AI+Crypto tres desajustes de revelación: No te enfrentes con dureza en el momento equivocado, el verdadero punto de ruptura está escondido en los márgenes.
Cuando las aplicaciones de IA se vuelvan realmente complejas y necesiten colaboración entre plataformas y ecosistemas, la oportunidad de soluciones distribuidas de Crypto habrá llegado.
Escrito por: Haotian
Cada vez que se menciona AI + Crypto, siempre hay alguien que reacciona instintivamente con la pregunta: ¿AI necesita Crypto? El trasfondo sugiere que hacer Crypto es solo emitir buenos tokens, y no intentar aprovechar la tendencia de AI; incluso los profesionales de web2AI se llenan de desdén al escuchar sobre la combinación de Crypto. ¿Por qué?
La razón, creo, proviene del desarrollo desfasado de web3AI y web2AI en tres ocasiones. No es que la dirección esté equivocada, ¡sino que el tiempo no es el adecuado!
——Primera desincronización: el hormiguero sacude el gran árbol, intentando unirse a la carrera armamentista de la potencia de cálculo
El año pasado, cuando OpenAI, Google y Meta estaban en una intensa competencia por la potencia de cálculo, en el mundo de las criptomonedas surgieron un montón de proyectos de "potencia de cálculo descentralizada". La lógica es muy simple: usar tokens para incentivar a los pequeños inversores a contribuir con sus GPU, lo que reduce costos y busca revolucionar la computación en la nube tradicional.
¿Y el resultado? OpenAI quema decenas de millones de dólares en una sola capacitación, ¿y tú quieres que un "miliciano" compuesto por RTX4090 se enfrente directamente a un clúster de H100? ¿No es eso como un insecto tratando de detener un carro? El timing está completamente equivocado, en esta etapa la IA de web2 se basa en la eficiencia centralizada y el poder financiero, la ventaja distribuida de crypto no puede ser aprovechada en absoluto.
——Segunda desalineación: la infraestructura aún no está construida, pero se apresuran a enrollar la experiencia de la aplicación
Cuando Deepseek sorprendió con el rendimiento perfecto de R1, Anthropic presentó el protocolo MCP para romper el efecto de isla, el rendimiento de los LLMs en el backend de web2AI y las aplicaciones de agentes en el frontend lideran de manera aplastante, mientras que el mundo Crypto saca la gran narrativa de "emisión de activos", compitiendo por convertirse en Launchpad, luchando por la tecnología de pila para emitir agentes con un solo clic, deseando dar a la industria web3AI una vez más una "ola de emisión de tokens" en la explosión Cambriana de los agentes.
El problema es, ¿de qué sirven tantas monedas sin valor práctico? ¿Está lista toda tu infraestructura? Por ejemplo, el protocolo MCP en sí es solo una interfaz USB, un programador codificando en Cursor, y solo se necesita una autorización para conectar con GitHub de un clic, las aplicaciones entre sí son maduras, solo se necesita dar permisos de acceso para que se integren sin problemas.
Pero si intentas hacer que un Agente de IA lea datos en la cadena, descubrirás que la mayor parte de los datos en la cadena son ruido. La cantidad de trabajo necesaria para filtrar y analizar datos, el costo de almacenamiento requerido para que los nodos extraigan datos, los obstáculos de mantenimiento después de las caídas de las llamadas RPC, la complejidad de los estándares de datos diferentes en un entorno de cadena cruzada, etc., cada paso es una trampa técnica.
Por un lado, es plug-and-play para aplicaciones maduras y, por otro lado, es el arduo trabajo de la infraestructura desde cero. Imitar desesperadamente la web2 para hacer innovación en la capa de aplicación en tales condiciones de infraestructura es como conducir un coche de F1 por una carretera embarrada, y al final sólo puede ser un gran número de agentes de baja calidad que inunden el mercado, la experiencia del usuario es tan pobre que apesta, y también hace apestar la reputación de toda la IA + Cripto.
——Tercera desalineación: las tareas complejas multimodales son una tendencia, pero no son simples bloques de Lego
Cuando GPT-4V puede entender imágenes y generar código, Sora puede crear videos a partir de texto, y Claude puede analizar documentos complejos y generar aplicaciones interactivas, la IA web2 ya ha entrado en aguas profundas de tareas complejas multimodales. ¿Qué hay detrás de esto? Años de entrenamiento de modelos, enormes cantidades de anotaciones de datos, optimización de algoritmos complejos, y innumerables iteraciones de depuración.
Sin embargo, el círculo Crypto, al ver el rendimiento destacado de Manus, también pensó en modularizar el Agente, intentando combinar Agentes de análisis, decisión, ejecución, etc., para construir escenarios de aplicación como DeFAi, GameFAI, entre otros.
