Simplesmente resumindo, a a16z apresentou um relatório sobre AI+Crypto, do qual podem ser abstraídos três direções principais a partir de 11 casos de uso específicos:
Infraestrutura de Agentes: destina-se a resolver problemas básicos relacionados à autenticação de identidade de Agentes de IA, colaboração entre plataformas, diferenciação entre humanos e máquinas, entre outros. Inclui Identidade Universal de Agente, Prova de Pessoalidade (reconhecimento humano-máquina contra bots), padrões de comunicação entre Agentes e regras de governança, entre outros.
Isto é como dar a cada Agente de IA um "bilhete de identidade + cartão bancário + cartão de segurança social" em forma de um pacote familiar, permitindo-lhes "trabalhar" e "transacionar" legalmente no mundo digital. Os Agentes atuais são ilhas que atuam de forma independente, e esta infraestrutura busca conectá-los em uma super rede que possibilita uma colaboração profunda.
O assistente de programação que você ajustou no VSCode pode mudar sem problemas para o GitHub Copilot e continuar trabalhando, equivalente à camada de agregação de interoperabilidade da era dos Agentes.
Camada de dados de contexto: resolve principalmente os problemas de "memória" e "persistência do conhecimento" da IA. Inclui a salvaguarda de contexto entre plataformas, direitos de propriedade intelectual e proteção de direitos autorais, rastreamento de dados e distribuição de valor, entre outros.
Atualmente, os LLMs de IA não têm um design de camada de memória, ou seja, uma "memória de peixe dourado". Cada vez que usamos a IA, é como contratar um trabalhador temporário, e precisamos treinar tudo de novo. Com este conjunto de camada de dados, a IA passa a ter uma "memória de longo prazo", onde seu conhecimento especializado, estilo de trabalho e experiência em projetos podem se tornar ativos digitais armazenáveis e negociáveis. Isso equivale à camada de Disponibilidade de Dados da era dos Agentes.
Imagine que os hábitos de codificação dos melhores programadores podem ser "vendidos" diretamente à IA para ensinar novatos, transformando conhecimento em lucro.
3）Finanças nativas de IA: principal objetivo é resolver a liquidação de pagamentos e o sistema de distribuição de incentivos do sistema econômico de IA. Inclui micropagamentos entre Agentes, mecanismos de pagamento para crawlers de rede, novos modelos de publicidade comercial, etc.
Agora é a plataforma que ganha, os criadores que se beneficiam e os usuários que pagam. A Finança Nativa de IA deve permitir que cada parte da cadeia de criação de valor possa compartilhar de maneira justa os lucros. A proposta é clara: "quem cria valor, quem recebe os benefícios". Se algum dia os Agentes de IA puderem negociar serviços diretamente entre si, os usuários que contribuem com dados poderão receber recompensas em Token, e até mesmo seus dados pessoais usados pela IA poderão gerar uma divisão correspondente. Este passo seria equivalente à camada de liquidação da era dos Agentes.
De uma forma geral, os 11 casos específicos da a16z abrangem uma ampla gama: desde a persistência de contexto de interação AI, identidade universal de Agentes, rede de computação descentralizada (DePIN), até compartilhamento de receita de micropagamentos, registro de IP e verificação de direitos, mecanismos de pagamento de crawlers, até anúncios privados, companheirismo de AI, entre outros.
O relatório também apresentou previsões de tempo: a autenticação de identidade PoP e a agregação de poder computacional DePIN serão implementadas a curto prazo, o mercado de transações entre Agentes surgirá a médio prazo e a realização de um ecossistema econômico autônomo de IA completo só será possível a longo prazo.
Mas eu, pessoalmente, estou ainda mais otimista com a tendência de personalização do Agent no lado do cliente, que existe em conjunto com a identidade universal do Agent e a camada de dados contextuais do Agent. Afinal, quando cada IA tiver memória persistente e identidade multiplataforma, a verdadeira era dos assistentes pessoais de IA começará.
E os três direcionamentos acima visam essencialmente construir uma "sociedade digital onde a IA pode participar autonomamente das atividades econômicas", fazendo com que a IA não seja apenas uma ferramenta passiva, mas sim um "trabalhador digital" capaz de criar e trocar valor de forma independente.
