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Autor: Revc, Bittain Vision
La combinación de inteligencia artificial (IA) y blockchain (Web3) se está convirtiendo en una tendencia importante, especialmente en la aplicación de agentes de IA.Los agentes de IA realizan operaciones autónomas en la cadena de bloques a través de la percepción, el aprendizaje y la realización de tareas, dándoles el potencial de transformarse gradualmente de las herramientas de actividades económicas en entidades económicas independientes.Sin embargo, sigue siendo controvertido si el agente de IA actual debe centrarse en el desarrollo de IA en la capa de aplicación en lugar de la capa de infraestructura.
Este artículo analizará las limitaciones potenciales y actuales de la integración de Web3 con IA desde múltiples perspectivas, como el desarrollo de la productividad, la coordinación de las relaciones de producción, los costos de capacitación de modelos y los mecanismos de incentivos, y exploran cómo el agente de IA se mueve a una economía de IA más amplia.
1. Limitaciones de infraestructura de Web3
1.1 Costo de productividad y capacitación de modelos
La capacitación en modelo AI depende en gran medida de los recursos informáticos (potencia informática) y los datos de alta calidad, mientras que las características descentralizadas de Web3 dificultan la integración de recursos.
– Límites de potencia informática: las plataformas de potencia informática descentralizadas (como Depin) intentan usar la potencia informática inactiva para proporcionar soporte distribuido, pero su eficiencia y escala aún son mucho más bajas que las plataformas centralizadas (como AWS y Azure).
-Costo y calidad de datos: los datos en la cadena no son suficientes para admitir la capacitación de IA a gran escala, y la anotación de datos descentralizada y la eficiencia de coordinación es menor que la de las plataformas centralizadas tradicionales.
– Dependencia del hardware: la capacidad de producción de proveedores de hardware líderes como Nvidia está casi monopolizado por compañías como OpenAI y XAI, y es difícil para la infraestructura de Web3 ingresar a esta pista.
1.2 Costo de coordinación de relaciones de producción
El núcleo de un sistema descentralizado es la equidad y la transparencia, pero los mecanismos de coordinación complejos a menudo aumentan los costos de toma de decisiones.
– El diseño de los mecanismos de incentivos es complejo: cómo fijar el precio de los datos y la energía informática aportada por los usuarios y cómo asignar las recompensas.
– Baja eficiencia de coordinación: en comparación con las empresas centralizadas, las organizaciones Web3 tardan en responder e ineficientes debido a su dispersión, lo que dificulta la adaptación a las necesidades de IA que cambian rápidamente.
2. Ventajas y potencial de Web3 en la capa de aplicación
2.1 Exploración de la aplicación del agente de IA
El agente de IA tiene casos de uso más claros y un modelo de ganancias en la capa de aplicación de Web3:
– Escenarios personalizados: el agente de IA se puede personalizar a través de la tecnología Web3, como el asistente de finanzas descentralizadas (Defi), la interacción del juego en la cadena, etc.
– Comunicación de memes e impulsado por la comunidad: el agente de IA se combina con la economía de memes para mejorar la participación de la comunidad y mejorar la influencia del proyecto a través de la narrativa creativa y la interacción social.
– Autonomía y transparencia: Web3 empodera el agente de IA para la identidad digital y las capacidades de gestión de activos autónomos, mejorando su confianza entre los usuarios.
2.2 Incentivos económicos y crecimiento del usuario
Web3 reduce la barrera para la entrada del usuario a través del modelo de tokenización:
– Efecto de riqueza: la emisión de tokens atrae una gran cantidad de fondos especulativos y participación del usuario.
– Participación del usuario y co-construcción: los usuarios no solo son consumidores, sino también titulares de tokens y participantes de la comunidad.
3. Desafíos y caminos de transición para el agente de IA hacia las economías de IA
3.1 Burbujas existentes: AI+meme cifrado
En la actualidad, muchos proyectos relacionados con el agente de IA solo están en las etapas de emisión y difusión de memes, y sus funciones y capacidades de implementación reales son limitadas.
– Falta de características revolucionarias: muchos agentes de IA no pueden ir más allá de las simples interacciones o la generación de contenido y no pueden resolver los puntos de dolor del usuario.
