Fusión de IA y Web3: Temas candentes de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 se consideran los dos principales motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima fase de crecimiento tecnológico. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en cadena también ha evolucionado rápidamente de un concepto a una infraestructura real, convirtiéndose en una de las nuevas trayectorias de explosión continua más prometedoras en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema candente de discusión. Tanto en la sala principal como en las salas paralelas, las discusiones sobre la combinación de IA y Web3 fueron muy animadas. A continuación se presenta un resumen de los proyectos de IA que generaron mayor interés en la conferencia y las discusiones relacionadas.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento y la infraestructura básica de IA tipo marco para los Agentes de IA ha sido muy activa. Estos proyectos han proporcionado a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar Agentes de IA, convirtiéndose en una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: El primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye un Layer 1 exclusivo para AI, conectando recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de AI distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnología de múltiples agentes.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura AI descentralizada que soporta el desarrollo y operación distribuida de AI Agents y aplicaciones.
Questflow: una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados que aprovechan la inteligencia colectiva de los agentes de IA para completar tareas complejas.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en direcciones como el poder de cálculo, los datos y los modelos para lograr este objetivo, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad sobre los datos y los modelos.
Vana: Se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.
Hyperbolic: Plataforma de nube AI de acceso abierto que integra recursos de computación globales para ofrecer a los usuarios recursos de GPU y servicios de AI económicos y escalables.
OpenLedger: se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece servicios de acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU.
Aethir: plataforma innovadora que ofrece infraestructura de computación en la nube distribuida.
MinionLab: Red de agentes inteligentes autónomos descentralizados para la extracción de datos de Internet en tiempo real.
GAIB: Solución de capa económica en el ámbito de la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento, dedicada a la financiarización y tokenización de recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial.
Automata: proporciona protección de privacidad y funciones de computación sin seguimiento como una capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.
AI Público: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos que enfrenta el desarrollo de la IA es la opacidad del proceso de entrenamiento y la garantía de la precisión de los resultados de salida de la IA. Actualmente, varios proyectos están implementando la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, para garantizar la confiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: Plataforma de computación en la nube descentralizada que ofrece servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en la cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que ofrece AI y cálculos en blockchain verificables fuera de la cadena.
Verisense Network: plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la IA confiable.
II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, los proyectos de casos de uso de IA realmente destacados siguen siendo relativamente escasos. Además del conocido robot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron las siguientes aplicaciones de IA interesantes:
Narra: Plataforma de Gamefi AI Agent basada en una cadena de bloques pública, capaz de generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuar con los jugadores y impulsar el desarrollo de la historia.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que puede ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat.
HeyTracyAI: Agente de IA de narración deportiva enfocado en el baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: Plataforma de Agentes AI centrada en el ámbito financiero y de trading, diseñada para crear fondos de cobertura descentralizados de múltiples estrategias que funcionan de manera autónoma mediante Agentes AI.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
La tendencia es clara, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están adoptando la IA y han anunciado sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que la aparición de agentes de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo de Web3 y resolver el problema de interacción que ha atormentado a la industria anteriormente. Estas cadenas de bloques han expresado su objetivo de desarrollo liderado por la IA, apoyarán de manera integral el desarrollo de la IA desde la arquitectura subyacente, la innovación de cuentas, entre otros aspectos, mientras que también fomentan la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Además, un proyecto que anteriormente se centraba en el servicio de Restaking también ha declarado que está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada, proporcionando servicios en la nube verificables, ofreciendo pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como entrenamiento e inferencia de IA, y apoyando el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
Como tema candente de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, las discusiones y comparticiones sobre AI y Web3 han sido intensas y fascinantes. Mientras se anhela un hermoso plano, varios invitados también mencionaron que el desarrollo actual de AI en la cadena enfrenta muchos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad de los modelos, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y cuestiones de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos para la industria, sino que también darán lugar a enormes oportunidades de innovación.
A largo plazo, la industria tiene grandes expectativas sobre el desarrollo de la IA en cadena y espera impulsar la fusión y prosperidad de la IA con Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración de la comunidad.
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OnchainHolmes
· 07-02 07:52
La IA siempre es un mar azul
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WhaleSurfer
· 07-02 07:41
Esta ola debe To the moon.
