La fusión de la IA y Web3: de la infraestructura a las aplicaciones prácticas

La IA y Web3, como campos tecnológicos que han atraído mucha atención en los últimos años, están impulsando conjuntamente a la humanidad hacia un nuevo período de crecimiento tecnológico. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en la cadena también ha evolucionado rápidamente de un concepto a una infraestructura, convirtiéndose en una de las vías de desarrollo 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, atravesando las discusiones en la sala principal y en las sesiones paralelas. Este artículo profundizará en los últimos avances en este campo.

I. Infraestructura de IA

1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent

En los últimos seis meses, la construcción de infraestructuras de plataformas de lanzamiento y marcos para AI Agent ha sido muy activa. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.

• Un 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.

• Una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados que se dedica a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes, apoyando la creación, gestión y coordinación de redes de agentes de IA.

• Una pila de infraestructura descentralizada está diseñada para lograr una colaboración humano-máquina segura y autónoma, permitiendo a los usuarios crear agentes inteligentes de IA que pueden actuar de forma autónoma.

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

• Una red descentralizada de múltiples agentes de IA permite a los usuarios completar tareas simplemente describiendo sus necesidades, aprovechando la inteligencia colectiva de los agentes de IA para mejorar la eficiencia.

2. IA descentralizada

La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos se esfuerzan continuamente 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, ayudando al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.

• Una plataforma se compromete a construir un sistema de soberanía de datos de usuarios descentralizado, convirtiendo los datos personales en activos financieros.

• Una plataforma de nube AI de acceso abierto que integra recursos computacionales globales, ofreciendo a los usuarios recursos GPU y servicios de AI económicos y escalables.

• Una red centrada en la IA y blockchain que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores en la adquisición de datos de alta calidad, el ajuste de modelos de lenguaje especializados y su despliegue como servicios de pago.

• Una plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU, eliminando la necesidad de hardware costoso por parte de los usuarios.

• Una plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida proporciona recursos de GPU de alto rendimiento para tareas de computación de IA y la industria de los videojuegos.

• Una red de agentes inteligentes de IA descentralizados y autónomos utiliza los dispositivos de los usuarios para la minería de datos en tiempo real, y los propietarios de los dispositivos pueden recibir recompensas en tokens.

• Una plataforma se dedica a crear nuevas clases de activos y sistemas económicos a través de la financiarización y tokenización de recursos de GPU.

• Una plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de IA que desbloquea el acceso y las recompensas justas a los activos de IA a través de un mecanismo de consenso innovador.

• Una plataforma ofrece protección de privacidad y computación sin rastreo como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.

• Una plataforma de datos de IA abierta y transparente que apoya la recopilación y la anotación de datos multimodales, utilizando un mecanismo de consenso justo y transparente.

3. IA verificable

Uno de los importantes desafíos del desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la garantía de la precisión de los resultados. Actualmente, varios proyectos están implementando 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 ofrece servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en la cadena, utilizando tecnología TEE para garantizar la seguridad de los datos y la verificabilidad de los cálculos.

• Un motor de computación descentralizado que proporciona AI y computación en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero para mejorar la privacidad y la eficiencia.

• Una plataforma centrada en la verificación de datos descentralizados y en la inteligencia artificial confiable ayuda a validar la fuente de los datos, garantizando la autenticidad y la integridad de los datos de entrenamiento, al tiempo que apoya la auditoría y verificación del proceso de toma de decisiones de la IA.

II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas

En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos casos de uso de IA destacados. Además del conocido bot de Twitter, hay algunas aplicaciones emergentes de Agentes de IA que están explorando más posibilidades:

• Una plataforma de juegos utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuando con los jugadores, impulsando el desarrollo de la historia y soportando la generación e interacción de AI-NFT.

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

• Un agente de IA de análisis deportivo puede proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos de baloncesto.

• Una plataforma de agentes de IA centrada en el ámbito financiero y de trading tiene como objetivo crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que funcione de manera autónoma gracias a los agentes de IA.

Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA

La tendencia es clara, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están abrazando la IA y han anunciado sus planes de transición hacia la IA.

Varios blockchains públicos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que los agentes de IA son de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3. Estos blockchains han expresado sus objetivos de desarrollo enfocados en la IA, y apoyarán integralmente el desarrollo de la IA desde la arquitectura de base, la innovación de cuentas y otros aspectos.

Un proyecto enfocado en servicios de Restaking ha declarado que está construyendo una capa de confianza descentralizada, proporcionando servicios en la nube verificables, ofreciendo pruebas en cadena para el entrenamiento y razonamiento 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 que la fusión de la IA y Web3 tiene un futuro brillante, el desarrollo actual aún enfrenta muchos desafíos, incluidos la insuficiencia de la 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, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.