a los desarrolladores y a los usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: El primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), mediante la construcción de un Layer 1 exclusivo para IA, conecta recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems). Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA.
Autonomys Network: una pila de infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración humano-máquina segura y autónoma. Los usuarios pueden crear agentes de IA que actúan de forma autónoma.
Gaia Network: Plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de Agentes de IA y aplicaciones, resolviendo problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA.
Questflow: una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados, 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 inteligencia artificial descentralizada es el objetivo final de la inteligencia artificial en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en áreas 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 un enfoque descentralizado, y ayudar al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.
Vana: se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuario descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.
Hiperbólico: plataforma de IA en la nube de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos GPU y servicios de IA económicos y escalables.
OpenLedger: red de próxima generación centrada en IA y blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clústeres de GPU y CPU.
Aethir: Plataforma innovadora que proporciona infraestructura de computación en la nube distribuida.
MinionLab: red de agentes inteligentes de IA descentralizados y autónomos, utilizada para la minería de datos de Internet en tiempo real.
GAIB: AI y soluciones de capa económica en el ámbito de la computación de alto rendimiento, financiamiento y tokenización de recursos GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la IA.
Automata: proporciona protección de privacidad en la capa intermedia y funciones de computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas.
AI Público: crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos del desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la incapacidad de garantizar la precisión de los resultados de salida. Algunos proyectos esperan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada, que ofrece servicios de computación privada confiable y razonamiento de IA para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado, que ofrece inteligencia artificial y cálculo en cadena verificables.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y en la IA confiable.
II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay pocos proyectos de casos de uso de IA destacados. Además del robot de Twitter AIXBT, hay:
Narra: Plataforma de agentes de IA Gamefi en Berachain, que genera contenido narrativo dinámico en tiempo real.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, personaliza planes de viaje a través de chat.
HeyTracyAI: Agente de IA de análisis deportivo en el ámbito del baloncesto, participando el campeón de la NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading.
Tres, la transición de proyectos tradicionales a AI
Muchos proyectos tradicionales de web3 también han anunciado planes de transición hacia la IA:
Las blockchains públicas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, y expresan su apoyo al desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura subyacente y la innovación en cuentas.
Eigenlayer está construyendo una capa de confianza descentralizada ( Decentralized Trust ), que ofrece servicios en la nube verificables ( Verifiable Cloud ), proporcionando pruebas en cadena para los cálculos fuera de la cadena de IA.
Cuatro, desafíos y futuro
El desarrollo de la IA en la cadena aún enfrenta muchos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de 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 fomentan enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar la fusión y prosperidad de la IA con Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.