– Datos y escasez de modelos: el agente de IA todavía depende en gran medida de la infraestructura de capacitación modelo de Web2 y no ha formado un ecosistema autónomo.
El agente de IA requiere al menos una ruta de iteración clara, que incluya:
– Diversidad de la selección del modelo de datos (actualmente depende de la infraestructura de Web2)
– Fuente de datos y mecanismo de evaluación de capacitación que involucra incentivos tokenizados y recompensas para los usuarios
– Mecanismo de ajuste dinámico para recompensas basadas en cambios de mercado (ingresos)
– El mecanismo para establecer la forma del producto y los valores de IA
– El mecanismo de evaluación cuantitativa de la economía, mecanismo de ajuste dinámico que involucra direcciones de operación y desarrollo
– Mecanismo de gobierno iterativo basado en la retroalimentación del mercado
Si el agente de IA no puede obtener el apoyo de estos mecanismos, el calor traído por el mercado alcista y el meme puede no ser sostenible.El rápido crecimiento del mercado requiere operaciones refinadas para consolidar la base de la pista de 100 mil millones de dólares.En la actualidad, el mecanismo y la forma de producto del agente de IA todavía están en su infancia, pero algunas nuevas empresas profesionales de IA, como UBC y Eliza actualizada, han comenzado a promover la actualización de la pista.
3.2 Ruta de transición: desde aplicaciones livianas hasta infraestructura
El agente de IA puede comenzar desde la aplicación ligera de Web3 y expandirse gradualmente a actividades económicas más complejas:
-Impulse el crecimiento del usuario con escenarios de aplicación: priorice el desarrollo de escenarios de aplicación altamente específicos y fáciles de promover (como asistentes virtuales, herramientas de comercio automáticas).
– Integre el efecto de comunicación de la economía del meme: utilice la cultura del meme para promover la comunicación del proyecto y la construcción de la comunidad.
– Capacidades de infraestructura de construcción gradualmente: explore la viabilidad de las instalaciones subyacentes a través de almacenamiento distribuido, anotación descentralizada e integración de energía informática.
– Lograr la independencia económica y la autonomía ecológica: otorgue al agente de IA la capacidad de tomar decisiones y gobernanza independientes, para que pueda hacer una transición gradualmente a la economía de IA.
4. Comparación entre AI Agent y Web2: Ventajas y desventajas
La plataforma de IA centralizada de Web2 es eficiente en integración de recursos, respuesta y desarrollo de tecnología y desarrollo de tecnología, mientras que la plataforma de IA descentralizada de Web3 enfatiza la autonomía de los datos del usuario y la innovación diversificada.
5. El agente de IA es actualmente adecuado para la capa de aplicación, y todavía hay cuellos de botella en la construcción de infraestructura
En la actualidad, la IA es más adecuada para centrarse en la exploración de la capa de aplicación en lugar de la construcción de infraestructura en el campo Web3.La naturaleza descentralizada de Web3 brinda al agente de IA una mayor autonomía y participación económica, pero es inferior a la plataforma centralizada de Web2 en términos de integración de recursos, eficiencia y coordinación.
Si el agente de IA quiere avanzar hacia una economía de IA más completa, debe comenzar con aplicaciones livianas y evolucionar un formulario de producto único con la atmósfera de la comunidad Web3 única, combinando las fuerzas impulsoras de memes para acumular gradualmente usuarios y recursos, y al mismo tiempo Explore la base de la descentralización.La integración de Web3 y la IA todavía se encuentra en sus primeras etapas, y su desarrollo futuro dependerá de la conducción continua de la innovación tecnológica y las necesidades de los usuarios.
resumen
Aunque el agente de IA inicialmente ha logrado ciertos resultados en el desarrollo de Web3, todavía enfrenta muchos desafíos, especialmente en la construcción de infraestructura, la integración de recursos y los costos de capacitación de modelos.Para lograr la transición exitosa del agente de IA a una economía de IA, la industria debe mejorar gradualmente su infraestructura descentralizada, optimizar los mecanismos de incentivos y transmitir claramente su camino de iteración para garantizar el reconocimiento y el apoyo del mercado y la comunidad.
La combinación de IA y Web3 tiene un gran potencial.
