O Que Têm em Comum os Protocolos de IA Bem-Sucedidos? Análise de Capacidades dos Principais Projetos e Plataformas de Conteúdo que Estão a Destacar-se

Intermediário6/24/2025, 9:02:13 AM
Como podem os projetos de IA+Web3 alcançar uma implementação no mundo real? Este artigo analisa quatro caminhos principais de protocolos de IA, focando nas oportunidades de ruptura para produtos baseados em conteúdo. Toma a AKEDO como exemplo para detalhar seu crescimento de usuários, design de interação e lógica de evolução da plataforma, revelando os segredos de ruptura dos protocolos de IA do tipo colaboração de criadores.

Desde o início de 2024, a tendência de integração entre IA e Web3 tornou-se cada vez mais evidente. Temos assistido ao desenvolvimento vigoroso de várias rotas técnicas, desde redes de raciocínio descentralizadas (como Bittensor), protocolos de mercado de GPU (como Render, Aethir), até protocolos de confirmação de direitos de conteúdo e mercado de IP (como Story Protocol, Grass). Embora esses projetos compartilhem a lógica subjacente de “incentivos nativos de IA + verificabilidade em blockchain”, seus focos técnicos, públicos-alvo e caminhos comerciais são distintamente diferentes.

Este artigo foca em quatro direções principais: tipo de recurso básico, tipo de protocolo de dados, tipo de ferramenta de desenvolvimento e tipo de criação de conteúdo. Analisa o layout funcional e os métodos de conexão ecológica através de projetos típicos, com especial atenção para a ascensão do "protocolo de colaboração de criadores com IA", que traz novas possibilidades para criadores e partes do projeto.

1. Analisando projetos principais de IA + Web3 no mercado: Quatro categorias estruturais típicas

No mercado atual, podemos categorizar grosso modo os projetos de IA + Web3 em quatro tipos:

1. Protocolo de Tipo de Recurso Básico

Projetos representativos: Bittensor, Aethir, Render, Filecoin

Estes projetos fornecem recursos subjacentes para a inferência e treinamento de modelos de IA, cobrindo redes de computação GPU, armazenamento de dados e incentivos à colaboração de modelos. Bittensor introduz um sistema de sub-rede para fortalecer a divisão de trabalho dos modelos e a governança na blockchain, Aethir oferece uma rede de GPU de nível empresarial, Render acumula um rico ecossistema de nós em recursos de renderização 3D, enquanto a Filecoin promove a certificação de dados e a circulação de dados de treinamento com os padrões FVM e NFT.

2. Tipo de Protocolo de Dados e Conteúdo

Projetos representativos: Story Protocol, Grass

Este tipo de protocolo foca na confirmação de direitos on-chain, incentivos de dados e mecanismos de licenciamento de conteúdo. A Story foca no caminho de autorização de IP para criadores, enquanto a Grass utiliza plugins para coletar dados de páginas da web e fornecer feedback aos usuários.

3. Protocolo de ferramentas de desenvolvedor e plataforma

Projetos representativos: Virtuals, Injective, NEAR, Internet Computer

Focando em capacidades programáveis como API, SDK e contêineres on-chain, atendendo desenvolvedores B-end. Os Virtuais fornecem registro de vAgent e mecanismos de receita, a Injective implementa estruturas de execução de estratégia em quantificação de IA e cenários DeFi, enquanto NEAR e ICP oferecem ambientes de contrato de alto desempenho adequados para a implantação de modelos de IA.

4. Protocolo de Criação de Conteúdo e Implementação de Produto

Projeto Representativo: AKEDO

Este tipo de protocolo enfatiza a interação entre a IA e os utilizadores, focando-se no conteúdo criativo, na produção de produtos e na disseminação social, representando o caminho mais forte atual da IA+Web3 na perceção do utilizador.

2. A Ascensão dos Protocolos de Criação de Conteúdo AI: Por que vale a pena prestar atenção?

Com a gradual popularização da engenharia de Prompt e das capacidades de orquestração de Agentes, a tendência da IA a passar de capacidades básicas para execução criativa está a tornar-se cada vez mais evidente. As vantagens dos protocolos baseados em conteúdo são:

· Poderosas capacidades de geração de conteúdo de IA, baixo limiar, feedback rápido

· Mais adequado para incorporação em canais sociais, fácil de criar fissão de tráfego.

