Fusion de la crypto et de l'IA : des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le domaine des cryptomonnaies explore également les possibilités de combinaison avec l'IA. Cette fusion s'est initialement concentrée sur l'intégration des ressources de puissance de calcul décentralisées, visant à coordonner les ressources GPU et CPU inutilisées à l'échelle mondiale grâce à la technologie blockchain, afin de réaliser un ajustement de l'offre et de la demande, de réduire les coûts et de fournir aux contributeurs un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Puissance de calcul décentralisée : première exploration de la fusion de l'IA et de la blockchain
Les explorations initiales se concentraient principalement sur la demande du marché de niche, en mettant l'accent sur la flexibilité et les faibles barrières à l'entrée. Certains projets comme IO.net agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant ainsi les barrières à l'inférence légère et à l'ajustement des modèles. Gensyn incite les utilisateurs individuels à participer à l'entraînement grâce à des contrats intelligents, mobilisant ainsi les GPU inactifs.
Bittensor a introduit une structure de sous-réseau innovante, rendant les modules de services d'IA modulaires. Les utilisateurs peuvent participer à l'écosystème et en tirer des bénéfices de diverses manières, formant ainsi un modèle économique unique. Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limitations, telles qu'une guerre des prix dans le marché pur de la puissance de calcul et des problèmes de performances insuffisantes.
L'essor des agents IA : vers la couche d'application
Avec la stabilisation du marché de la puissance de calcul décentralisée, la combinaison de la Crypto et de l'IA commence à se développer vers le niveau des applications. L'apparition des agents IA sur la chaîne devient le signe de cette transformation. Dans les premières étapes, les jetons IA attirent l'attention principalement par des images divertissantes. Par la suite, l'IA commence à exécuter des tâches simples sur les plateformes sociales, évoluant progressivement vers des scénarios d'application plus professionnels.
La véritable percée provient de l'émergence du cadre Agent et des protocoles d'exécution. Les cadres modulaires tels qu'Eliza, GAME, Rig, etc. soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, propulsant l'IA sur la chaîne d'une application ponctuelle vers un fonctionnement systématique.
Certains projets tels que Virtuals Protocol et Eliza construisent un système économique natif de l'IA. Virtuals Protocol permet l'interaction, la collaboration et le commerce autonomes entre agents grâce au Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, quant à elle, a reconstruit le système de plugins avec ElizaOS V2 et a lancé la plateforme AUTOFUN pour abaisser le seuil de création de Token AI.
Normalisation et collaboration : L'essor du MCP
Avec le refroidissement du marché, le domaine des agents IA subit une restructuration profonde. Dans ce contexte, le Model Context Protocol (MCP), en tant que protocole standard ouvert pour les applications IA, émerge et indique une nouvelle direction pour le développement futur.
MCP unifie le mode de communication entre les grands modèles de langage et les données externes, les outils, simplifiant ainsi considérablement le processus de développement des applications IA. L'écosystème d'applications autour de MCP est en pleine expansion rapide, comme le projet DARK dans l'écosystème Solana et le projet SKYAI sur la chaîne BNB.
MCP ouvre de nouvelles voies pour la fusion de la crypto et de l'IA, y compris la collaboration multi-agents, l'automatisation des transactions sur la chaîne et l'essor de la finance de l'information (InfoFi). Ces développements devraient propulser l'économie des agents vers un niveau supérieur.
L'évolution de l'économie des agents intelligents
La fusion entre la crypto et l'IA a connu un processus de développement allant des agents de conversation de divertissement simples, aux agents d'outils, puis aux agents d'exécution de transactions et au niveau d'abstraction DeFAI. À l'avenir, l'intelligence collective et la collaboration multi-agents deviendront des directions de développement importantes.
Ce processus d'évolution rapproche continuellement l'Agent AI des besoins réels. Le développement futur mettra davantage l'accent sur l'utilité, ce qui pourrait nécessiter plus de temps, mais devrait également ouvrir un espace d'application plus vaste.
Les étapes de développement de l'agent IA et perspectives d'avenir
L'agent IA a traversé plusieurs étapes clés de développement :
Puissance de calcul décentralisée : en agrégeant des ressources GPU via la blockchain, fournir un support de puissance de calcul pour l'IA. Projets représentatifs comme Bittensor, IO.net, etc.