Ver originalesResponder0
MetadataExplorer
· 07-02 07:35
Esperando la implementación de aplicaciones confiables
IA empoderando Web3: la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025 se centra en un nuevo ecosistema de inteligencia on-chain.
Fusión de IA y Web3: Temas candentes de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 se consideran los dos principales motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima fase de crecimiento tecnológico. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en cadena también ha evolucionado rápidamente de un concepto a una infraestructura real, convirtiéndose en una de las nuevas trayectorias de explosión continua más prometedoras en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema candente de discusión. Tanto en la sala principal como en las salas paralelas, las discusiones sobre la combinación de IA y Web3 fueron muy animadas. A continuación se presenta un resumen de los proyectos de IA que generaron mayor interés en la conferencia y las discusiones relacionadas.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento y la infraestructura básica de IA tipo marco para los Agentes de IA ha sido muy activa. Estos proyectos han proporcionado a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar Agentes de IA, convirtiéndose en una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: El primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye un Layer 1 exclusivo para AI, conectando recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de AI distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnología de múltiples agentes.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura AI descentralizada que soporta el desarrollo y operación distribuida de AI Agents y aplicaciones.
Questflow: una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados que aprovechan la inteligencia colectiva de los agentes de IA para completar tareas complejas.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en direcciones como el poder de cálculo, los datos y los modelos para lograr este objetivo, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad sobre los datos y los modelos.
Vana: Se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.
Hyperbolic: Plataforma de nube AI de acceso abierto que integra recursos de computación globales para ofrecer a los usuarios recursos de GPU y servicios de AI económicos y escalables.
OpenLedger: se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece servicios de acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU.
Aethir: plataforma innovadora que ofrece infraestructura de computación en la nube distribuida.
MinionLab: Red de agentes inteligentes autónomos descentralizados para la extracción de datos de Internet en tiempo real.
GAIB: Solución de capa económica en el ámbito de la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento, dedicada a la financiarización y tokenización de recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial.
Automata: proporciona protección de privacidad y funciones de computación sin seguimiento como una capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.
AI Público: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos que enfrenta el desarrollo de la IA es la opacidad del proceso de entrenamiento y la garantía de la precisión de los resultados de salida de la IA. Actualmente, varios proyectos están implementando la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, para garantizar la confiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: Plataforma de computación en la nube descentralizada que ofrece servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en la cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que ofrece AI y cálculos en blockchain verificables fuera de la cadena.
Verisense Network: plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la IA confiable.
II. Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, los proyectos de casos de uso de IA realmente destacados siguen siendo relativamente escasos. Además del conocido robot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron las siguientes aplicaciones de IA interesantes:
Narra: Plataforma de Gamefi AI Agent basada en una cadena de bloques pública, capaz de generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuar con los jugadores y impulsar el desarrollo de la historia.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que puede ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat.
HeyTracyAI: Agente de IA de narración deportiva enfocado en el baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: Plataforma de Agentes AI centrada en el ámbito financiero y de trading, diseñada para crear fondos de cobertura descentralizados de múltiples estrategias que funcionan de manera autónoma mediante Agentes AI.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
La tendencia es clara, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están adoptando la IA y han anunciado sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que la aparición de agentes de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo de Web3 y resolver el problema de interacción que ha atormentado a la industria anteriormente. Estas cadenas de bloques han expresado su objetivo de desarrollo liderado por la IA, apoyarán de manera integral el desarrollo de la IA desde la arquitectura subyacente, la innovación de cuentas, entre otros aspectos, mientras que también fomentan la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Además, un proyecto que anteriormente se centraba en el servicio de Restaking también ha declarado que está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada, proporcionando servicios en la nube verificables, ofreciendo pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como entrenamiento e inferencia de IA, y apoyando el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
Como tema candente de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, las discusiones y comparticiones sobre AI y Web3 han sido intensas y fascinantes. Mientras se anhela un hermoso plano, varios invitados también mencionaron que el desarrollo actual de AI en la cadena enfrenta muchos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad de los modelos, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y cuestiones de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos para la industria, sino que también darán lugar a enormes oportunidades de innovación.
A largo plazo, la industria tiene grandes expectativas sobre el desarrollo de la IA en cadena y espera impulsar la fusión y prosperidad de la IA con Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración de la comunidad.