A fusão entre Crypto e AI: dos recursos de poder de computação à economia de agentes inteligentes
Na era da inteligência artificial que varre o mundo, o setor das criptomoedas também está a explorar a possibilidade de combinação com a IA. Esta fusão inicialmente se concentrou na integração de recursos de poder de computação descentralizados, com o objetivo de coordenar recursos de GPU e CPU ociosos em todo o mundo através da tecnologia blockchain, alcançando a correspondência entre oferta e procura, reduzindo custos e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuintes.
Poder de computação descentralizado: uma primeira exploração da fusão entre IA e blockchain
As explorações iniciais estavam principalmente focadas nas necessidades do mercado de cauda longa, enfatizando a flexibilidade e a baixa barreira de entrada. Alguns projetos como IO.net agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste de modelos. A Gensyn incentiva usuários individuais a participar do treinamento através de contratos inteligentes, ativando GPUs ociosas.
Bittensor introduziu uma estrutura de sub-rede inovadora, modularizando os serviços de IA. Os usuários podem participar do ecossistema e obter lucros de várias maneiras, formando um modelo econômico único. No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações, como o mercado de poder de computação puro mergulhando em guerras de preços e problemas de desempenho.
A ascensão do Agente de IA: Rumo à camada de aplicação
Com o mercado de poder de computação descentralizado a tornar-se estável, a combinação de Crypto e AI começou a evoluir para a camada de aplicação. O surgimento de Agentes de AI em blockchain tornou-se um marco dessa transformação. Nas fases iniciais, os tokens de AI atraíam atenção através de imagens de entretenimento. Em seguida, a AI começou a executar tarefas simples em plataformas sociais, evoluindo gradualmente para cenários de aplicação mais profissionais.
A verdadeira ruptura vem da emergência da estrutura Agent e do protocolo de execução. Módulos como Eliza, GAME e Rig, estruturas modularizadas, suportam modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração de múltiplos agentes, impulsionando a transição da IA em blockchain de aplicações pontuais para operações sistemáticas.
Alguns projetos como o Virtuals Protocol e Eliza estão a construir sistemas económicos nativos de IA. O Virtuals Protocol permite a interação, colaboração e negociação autónomas entre agentes através do Agent Commerce Protocol (ACP). O Eliza, por sua vez, reestruturou o sistema de plugins através do ElizaOS V2, lançando a plataforma AUTOFUN para reduzir as barreiras à criação de Tokens de IA.
Normalização e Colaboração: A Ascensão do MCP
Com a arrefecimento do mercado, o setor de Agentes de IA está a passar por uma profunda reestruturação. Neste contexto, o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), como um protocolo padrão aberto para aplicações de IA, surge para indicar uma nova direção para o desenvolvimento futuro.
O MCP unificou a forma de comunicação entre modelos de linguagem de grande porte e dados externos, ferramentas, simplificando drasticamente o fluxo de desenvolvimento de aplicações de IA. O ecossistema de aplicações em torno do MCP está em rápido desenvolvimento, como o projeto DARK no ecossistema Solana e o projeto SKYAI na cadeia BNB.
O MCP abriu novos caminhos para a fusão entre Crypto e AI, incluindo colaboração entre múltiplos agentes, automação de transações em blockchain e a ascensão das finanças da informação (InfoFi). Esses desenvolvimentos têm o potencial de impulsionar a economia dos agentes para um nível superior.
Caminho de evolução da economia dos agentes inteligentes
A fusão entre Crypto e AI passou por um processo de desenvolvimento que vai de agentes de conversa simples e de entretenimento, a agentes baseados em ferramentas, até agentes de execução de transações e a camada abstrata DeFAI. No futuro, a inteligência coletiva e a colaboração entre múltiplos agentes serão direções importantes de desenvolvimento.
Este processo de evolução continua a aproximar os Agentes de IA das necessidades reais. O desenvolvimento futuro irá focar mais na praticidade, podendo levar mais tempo, mas também espera-se que abra um espaço de aplicação mais amplo.
Fases de desenvolvimento do Agente de IA e perspectivas futuras
O Agente de IA passou por várias fases de desenvolvimento chave:
Poder de computação descentralizado: através da blockchain, agregando recursos de GPU para fornecer suporte de computação para IA. Projetos representativos incluem Bittensor, IO.net, entre outros.