Claramente, agora é o momento de desembarque para estabelecer padrões de infraestrutura de IA; quem conseguir se posicionar primeiro terá a chance de colher os maiores benefícios.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Interpretação do relatório a16z: Três grandes direções centrais abstraídas de 11 casos de uso específicos
Autor: Haotian
Simplesmente resumindo, a a16z apresentou um relatório sobre AI+Crypto, do qual podem ser abstraídos três direções principais a partir de 11 casos de uso específicos:
Isto é como dar a cada Agente de IA um "bilhete de identidade + cartão bancário + cartão de segurança social" em forma de um pacote familiar, permitindo-lhes "trabalhar" e "transacionar" legalmente no mundo digital. Os Agentes atuais são ilhas que atuam de forma independente, e esta infraestrutura busca conectá-los em uma super rede que possibilita uma colaboração profunda.
O assistente de programação que você ajustou no VSCode pode mudar sem problemas para o GitHub Copilot e continuar trabalhando, equivalente à camada de agregação de interoperabilidade da era dos Agentes.
Atualmente, os LLMs de IA não têm um design de camada de memória, ou seja, uma "memória de peixe dourado". Cada vez que usamos a IA, é como contratar um trabalhador temporário, e precisamos treinar tudo de novo. Com este conjunto de camada de dados, a IA passa a ter uma "memória de longo prazo", onde seu conhecimento especializado, estilo de trabalho e experiência em projetos podem se tornar ativos digitais armazenáveis e negociáveis. Isso equivale à camada de Disponibilidade de Dados da era dos Agentes.
Imagine que os hábitos de codificação dos melhores programadores podem ser "vendidos" diretamente à IA para ensinar novatos, transformando conhecimento em lucro.
3）Finanças nativas de IA: principal objetivo é resolver a liquidação de pagamentos e o sistema de distribuição de incentivos do sistema econômico de IA. Inclui micropagamentos entre Agentes, mecanismos de pagamento para crawlers de rede, novos modelos de publicidade comercial, etc.
Agora é a plataforma que ganha, os criadores que se beneficiam e os usuários que pagam. A Finança Nativa de IA deve permitir que cada parte da cadeia de criação de valor possa compartilhar de maneira justa os lucros. A proposta é clara: "quem cria valor, quem recebe os benefícios". Se algum dia os Agentes de IA puderem negociar serviços diretamente entre si, os usuários que contribuem com dados poderão receber recompensas em Token, e até mesmo seus dados pessoais usados pela IA poderão gerar uma divisão correspondente. Este passo seria equivalente à camada de liquidação da era dos Agentes.
De uma forma geral, os 11 casos específicos da a16z abrangem uma ampla gama: desde a persistência de contexto de interação AI, identidade universal de Agentes, rede de computação descentralizada (DePIN), até compartilhamento de receita de micropagamentos, registro de IP e verificação de direitos, mecanismos de pagamento de crawlers, até anúncios privados, companheirismo de AI, entre outros.
O relatório também apresentou previsões de tempo: a autenticação de identidade PoP e a agregação de poder computacional DePIN serão implementadas a curto prazo, o mercado de transações entre Agentes surgirá a médio prazo e a realização de um ecossistema econômico autônomo de IA completo só será possível a longo prazo.
Mas eu, pessoalmente, estou ainda mais otimista com a tendência de personalização do Agent no lado do cliente, que existe em conjunto com a identidade universal do Agent e a camada de dados contextuais do Agent. Afinal, quando cada IA tiver memória persistente e identidade multiplataforma, a verdadeira era dos assistentes pessoais de IA começará.
E os três direcionamentos acima visam essencialmente construir uma "sociedade digital onde a IA pode participar autonomamente das atividades econômicas", fazendo com que a IA não seja apenas uma ferramenta passiva, mas sim um "trabalhador digital" capaz de criar e trocar valor de forma independente.
Claramente, agora é o momento de desembarque para estabelecer padrões de infraestrutura de IA; quem conseguir se posicionar primeiro terá a chance de colher os maiores benefícios.