¿El problema es que piensas que las tareas complejas son solo una simple combinación de módulos?
La potencia de web2AI en la multimodalidad radica en la profunda alineación semántica entre las diferentes modalidades, mecanismos de atención precisos y una compleja fusión de características. No es una simple combinación de varios módulos independientes, sino un sistema de ingeniería integral de extremo a extremo.
Pero, en contraste con el agente de ejecución de Crypto, que en esencia es solo un envoltorio de API ya existentes en diferentes agentes, algunos de los cuales ni siquiera están suficientemente ajustados. El agente de análisis del mercado llama a CoinGecko, el agente de ejecución de operaciones llama a la interfaz DEX, el agente de control de riesgos establece algunos umbrales simples y luego proclama que esto es un "sistema de inversión AI descentralizado", lo cual está muy lejos de la realidad.
En última instancia, dices que aplicaciones como DeFAI, GameFAI, etc., son sin duda la salida para web3AI, no hay duda de que el ámbito de aplicación es realmente infinito, pero en la actualidad, en términos de viabilidad concreta, se ha estancado y está muy mal.
Por último, seguramente querrás preguntar, ¿cuál es el timing adecuado? Una buena idea es: avanzar siguiendo el camino evolutivo de web2AI y prepararse con anticipación.
Cuando la IA de web2 se dirige hacia la computación en el borde, modelos pequeños e inferencia fuera de línea, la infraestructura distribuida de crypto tiene su lugar.
No se trata de enfrentarse a los gigantes de la computación en la nube ahora, sino de construir sólidamente la infraestructura para la programación de la computación en el borde, la sincronización de datos y la colaboración entre dispositivos. Cuando la IA realmente necesite una arquitectura distribuida, el lado de crypto ya estará listo.
Cuando los cuellos de botella en la memoria de LLM, la autenticación de identidad y la colaboración multi-agente se conviertan en necesidades urgentes, la vieja guardia de la blockchain con su almacenamiento descentralizado, gestión de identidad y incentivos token se hará útil.
Ahora, la IA web2 todavía está inmersa en los dividendos de eficiencia de la centralización. Problemas de privacidad, problemas de incentivos de datos, problemas de colaboración verificable, etc., parecen poder ser ignorados. Pero cuando las aplicaciones de IA se vuelvan realmente complejas y necesiten colaboración entre plataformas y ecosistemas, llegará la oportunidad de las soluciones distribuidas de Crypto.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
AI+Crypto tres desajustes de revelación: No te enfrentes con dureza en el momento equivocado, el verdadero punto de ruptura está escondido en los márgenes.
Escrito por: Haotian
Cada vez que se menciona AI + Crypto, siempre hay alguien que reacciona instintivamente con la pregunta: ¿AI necesita Crypto? El trasfondo sugiere que hacer Crypto es solo emitir buenos tokens, y no intentar aprovechar la tendencia de AI; incluso los profesionales de web2AI se llenan de desdén al escuchar sobre la combinación de Crypto. ¿Por qué?
La razón, creo, proviene del desarrollo desfasado de web3AI y web2AI en tres ocasiones. No es que la dirección esté equivocada, ¡sino que el tiempo no es el adecuado!
——Primera desincronización: el hormiguero sacude el gran árbol, intentando unirse a la carrera armamentista de la potencia de cálculo
El año pasado, cuando OpenAI, Google y Meta estaban en una intensa competencia por la potencia de cálculo, en el mundo de las criptomonedas surgieron un montón de proyectos de "potencia de cálculo descentralizada". La lógica es muy simple: usar tokens para incentivar a los pequeños inversores a contribuir con sus GPU, lo que reduce costos y busca revolucionar la computación en la nube tradicional.
¿Y el resultado? OpenAI quema decenas de millones de dólares en una sola capacitación, ¿y tú quieres que un "miliciano" compuesto por RTX4090 se enfrente directamente a un clúster de H100? ¿No es eso como un insecto tratando de detener un carro? El timing está completamente equivocado, en esta etapa la IA de web2 se basa en la eficiencia centralizada y el poder financiero, la ventaja distribuida de crypto no puede ser aprovechada en absoluto.
——Segunda desalineación: la infraestructura aún no está construida, pero se apresuran a enrollar la experiencia de la aplicación
Cuando Deepseek sorprendió con el rendimiento perfecto de R1, Anthropic presentó el protocolo MCP para romper el efecto de isla, el rendimiento de los LLMs en el backend de web2AI y las aplicaciones de agentes en el frontend lideran de manera aplastante, mientras que el mundo Crypto saca la gran narrativa de "emisión de activos", compitiendo por convertirse en Launchpad, luchando por la tecnología de pila para emitir agentes con un solo clic, deseando dar a la industria web3AI una vez más una "ola de emisión de tokens" en la explosión Cambriana de los agentes.