Meme Agent : un token AI précoce qui attire l'attention avec une image divertissante. Comme Truth Terminal, etc.
Agent d'interaction léger : IA exécutant des tâches simples sur les plateformes sociales.
Agent d'application verticale : se concentre sur des scénarios spécifiques tels que la finance en chaîne, les NFT, etc. comme aixbt.
Cadre d'Agent : Un cadre favorisant le développement modulaire émerge. Comme Eliza, GAME, Rig, etc.
Économie Agent : construire un système économique natif à l'IA. Comme Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocoles normalisés : Les normes ouvertes comme le MCP favorisent la collaboration entre plusieurs agents.
Direction de développement future
Une utilité plus forte : l'Agent IA doit résoudre des problèmes pratiques, et pas seulement faire du battage autour de concepts.
Collaboration multi-Agent : réaliser le travail collaboratif entre différents Agents grâce à des protocoles standardisés.
Intégration profonde avec le monde réel : l'Agent IA participera davantage aux décisions et opérations du monde réel.
Nouveau modèle économique : De nouveaux modèles financiers basés sur le flux d'informations, tels que l'InfoFi, pourraient émerger.
Sécurité et confidentialité : Avec la généralisation des agents AI, la protection des données des utilisateurs deviendra une question clé.
Innovation en matière de gouvernance : explorer de nouveaux modèles de gouvernance impliquant la participation conjointe des humains et de l'IA.
Dans l'ensemble, l'Agent IA passe progressivement de la phase de preuve de concept à la mise en pratique, et jouera un rôle important à l'avenir dans l'amélioration de l'efficacité et l'innovation des modèles commerciaux. Mais il fait également face à des défis multiples en matière de technologie, d'éthique et de réglementation, nécessitant un effort collectif de tous les secteurs de la société pour explorer des solutions.
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ShibaMillionairen't
· Il y a 11h
Compris, la carte graphique a enfin un nouveau travail.
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PseudoIntellectual
· Il y a 11h
Mining ne doit pas être emporté dans le Metaverse.
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GasFeeCrybaby
· Il y a 11h
Encore en train de tondre ma carte graphique.
Voir l'originalRépondre0
BearWhisperGod
· Il y a 11h
La chaîne est en panne. Quand pourrons-nous stocker la puissance de calcul pour le Mining ?
Analyse des sept grandes étapes de développement des agents IA et des tendances futures.
Fusion de la crypto et de l'IA : des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le domaine des cryptomonnaies explore également les possibilités de combinaison avec l'IA. Cette fusion s'est initialement concentrée sur l'intégration des ressources de puissance de calcul décentralisées, visant à coordonner les ressources GPU et CPU inutilisées à l'échelle mondiale grâce à la technologie blockchain, afin de réaliser un ajustement de l'offre et de la demande, de réduire les coûts et de fournir aux contributeurs un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Puissance de calcul décentralisée : première exploration de la fusion de l'IA et de la blockchain
Les explorations initiales se concentraient principalement sur la demande du marché de niche, en mettant l'accent sur la flexibilité et les faibles barrières à l'entrée. Certains projets comme IO.net agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant ainsi les barrières à l'inférence légère et à l'ajustement des modèles. Gensyn incite les utilisateurs individuels à participer à l'entraînement grâce à des contrats intelligents, mobilisant ainsi les GPU inactifs.
Bittensor a introduit une structure de sous-réseau innovante, rendant les modules de services d'IA modulaires. Les utilisateurs peuvent participer à l'écosystème et en tirer des bénéfices de diverses manières, formant ainsi un modèle économique unique. Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limitations, telles qu'une guerre des prix dans le marché pur de la puissance de calcul et des problèmes de performances insuffisantes.
L'essor des agents IA : vers la couche d'application
Avec la stabilisation du marché de la puissance de calcul décentralisée, la combinaison de la Crypto et de l'IA commence à se développer vers le niveau des applications. L'apparition des agents IA sur la chaîne devient le signe de cette transformation. Dans les premières étapes, les jetons IA attirent l'attention principalement par des images divertissantes. Par la suite, l'IA commence à exécuter des tâches simples sur les plateformes sociales, évoluant progressivement vers des scénarios d'application plus professionnels.