Meme Agent: Um token de IA inicial que atrai atenção com uma imagem divertida. Como Truth Terminal, entre outros.
Agente de interação leve: IA que executa tarefas simples em plataformas sociais.
Agente de aplicação vertical: Focado em cenários específicos como finanças em cadeia, NFT, etc. Como a aixbt.
Estrutura de Agente: Aparecimento de estruturas que suportam o desenvolvimento modular, como Eliza, GAME, Rig, etc.
Economia de Agentes: Construir um sistema econômico nativo de IA. Como Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocolos padronizados: padrões abertos como o MCP promovem a colaboração entre múltiplos agentes.
Direção de desenvolvimento futuro
Maior utilidade: o Agente de IA precisa resolver problemas reais, e não apenas promover conceitos.
Colaboração Multi-Agente: Implementar o trabalho colaborativo entre diferentes Agentes através de protocolos padronizados.
Integração profunda com o mundo real: o Agente de IA estará mais envolvido na tomada de decisões e operações no mundo real.
Novos modelos econômicos: Novos modelos financeiros como InfoFi baseados em fluxo de informações podem surgir.
Segurança e privacidade: Com a popularização do Agente de IA, como proteger a segurança dos dados dos usuários se tornará uma questão chave.
Inovação na governança: explorar novos modelos de governança que envolvem a participação conjunta de humanos e IA.
De um modo geral, o Agente de IA está a passar gradualmente da fase de prova de conceito para a implementação prática, e no futuro terá um papel importante na melhoria da eficiência, inovação de modelos de negócios, entre outros. Mas, ao mesmo tempo, enfrenta desafios em várias áreas, como tecnologia, ética e regulação, necessitando do esforço conjunto de todos os setores da sociedade para explorar soluções.
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AlwaysMissingTops
· 6h atrás
Imagem um divertido, de qualquer forma não se ganha dinheiro.
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ShibaMillionairen't
· 20h atrás
Entendi, a placa gráfica finalmente tem um novo trabalho.
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PseudoIntellectual
· 20h atrás
Mineração não se envolva no Metaverso
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GasFeeCrybaby
· 20h atrás
Já estão a vir roubar a minha placa gráfica novamente.
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BearWhisperGod
· 20h atrás
A cadeia está confusa. Quando é que posso armazenar poder de computação para mineração?
Análise das sete fases de desenvolvimento do Agente de IA e tendências futuras
A fusão entre Crypto e AI: dos recursos de poder de computação à economia de agentes inteligentes
Na era da inteligência artificial que varre o mundo, o setor das criptomoedas também está a explorar a possibilidade de combinação com a IA. Esta fusão inicialmente se concentrou na integração de recursos de poder de computação descentralizados, com o objetivo de coordenar recursos de GPU e CPU ociosos em todo o mundo através da tecnologia blockchain, alcançando a correspondência entre oferta e procura, reduzindo custos e proporcionando um mecanismo de incentivo transparente e justo para os contribuintes.
Poder de computação descentralizado: uma primeira exploração da fusão entre IA e blockchain
As explorações iniciais estavam principalmente focadas nas necessidades do mercado de cauda longa, enfatizando a flexibilidade e a baixa barreira de entrada. Alguns projetos como IO.net agregam recursos de GPU distribuídos, reduzindo a barreira para inferência leve e ajuste de modelos. A Gensyn incentiva usuários individuais a participar do treinamento através de contratos inteligentes, ativando GPUs ociosas.
Bittensor introduziu uma estrutura de sub-rede inovadora, modularizando os serviços de IA. Os usuários podem participar do ecossistema e obter lucros de várias maneiras, formando um modelo econômico único. No entanto, as tentativas nesta fase também expuseram limitações, como o mercado de poder de computação puro mergulhando em guerras de preços e problemas de desempenho.
A ascensão do Agente de IA: Rumo à camada de aplicação
Com o mercado de poder de computação descentralizado a tornar-se estável, a combinação de Crypto e AI começou a evoluir para a camada de aplicação. O surgimento de Agentes de AI em blockchain tornou-se um marco dessa transformação. Nas fases iniciais, os tokens de AI atraíam atenção através de imagens de entretenimento. Em seguida, a AI começou a executar tarefas simples em plataformas sociais, evoluindo gradualmente para cenários de aplicação mais profissionais.