· Uma economia de ciclo fechado pode ser construída em torno de "criação-monetização-recriação".

Nesse sentido, a AKEDO é um dos poucos projetos representativos que completou o lançamento de um produto protótipo e alcançou a verificação da interação do usuário (DYOR).

3. Caso de Observação: O Flywheel de Colaboração de Conteúdo Tri-Direcional da AKEDO

1. Estado atual do caso: Atingindo a implementação do produto e um milhão de interações

AKEDO é uma plataforma criativa construída sobre um mecanismo de colaboração multi-agente baseado em IA que permite aos utilizadores gerar conteúdo executável e interativo através de instruções em linguagem natural, e forma um ciclo criativo através de incentivos de token, disseminação de trabalhos e interação comunitária.

O seu ciclo fechado de produtos inclui principalmente:

· Os utilizadores podem gerar rapidamente estruturas e gráficos chamando o módulo de IA usando linguagem natural;
· Suporta edição visual, lowering the creation threshold;
· A plataforma pode ser incorporada e executada em páginas web, X e outros cenários sociais;
Criadores, jogadores e disseminadores podem todos ganhar recompensas em tokens $AKE, alcançando uma situação vantajosa para todas as partes.

Ao contrário da maioria dos projetos que ainda estão na fase de "visão do protocolo", a AKEDO acumulou milhões de interações em cadeia e participação da comunidade através de operações reais, demonstrando a disposição de usuários reais para usar e consumir conteúdo. Aqui estão alguns dados disponíveis publicamente:

· 2M TG seguidores, 303K X seguidores;
· 1M interações on-chain, a classificação histórica mais alta do DappBay é 4ª;
· A interação dos utilizadores com o conteúdo interativo na plataforma atinge 1,2M;
· Colaborou com 8 IPs líderes (como BNB, Mew, etc.)

2. Evolução da plataforma: fechando o ciclo em direção aos serviços de PI

Enquanto mantém as características de uma plataforma de criadores, a AKEDO está a explorar a extensão das suas capacidades para servir as partes do projeto:

· Educação de conteúdo impulsionada por IA: A plataforma apoiará equipes Web3 na personalização e geração de conteúdo de visão de mundo e tutoriais interativos através da IA, melhorando o engajamento dos usuários e a consistência da narrativa do projeto;

· Mecanismo da Zona de Projetos: Construir uma área dedicada de incubação de conteúdo IP para ajudar os projetos a acumular ativos de conteúdo e retribuir o crescimento da comunidade;

· Capacidade de incubação bidirecional: Combinando "criação de usuários × conteúdo do projeto" para alcançar a capacitação mútua entre a originalidade em cadeia e o ecossistema oficial.

Este caminho evolutivo deve fazer do AKEDO uma "camada de mídia AI" para desenvolvedores de conteúdo, operadores de projetos e curadores de marcas, ligando o ciclo de circulação no espaço tridimensional de ferramentas, conteúdo e valor.

IV. Conclusão: Determinismo do Produto sob Simbiose de Múltiplos Caminhos

A explosão do ecossistema AI+Web3 não só requer modelos e fundamentos de hardware, mas também depende de produtos interativos verdadeiramente utilizáveis e cenários de aplicação. Protocolos criativos representam o caminho mais curto que conecta as capacidades de IA e as necessidades dos usuários.

Entre muitos protocolos, o AKEDO demonstra uma direção evolutiva de "ferramenta" para "plataforma" através de práticas produtizadas, designs de incentivos tokenizados e uma expansão colaborativa orientada para B+C. No futuro, protocolos que possam realmente servir criadores, partes do projeto e usuários podem se tornar o elo mais vital na implementação da IA no Web3.

