La fusión de la IA y la encriptación: el protocolo MCP lidera un nuevo paradigma

Capítulo 1 AI+Crypto: la doble ola de fusión acelerada

Recientemente, el concepto de "AI+Crypto" ha aparecido con frecuencia en la visión de las personas. Desde el surgimiento de ChatGPT, hasta el lanzamiento de grandes modelos multimodales por parte de diversas compañías de modelos de IA, y luego a los intentos de varios protocolos en el mundo blockchain de integrar agentes de IA, esta fusión tecnológica se ha convertido en una realidad.

El impulso fundamental de esta tendencia proviene de la complementariedad entre dos grandes sistemas tecnológicos en los extremos de la demanda y la oferta. El desarrollo de la AI permite que la ejecución de tareas y el procesamiento de información se transfieran de los humanos a las máquinas, pero aún enfrenta limitaciones en la comprensión del contexto, la estructura de incentivos y la salida confiable. Por otro lado, el sistema de datos en cadena, los mecanismos de diseño de incentivos y el marco de gobernanza programática que ofrece la encriptación pueden compensar estas debilidades de la AI. A su vez, la industria de la encriptación también necesita herramientas inteligentes más poderosas para manejar comportamientos de usuarios, gestión de riesgos y ejecución de transacciones, que es precisamente el fuerte de la AI.

En otras palabras, la encriptación proporciona un mundo estructurado para la IA, mientras que la IA inyecta capacidad de toma de decisiones activa en la encriptación. Esta fusión técnica, que se basa mutuamente, forma un nuevo patrón profundo de "infraestructura mutua". Un ejemplo típico es la aparición de "creadores de mercado de IA" en los protocolos DeFi. Este tipo de sistemas modelan en tiempo real la volatilidad del mercado a través de modelos de IA, combinando datos en cadena, profundidad del libro de órdenes y variables como indicadores de sentimiento cruzado, logrando así una programación dinámica de liquidez, reemplazando así los modelos de parámetros estáticos tradicionales.

Desde una perspectiva de datos, los datos de comportamiento en la cadena poseen características de verificabilidad, estructuración y resistencia a la censura, lo que los convierte en un material de entrenamiento ideal para modelos de IA. Algunos proyectos emergentes ya han intentado integrar el comportamiento en la cadena en el proceso de ajuste de modelos, y en el futuro podrían aparecer "estándares de modelos de IA en la cadena", lo que permitirá que los modelos tengan capacidad de comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.

Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos en la cadena proporciona al sistema de IA una motivación económica más sólida y sostenible que la de las plataformas Web2. Por ejemplo, a través del protocolo MCP que define el protocolo de incentivos para agentes, los ejecutores de modelos ya no dependen de la facturación por llamadas a la API, sino que pueden obtener recompensas en tokens a través de "prueba de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de intenciones de los usuarios + valor económico rastreable". Por primera vez, los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico", y no solo ser herramientas anidadas dentro de él.

Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es una fusión tecnológica, sino un cambio de paradigma. AI+Crypto podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en agentes": los humanos ya no son los únicos gobernantes, los modelos en la cadena no solo pueden ejecutar contratos, sino que también pueden entender el contexto, coordinar juegos, gobernar proactivamente y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens.

Por esta razón, la narrativa de AI+Crypto ha recibido recientemente una gran atención del mercado de capitales. Desde reconocidas instituciones de inversión hasta el lanzamiento de diversos proyectos innovadores, estamos viendo que se está formando un consenso: los modelos de AI no solo desempeñarán el papel de "herramienta" en Web3, sino que serán "sujetos"; tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.

Se puede prever que en el futuro mundo Web3, los agentes de IA se convertirán en participantes del sistema imprescindibles. Esta forma de participación no es la tradicional "modelo fuera de la cadena + API en la cadena", sino que está evolucionando gradualmente hacia una nueva forma de "modelo es nodo" y "intención es contrato". Detrás de esto, está el paradigma semántico y de ejecución construido por una nueva clase de protocolos como el MC.

La fusión de la IA con la encriptación es una de las pocas oportunidades de "interconexión entre capas" en los últimos años. No es un punto de explosión aislado, sino una evolución estructural y a largo plazo. Esto determinará cómo funcionará la IA en la cadena, cómo se coordinará y cómo será incentivada, y también definirá en última instancia la futura forma de la estructura social en la cadena.

Capítulo dos protocolo MC: antecedentes y mecanismos centrales

A medida que la fusión de la IA y la encriptación pasa de la exploración conceptual a la fase de validación práctica, los modelos de lenguaje grandes comienzan a tener una gestión de contexto estable, descomposición de tareas complejas y capacidad de autoaprendizaje. Al mismo tiempo, el mundo encriptado también está experimentando una evolución estructural. La madurez de tecnologías como la cadena de bloques modular, la abstracción de cuentas y Rollup ha eliminado obstáculos para que la IA se convierta en un participante nativo de la cadena de bloques.