A verdadeira ruptura vem da emergência da estrutura Agent e do protocolo de execução. Módulos como Eliza, GAME e Rig, estruturas modularizadas, suportam modelagem de personalidade, orquestração de tarefas e colaboração de múltiplos agentes, impulsionando a transição da IA em blockchain de aplicações pontuais para operações sistemáticas.
Alguns projetos como o Virtuals Protocol e Eliza estão a construir sistemas económicos nativos de IA. O Virtuals Protocol permite a interação, colaboração e negociação autónomas entre agentes através do Agent Commerce Protocol (ACP). O Eliza, por sua vez, reestruturou o sistema de plugins através do ElizaOS V2, lançando a plataforma AUTOFUN para reduzir as barreiras à criação de Tokens de IA.
Normalização e Colaboração: A Ascensão do MCP
Com a arrefecimento do mercado, o setor de Agentes de IA está a passar por uma profunda reestruturação. Neste contexto, o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), como um protocolo padrão aberto para aplicações de IA, surge para indicar uma nova direção para o desenvolvimento futuro.
O MCP unificou a forma de comunicação entre modelos de linguagem de grande porte e dados externos, ferramentas, simplificando drasticamente o fluxo de desenvolvimento de aplicações de IA. O ecossistema de aplicações em torno do MCP está em rápido desenvolvimento, como o projeto DARK no ecossistema Solana e o projeto SKYAI na cadeia BNB.
O MCP abriu novos caminhos para a fusão entre Crypto e AI, incluindo colaboração entre múltiplos agentes, automação de transações em blockchain e a ascensão das finanças da informação (InfoFi). Esses desenvolvimentos têm o potencial de impulsionar a economia dos agentes para um nível superior.
Caminho de evolução da economia dos agentes inteligentes
A fusão entre Crypto e AI passou por um processo de desenvolvimento que vai de agentes de conversa simples e de entretenimento, a agentes baseados em ferramentas, até agentes de execução de transações e a camada abstrata DeFAI. No futuro, a inteligência coletiva e a colaboração entre múltiplos agentes serão direções importantes de desenvolvimento.
Este processo de evolução continua a aproximar os Agentes de IA das necessidades reais. O desenvolvimento futuro irá focar mais na praticidade, podendo levar mais tempo, mas também espera-se que abra um espaço de aplicação mais amplo.
Fases de desenvolvimento do Agente de IA e perspectivas futuras
O Agente de IA passou por várias fases de desenvolvimento chave:
Poder de computação descentralizado: através da blockchain, agregando recursos de GPU para fornecer suporte de computação para IA. Projetos representativos incluem Bittensor, IO.net, entre outros.
Meme Agent: Um token de IA inicial que atrai atenção com uma imagem divertida. Como Truth Terminal, entre outros.
Agente de interação leve: IA que executa tarefas simples em plataformas sociais.
Agente de aplicação vertical: Focado em cenários específicos como finanças em cadeia, NFT, etc. Como a aixbt.
Estrutura de Agente: Aparecimento de estruturas que suportam o desenvolvimento modular, como Eliza, GAME, Rig, etc.
Economia de Agentes: Construir um sistema econômico nativo de IA. Como Virtuals Protocol, Eliza, etc.
Protocolos padronizados: padrões abertos como o MCP promovem a colaboração entre múltiplos agentes.
Direção de desenvolvimento futuro
Maior utilidade: o Agente de IA precisa resolver problemas reais, e não apenas promover conceitos.
Colaboração Multi-Agente: Implementar o trabalho colaborativo entre diferentes Agentes através de protocolos padronizados.
Integração profunda com o mundo real: o Agente de IA estará mais envolvido na tomada de decisões e operações no mundo real.
Novos modelos econômicos: Novos modelos financeiros como InfoFi baseados em fluxo de informações podem surgir.
Segurança e privacidade: Com a popularização do Agente de IA, como proteger a segurança dos dados dos usuários se tornará uma questão chave.
Inovação na governança: explorar novos modelos de governança que envolvem a participação conjunta de humanos e IA.
De um modo geral, o Agente de IA está a passar gradualmente da fase de prova de conceito para a implementação prática, e no futuro terá um papel importante na melhoria da eficiência, inovação de modelos de negócios, entre outros. Mas, ao mesmo tempo, enfrenta desafios em várias áreas, como tecnologia, ética e regulação, necessitando do esforço conjunto de todos os setores da sociedade para explorar soluções.