Declaração:

  1. Este artigo é reproduzido de [TechFlow] O copyright pertence ao autor original [TechFlow] Se tiver alguma objeção à reprodução, por favor contacte Equipe Gate LearnA equipe irá processá-lo o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
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O Que Têm em Comum os Protocolos de IA Bem-Sucedidos? Análise de Capacidades dos Principais Projetos e Plataformas de Conteúdo que Estão a Destacar-se

Intermediário6/24/2025, 9:02:13 AM
Como podem os projetos de IA+Web3 alcançar uma implementação no mundo real? Este artigo analisa quatro caminhos principais de protocolos de IA, focando nas oportunidades de ruptura para produtos baseados em conteúdo. Toma a AKEDO como exemplo para detalhar seu crescimento de usuários, design de interação e lógica de evolução da plataforma, revelando os segredos de ruptura dos protocolos de IA do tipo colaboração de criadores.

Desde o início de 2024, a tendência de integração entre IA e Web3 tornou-se cada vez mais evidente. Temos assistido ao desenvolvimento vigoroso de várias rotas técnicas, desde redes de raciocínio descentralizadas (como Bittensor), protocolos de mercado de GPU (como Render, Aethir), até protocolos de confirmação de direitos de conteúdo e mercado de IP (como Story Protocol, Grass). Embora esses projetos compartilhem a lógica subjacente de “incentivos nativos de IA + verificabilidade em blockchain”, seus focos técnicos, públicos-alvo e caminhos comerciais são distintamente diferentes.

Este artigo foca em quatro direções principais: tipo de recurso básico, tipo de protocolo de dados, tipo de ferramenta de desenvolvimento e tipo de criação de conteúdo. Analisa o layout funcional e os métodos de conexão ecológica através de projetos típicos, com especial atenção para a ascensão do "protocolo de colaboração de criadores com IA", que traz novas possibilidades para criadores e partes do projeto.

1. Analisando projetos principais de IA + Web3 no mercado: Quatro categorias estruturais típicas

No mercado atual, podemos categorizar grosso modo os projetos de IA + Web3 em quatro tipos:

1. Protocolo de Tipo de Recurso Básico

Projetos representativos: Bittensor, Aethir, Render, Filecoin

Estes projetos fornecem recursos subjacentes para a inferência e treinamento de modelos de IA, cobrindo redes de computação GPU, armazenamento de dados e incentivos à colaboração de modelos. Bittensor introduz um sistema de sub-rede para fortalecer a divisão de trabalho dos modelos e a governança na blockchain, Aethir oferece uma rede de GPU de nível empresarial, Render acumula um rico ecossistema de nós em recursos de renderização 3D, enquanto a Filecoin promove a certificação de dados e a circulação de dados de treinamento com os padrões FVM e NFT.

2. Tipo de Protocolo de Dados e Conteúdo

Projetos representativos: Story Protocol, Grass

Este tipo de protocolo foca na confirmação de direitos on-chain, incentivos de dados e mecanismos de licenciamento de conteúdo. A Story foca no caminho de autorização de IP para criadores, enquanto a Grass utiliza plugins para coletar dados de páginas da web e fornecer feedback aos usuários.

3. Protocolo de ferramentas de desenvolvedor e plataforma

Projetos representativos: Virtuals, Injective, NEAR, Internet Computer

Focando em capacidades programáveis como API, SDK e contêineres on-chain, atendendo desenvolvedores B-end. Os Virtuais fornecem registro de vAgent e mecanismos de receita, a Injective implementa estruturas de execução de estratégia em quantificação de IA e cenários DeFi, enquanto NEAR e ICP oferecem ambientes de contrato de alto desempenho adequados para a implantação de modelos de IA.

4. Protocolo de Criação de Conteúdo e Implementação de Produto

Projeto Representativo: AKEDO

Este tipo de protocolo enfatiza a interação entre a IA e os utilizadores, focando-se no conteúdo criativo, na produção de produtos e na disseminação social, representando o caminho mais forte atual da IA+Web3 na perceção do utilizador.

2. A Ascensão dos Protocolos de Criação de Conteúdo AI: Por que vale a pena prestar atenção?

Com a gradual popularização da engenharia de Prompt e das capacidades de orquestração de Agentes, a tendência da IA a passar de capacidades básicas para execução criativa está a tornar-se cada vez mais evidente. As vantagens dos protocolos baseados em conteúdo são:

· Poderosas capacidades de geração de conteúdo de IA, baixo limiar, feedback rápido

· Mais adequado para incorporação em canais sociais, fácil de criar fissão de tráfego.

· Uma economia de ciclo fechado pode ser construída em torno de "criação-monetização-recriação".