En este contexto, se propone el MCP( Modelo Contexto Protocolo), con el objetivo de construir una capa de protocolo genérica para que un conjunto completo de modelos de IA funcione, ejecute, retroalimente y obtenga ganancias en la cadena. Esto no solo es para resolver el dilema técnico de "la IA no puede ser utilizada de manera eficiente en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica de la transición del mundo Web3 hacia un "paradigma impulsado por la intención". La lógica de llamada de contratos inteligentes tradicionales requiere que los usuarios tengan una comprensión alta del estado de la cadena, interfaces de función y estructuras de transacción, lo cual presenta una gran brecha con la forma natural de expresión de los usuarios comunes. La intervención de modelos de IA puede cerrar esta ruptura estructural, pero a condición de que pueda tener "identidad", "memoria", "permisos" y "incentivos económicos" en la cadena. El protocolo MCP nace precisamente para resolver esta serie de cuellos de botella.

En concreto, MCP es un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la llamada de modelos de IA, la construcción de contexto, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su diseño central se desarrolla en torno a cuatro niveles:

1. Mecanismo de identidad del modelo: cada instancia de modelo o agente (Agent) tiene una dirección en la cadena independiente y puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar a contratos a través de un mecanismo de verificación de permisos, convirtiéndose en la "primera clase de cuenta" en el mundo de la blockchain.

2. Sistema de recolección de contexto y interpretación semántica: a través de la abstracción del estado en la cadena, los datos fuera de la cadena y los registros de interacción histórica, combinando la entrada en lenguaje natural, se proporciona a los modelos una estructura de tarea clara y un contexto ambiental, lo que les permite poseer un "contexto semántico" para ejecutar instrucciones complejas.

3. Análisis de intención y planificación de ejecución: convertir la entrada de lenguaje natural del usuario en una secuencia de operaciones en la cadena ejecutables, incluyendo la llamada a contratos, transferencia de activos, configuración de permisos, etc.

4. Mecanismos de incentivos y retroalimentación: establecer un sistema de recompensas para la ejecución de tareas del modelo, que incluya incentivos de tokens, acumulación de créditos, etc., y diseñar un mecanismo de retroalimentación de usuarios para optimizar el rendimiento del modelo.

Actualmente, varios proyectos han comenzado a establecer sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Algunos proyectos intentan desplegar modelos de IA como agentes en la cadena que pueden ser llamados públicamente, para servir a escenarios como la generación de estrategias de trading y la toma de decisiones de gestión de activos; otros han construido un sistema de cooperación multiagente basado en el protocolo MCP, que permite que varios modelos colaboren dinámicamente en torno a una misma tarea del usuario; además, hay proyectos que intentan expandir MCP como la capa base de un "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir complementos de modelo con capacidades específicas y ponerlos a disposición de otros, formando un mercado de servicios de IA compartido en la cadena.

Desde la perspectiva de los inversores en encriptación, la propuesta de MCP no solo trae un nuevo camino tecnológico, sino que también representa una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", donde los modelos no son solo herramientas, sino que también son participantes económicos con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro, los creadores de mercado en DeFi podrían ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza DAO podrían ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT podrían ser modelos, e incluso los propios datos en cadena serían analizados, combinados y revalorizados por modelos, dando lugar a nuevos "activos de datos de comportamiento de IA". Por lo tanto, la reflexión sobre la inversión también cambiará de "invertir en un producto de IA" a "invertir en el centro de incentivos, la capa de agregación de servicios o el protocolo de coordinación entre modelos en una capa económica de IA", y MCP, como protocolo de interfaz semántica y de ejecución subyacente, merece una atención considerable a mediano y largo plazo debido a sus efectos de red potenciales y su prima de estandarización.

Capítulo 3 Escenarios típicos de implementación del Agente AI: Reestructuración del modelo de tareas en la cadena de bloques MCP

Cuando el modelo de IA realmente tenga identidad en la cadena, percepción del contexto semántico, pueda interpretar intenciones y ejecutar tareas en la cadena, ya no será solo una "herramienta auxiliar", sino un agente en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en un sujeto activo que ejecuta lógica. Y esto es precisamente el mayor significado de la existencia del protocolo MCP: no se trata de hacer que un modelo de IA sea más fuerte, sino de proporcionar un camino estructurado para que los modelos de IA ingresen al mundo de la blockchain, interactúen con contratos, colaboren con personas e interactúen con activos. Este camino no solo incluye capacidades subyacentes como identidad, permisos y memoria, sino también capas intermedias en operaciones como la descomposición de tareas, planificación semántica y prueba de cumplimiento, que finalmente conducen a la posibilidad de que los agentes de IA participen realmente en la construcción del sistema económico Web3.