El problema es, ¿de qué sirven tantas monedas sin valor práctico? ¿Está lista toda tu infraestructura? Por ejemplo, el protocolo MCP en sí es solo una interfaz USB, un programador codificando en Cursor, y solo se necesita una autorización para conectar con GitHub de un clic, las aplicaciones entre sí son maduras, solo se necesita dar permisos de acceso para que se integren sin problemas.
Pero si intentas hacer que un Agente de IA lea datos en la cadena, descubrirás que la mayor parte de los datos en la cadena son ruido. La cantidad de trabajo necesaria para filtrar y analizar datos, el costo de almacenamiento requerido para que los nodos extraigan datos, los obstáculos de mantenimiento después de las caídas de las llamadas RPC, la complejidad de los estándares de datos diferentes en un entorno de cadena cruzada, etc., cada paso es una trampa técnica.
Por un lado, es plug-and-play para aplicaciones maduras y, por otro lado, es el arduo trabajo de la infraestructura desde cero. Imitar desesperadamente la web2 para hacer innovación en la capa de aplicación en tales condiciones de infraestructura es como conducir un coche de F1 por una carretera embarrada, y al final sólo puede ser un gran número de agentes de baja calidad que inunden el mercado, la experiencia del usuario es tan pobre que apesta, y también hace apestar la reputación de toda la IA + Cripto.
——Tercera desalineación: las tareas complejas multimodales son una tendencia, pero no son simples bloques de Lego
Cuando GPT-4V puede entender imágenes y generar código, Sora puede crear videos a partir de texto, y Claude puede analizar documentos complejos y generar aplicaciones interactivas, la IA web2 ya ha entrado en aguas profundas de tareas complejas multimodales. ¿Qué hay detrás de esto? Años de entrenamiento de modelos, enormes cantidades de anotaciones de datos, optimización de algoritmos complejos, y innumerables iteraciones de depuración.
Sin embargo, el círculo Crypto, al ver el rendimiento destacado de Manus, también pensó en modularizar el Agente, intentando combinar Agentes de análisis, decisión, ejecución, etc., para construir escenarios de aplicación como DeFAi, GameFAI, entre otros.
¿El problema es que piensas que las tareas complejas son solo una simple combinación de módulos?
La potencia de web2AI en la multimodalidad radica en la profunda alineación semántica entre las diferentes modalidades, mecanismos de atención precisos y una compleja fusión de características. No es una simple combinación de varios módulos independientes, sino un sistema de ingeniería integral de extremo a extremo.
Pero, en contraste con el agente de ejecución de Crypto, que en esencia es solo un envoltorio de API ya existentes en diferentes agentes, algunos de los cuales ni siquiera están suficientemente ajustados. El agente de análisis del mercado llama a CoinGecko, el agente de ejecución de operaciones llama a la interfaz DEX, el agente de control de riesgos establece algunos umbrales simples y luego proclama que esto es un "sistema de inversión AI descentralizado", lo cual está muy lejos de la realidad.
En última instancia, dices que aplicaciones como DeFAI, GameFAI, etc., son sin duda la salida para web3AI, no hay duda de que el ámbito de aplicación es realmente infinito, pero en la actualidad, en términos de viabilidad concreta, se ha estancado y está muy mal.
Por último, seguramente querrás preguntar, ¿cuál es el timing adecuado? Una buena idea es: avanzar siguiendo el camino evolutivo de web2AI y prepararse con anticipación.
Cuando la IA de web2 se dirige hacia la computación en el borde, modelos pequeños e inferencia fuera de línea, la infraestructura distribuida de crypto tiene su lugar.
No se trata de enfrentarse a los gigantes de la computación en la nube ahora, sino de construir sólidamente la infraestructura para la programación de la computación en el borde, la sincronización de datos y la colaboración entre dispositivos. Cuando la IA realmente necesite una arquitectura distribuida, el lado de crypto ya estará listo.
Cuando los cuellos de botella en la memoria de LLM, la autenticación de identidad y la colaboración multi-agente se conviertan en necesidades urgentes, la vieja guardia de la blockchain con su almacenamiento descentralizado, gestión de identidad y incentivos token se hará útil.
Ahora, la IA web2 todavía está inmersa en los dividendos de eficiencia de la centralización. Problemas de privacidad, problemas de incentivos de datos, problemas de colaboración verificable, etc., parecen poder ser ignorados. Pero cuando las aplicaciones de IA se vuelvan realmente complejas y necesiten colaboración entre plataformas y ecosistemas, llegará la oportunidad de las soluciones distribuidas de Crypto.