Nesse sentido, a AKEDO é um dos poucos projetos representativos que completou o lançamento de um produto protótipo e alcançou a verificação da interação do usuário (DYOR).

3. Caso de Observação: O Flywheel de Colaboração de Conteúdo Tri-Direcional da AKEDO

1. Estado atual do caso: Atingindo a implementação do produto e um milhão de interações

AKEDO é uma plataforma criativa construída sobre um mecanismo de colaboração multi-agente baseado em IA que permite aos utilizadores gerar conteúdo executável e interativo através de instruções em linguagem natural, e forma um ciclo criativo através de incentivos de token, disseminação de trabalhos e interação comunitária.

O seu ciclo fechado de produtos inclui principalmente:

· Os utilizadores podem gerar rapidamente estruturas e gráficos chamando o módulo de IA usando linguagem natural;
· Suporta edição visual, lowering the creation threshold;
· A plataforma pode ser incorporada e executada em páginas web, X e outros cenários sociais;
Criadores, jogadores e disseminadores podem todos ganhar recompensas em tokens $AKE, alcançando uma situação vantajosa para todas as partes.

Ao contrário da maioria dos projetos que ainda estão na fase de "visão do protocolo", a AKEDO acumulou milhões de interações em cadeia e participação da comunidade através de operações reais, demonstrando a disposição de usuários reais para usar e consumir conteúdo. Aqui estão alguns dados disponíveis publicamente:

· 2M TG seguidores, 303K X seguidores;
· 1M interações on-chain, a classificação histórica mais alta do DappBay é 4ª;
· A interação dos utilizadores com o conteúdo interativo na plataforma atinge 1,2M;
· Colaborou com 8 IPs líderes (como BNB, Mew, etc.)

2. Evolução da plataforma: fechando o ciclo em direção aos serviços de PI

Enquanto mantém as características de uma plataforma de criadores, a AKEDO está a explorar a extensão das suas capacidades para servir as partes do projeto:

· Educação de conteúdo impulsionada por IA: A plataforma apoiará equipes Web3 na personalização e geração de conteúdo de visão de mundo e tutoriais interativos através da IA, melhorando o engajamento dos usuários e a consistência da narrativa do projeto;

· Mecanismo da Zona de Projetos: Construir uma área dedicada de incubação de conteúdo IP para ajudar os projetos a acumular ativos de conteúdo e retribuir o crescimento da comunidade;

· Capacidade de incubação bidirecional: Combinando "criação de usuários × conteúdo do projeto" para alcançar a capacitação mútua entre a originalidade em cadeia e o ecossistema oficial.

Este caminho evolutivo deve fazer do AKEDO uma "camada de mídia AI" para desenvolvedores de conteúdo, operadores de projetos e curadores de marcas, ligando o ciclo de circulação no espaço tridimensional de ferramentas, conteúdo e valor.

IV. Conclusão: Determinismo do Produto sob Simbiose de Múltiplos Caminhos

A explosão do ecossistema AI+Web3 não só requer modelos e fundamentos de hardware, mas também depende de produtos interativos verdadeiramente utilizáveis e cenários de aplicação. Protocolos criativos representam o caminho mais curto que conecta as capacidades de IA e as necessidades dos usuários.

Entre muitos protocolos, o AKEDO demonstra uma direção evolutiva de "ferramenta" para "plataforma" através de práticas produtizadas, designs de incentivos tokenizados e uma expansão colaborativa orientada para B+C. No futuro, protocolos que possam realmente servir criadores, partes do projeto e usuários podem se tornar o elo mais vital na implementação da IA no Web3.

Declaração:

  1. Este artigo é reproduzido de [TechFlow] O copyright pertence ao autor original [TechFlow] Se tiver alguma objeção à reprodução, por favor contacte Equipe Gate LearnA equipe irá processá-lo o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
  2. Aviso legal: As opiniões e visões expressas neste artigo são da responsabilidade do autor e não constituem qualquer aconselhamento de investimento.
  3. Outras versões do artigo em idiomas são traduzidas pela equipe Gate Learn, a menos que seja mencionado o contrário.GateEm nenhuma circunstância os artigos traduzidos podem ser copiados, disseminados ou plagiados.
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