Desde aplicaciones de gran relevancia práctica, la gestión de activos en la cadena es el primer campo en el que el Agente AI se infiltra. En el pasado DeFi, los usuarios necesitaban configurar manualmente sus carteras, analizar los parámetros de los pools de liquidez, comparar APY, establecer estrategias, y todo el proceso era extremadamente poco amigable para el usuario promedio. Sin embargo, el Agente AI basado en MCP puede, tras recibir intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", rastrear automáticamente los datos en la cadena, evaluar la prima de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente una combinación de estrategias de trading, validando la seguridad de la trayectoria de ejecución a través de simulaciones o pruebas en tiempo real en la cadena. Este modelo no solo mejora la personalización y la velocidad de respuesta en la generación de estrategias, sino que lo más importante es que permite a los usuarios no profesionales delegar activos por primera vez en lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos deje de ser una actividad con una barrera técnica extremadamente alta.

Otro escenario que está madurando rápidamente es la identidad en cadena y la interacción social. Los sistemas de identidad en cadena del pasado se basaban principalmente en el historial de transacciones, la tenencia de activos o mecanismos de prueba específicos, su expresividad y plasticidad eran muy limitadas. Sin embargo, cuando los modelos de IA intervienen, los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza continuamente con sus preferencias, intereses y dinámicas de comportamiento; este agente puede participar en DAOs sociales en nombre del usuario, publicar contenido, organizar eventos de NFT, e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en cadena. Por ejemplo, algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar Agentes que apoyan el protocolo MCP, para ayudar automáticamente a los nuevos usuarios a completar el proceso de incorporación, establecer un gráfico social, participar en comentarios y votaciones, transformando así el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto a un problema de participación de agentes inteligentes. Más allá de esto, en un futuro donde la diversidad de identidades y la bifurcación de personalidades sean ampliamente aceptadas, un usuario podría tener múltiples agentes de IA, cada uno para diferentes contextos sociales, y el MCP se convertirá en la "capa de gobernanza de identidad" que gestione los códigos de conducta y los permisos de ejecución de estos agentes.

El tercer punto clave del Agente AI es la gobernanza y la gestión de DAO. En la etapa actual de DAO, la actividad y la tasa de participación en la gobernanza siempre son un cuello de botella, y el mecanismo de votación también presenta una fuerte barrera técnica y ruido conductual. Con la introducción de MCP, un Agente con capacidades de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a organizar periódicamente la dinámica de DAO, extraer información clave, resumir semánticamente las propuestas y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de votación o ejecutar automáticamente la votación. Esta gobernanza en cadena basada en el mecanismo de "agente de preferencias" alivia enormemente los problemas de sobrecarga de información y desajuste de incentivos. Al mismo tiempo, el marco MCP también permite que los modelos compartan experiencias de gobernanza y rutas de evolución de estrategias; por ejemplo, si un Agente observa en múltiples DAO las externalidades negativas causadas por un tipo de propuesta de gobernanza, puede retroalimentar la experiencia al modelo mismo, formando un mecanismo de transferencia de conocimientos de gobernanza entre comunidades, lo que permite construir estructuras de gobernanza cada vez más "inteligentes".

Además de las aplicaciones principales mencionadas, MCP también ofrece la posibilidad de una interfaz unificada para la curaduría de datos en cadena por AI, la interacción en mundos de juego, la generación automática de pruebas ZK y la retransmisión de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena, el Agente AI puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores, logrando diálogos en tiempo real, generación de historias, programación de tareas y evolución del comportamiento; en el ecosistema de contenido NFT, el modelo puede actuar como un "curador semántico", recomendando dinámicamente colecciones de NFT según los intereses del usuario, e incluso generando contenido personalizado; en el ámbito ZK, el modelo puede traducir rápidamente la intención a un sistema de restricciones amigable con ZK mediante un compilado estructurado, simplificando el proceso de generación de pruebas de conocimiento cero y aumentando la universalidad del umbral de desarrollo.

A partir de las similitudes de estas aplicaciones, se puede ver claramente que el protocolo MCP está cambiando no solo el rendimiento de un único punto de aplicación, sino el propio paradigma de ejecución de tareas. La ejecución de tareas Web3 tradicional se basa en la premisa de "sabes cómo hacerlo" - el usuario debe tener un conocimiento claro de la lógica de los contratos, la estructura de las transacciones y las tarifas de la red.