La véritable percée provient de l'émergence du cadre Agent et des protocoles d'exécution. Les cadres modulaires tels qu'Eliza, GAME, Rig, etc. soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, propulsant l'IA sur la chaîne d'une application ponctuelle vers un fonctionnement systématique.
Certains projets tels que Virtuals Protocol et Eliza construisent un système économique natif de l'IA. Virtuals Protocol permet l'interaction, la collaboration et le commerce autonomes entre agents grâce au Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, quant à elle, a reconstruit le système de plugins avec ElizaOS V2 et a lancé la plateforme AUTOFUN pour abaisser le seuil de création de Token AI.
Normalisation et collaboration : L'essor du MCP
Avec le refroidissement du marché, le domaine des agents IA subit une restructuration profonde. Dans ce contexte, le Model Context Protocol (MCP), en tant que protocole standard ouvert pour les applications IA, émerge et indique une nouvelle direction pour le développement futur.
MCP unifie le mode de communication entre les grands modèles de langage et les données externes, les outils, simplifiant ainsi considérablement le processus de développement des applications IA. L'écosystème d'applications autour de MCP est en pleine expansion rapide, comme le projet DARK dans l'écosystème Solana et le projet SKYAI sur la chaîne BNB.
MCP ouvre de nouvelles voies pour la fusion de la crypto et de l'IA, y compris la collaboration multi-agents, l'automatisation des transactions sur la chaîne et l'essor de la finance de l'information (InfoFi). Ces développements devraient propulser l'économie des agents vers un niveau supérieur.
L'évolution de l'économie des agents intelligents
La fusion entre la crypto et l'IA a connu un processus de développement allant des agents de conversation de divertissement simples, aux agents d'outils, puis aux agents d'exécution de transactions et au niveau d'abstraction DeFAI. À l'avenir, l'intelligence collective et la collaboration multi-agents deviendront des directions de développement importantes.
Ce processus d'évolution rapproche continuellement l'Agent AI des besoins réels. Le développement futur mettra davantage l'accent sur l'utilité, ce qui pourrait nécessiter plus de temps, mais devrait également ouvrir un espace d'application plus vaste.
Les étapes de développement de l'agent IA et perspectives d'avenir
L'agent IA a traversé plusieurs étapes clés de développement :
Puissance de calcul décentralisée : en agrégeant des ressources GPU via la blockchain, fournir un support de puissance de calcul pour l'IA. Projets représentatifs comme Bittensor, IO.net, etc.
Meme Agent : un token AI précoce qui attire l'attention avec une image divertissante. Comme Truth Terminal, etc.
Agent d'interaction léger : IA exécutant des tâches simples sur les plateformes sociales.
Agent d'application verticale : se concentre sur des scénarios spécifiques tels que la finance en chaîne, les NFT, etc. comme aixbt.
Cadre d'Agent : Un cadre favorisant le développement modulaire émerge. Comme Eliza, GAME, Rig, etc.
Économie Agent : construire un système économique natif à l'IA. Comme Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocoles normalisés : Les normes ouvertes comme le MCP favorisent la collaboration entre plusieurs agents.
Direction de développement future
Une utilité plus forte : l'Agent IA doit résoudre des problèmes pratiques, et pas seulement faire du battage autour de concepts.
Collaboration multi-Agent : réaliser le travail collaboratif entre différents Agents grâce à des protocoles standardisés.
Intégration profonde avec le monde réel : l'Agent IA participera davantage aux décisions et opérations du monde réel.
Nouveau modèle économique : De nouveaux modèles financiers basés sur le flux d'informations, tels que l'InfoFi, pourraient émerger.
Sécurité et confidentialité : Avec la généralisation des agents AI, la protection des données des utilisateurs deviendra une question clé.
Innovation en matière de gouvernance : explorer de nouveaux modèles de gouvernance impliquant la participation conjointe des humains et de l'IA.
Dans l'ensemble, l'Agent IA passe progressivement de la phase de preuve de concept à la mise en pratique, et jouera un rôle important à l'avenir dans l'amélioration de l'efficacité et l'innovation des modèles commerciaux. Mais il fait également face à des défis multiples en matière de technologie, d'éthique et de réglementation, nécessitant un effort collectif de tous les secteurs de la société pour explorer des solutions.