Fusión de AI y Web3: Perspectivas de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
La IA y Web3 se están convirtiendo en los dos grandes motores que impulsan el desarrollo tecnológico humano. Tras la experiencia disruptiva de la IA que trae ChatGPT, la IA en cadena ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una infraestructura, convirtiéndose en una nueva vía con el mayor potencial de explosión continua en la visión de los profesionales de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Tanto en el salón principal como en las sesiones paralelas, las discusiones sobre AI x Web3 no cesaron. Nos adentramos en ello y conocimos varios proyectos con potencial, trayendo a todos ustedes nuestras observaciones de primera mano.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
Con el auge de los proyectos relacionados a principios de año, la construcción de plataformas de lanzamiento de AI Agent y de infraestructuras de IA de tipo marco ha estado excepcionalmente activa en los últimos seis meses. Estos proyectos proporcionan a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar AI Agents, siendo una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: Primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para IA, conectando recursos de computación, datos y modelos, y construyendo un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnología de múltiples agentes. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en escenarios como la automatización de negocios, análisis de datos, recomendaciones personalizadas, entre otros.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA personalizados, realizar servicios de reservas, gestionar fondos, coordinar reuniones e incluso participar en la gobernanza en cadena.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de agentes y aplicaciones de IA, integrando almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la tecnología blockchain, resolviendo los problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades y la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma. Varios agentes de IA pueden ejecutar tareas sin problemas, utilizando la inteligencia y habilidades colectivas para lograr una eficiencia y velocidad que un modelo de IA único o un humano difícilmente podría alcanzar.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena, actualmente varios proyectos están trabajando constantemente en direcciones como la potencia de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de un enfoque descentralizado y ayudar al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.
Vana: Se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros. A través del diseño único de Data Liquidity Pools (DLP), permite a los usuarios contribuir y verificar datos a través de blockchain, generando activos tokenizados para el entrenamiento de modelos de IA.
Hyperbolic: plataforma de nube de IA de acceso abierto que integra recursos de computación globales para brindar a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables. Soporta servicios de inferencia de IA, acceso a GPU bajo demanda y monetización de hardware ocioso.
OpenLedger: una red de próxima generación centrada en la IA y la blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores en la obtención de datos de alta calidad, el ajuste fino de modelos de lenguaje específicos (SLM) y su implementación como servicio de pago.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU, con el objetivo de eliminar la necesidad de los usuarios de hardware o infraestructura costosos.
Aethir: Plataforma innovadora centrada en proporcionar infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth (nube de GPU bare metal diseñada para tareas de computación AI) y Aethir Atmosphere (red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos).
MinionLab: red de agentes inteligentes autónomos descentralizados, estos agentes se denominan "Minions", y funcionan en los dispositivos de los usuarios para extraer datos en tiempo real de Internet.
GAIB: Se dedica a soluciones económicas en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, con el objetivo de crear una nueva clase de activos y un sistema económico mediante la financiación y la tokenización de recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial, que desbloquea el acceso justo y las recompensas a los activos de IA a través del innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Automata: Proporciona una capa intermedia de protección de la privacidad y computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas (DApps), ofreciendo un entorno eficiente, confiable y descentralizado para desarrolladores y usuarios.
Public AI: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente que soporte la recopilación y etiquetado de datos multimodales, incluyendo texto, audio, video y datos de mapas. Proporcionar un servicio de etiquetado de datos asistido por IA eficiente y de bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes en el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento, así como la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados generados por la IA. Actualmente, varios proyectos buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, para asegurar la fiabilidad de los resultados generados por la IA.
Phala Network: Plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena. Red de computación confidencial basada en Entornos de Ejecución de Confianza (TEE) que admite contratos inteligentes, entrenamiento y razonamiento de modelos de IA, así como protección de la privacidad de los datos.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que ofrece inteligencia artificial y cálculos en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia, enfocado en la protección de la privacidad de los datos financieros, y soporta la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y garantizar la autenticidad y la integridad de los datos de entrenamiento; apoya la auditoría y validación del proceso de decisión de la IA.
Dos, casos de uso de IA: potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos casos de uso prácticos destacados de IA. Además del conocido robot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron algunos proyectos emergentes que ofrecen más posibilidades para la aplicación de Agentes de IA.
Narra: Plataforma de GameFi AI Agent en una cadena pública, que utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuando con los jugadores, impulsando el desarrollo de la historia y ofreciendo experiencias personalizadas en escenarios gamificados. Soporta la generación e interacción de AI-NFT.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que ayuda a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat; asiste a los usuarios en la reserva de habitaciones de hotel; ofrece servicios de compra y comparación de hoteles, vuelos y otras actividades a través de un complemento de navegador.
HeyTracyAI: Un agente de IA de comentarios deportivos centrado en el baloncesto, con la participación de campeones de la NBA, que puede proporcionar análisis en tiempo real y conocimientos predictivos sobre los partidos.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading, cuyo objetivo es crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que funcione de manera autónoma mediante agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, varios proyectos tradicionales de Web3 también han abrazado la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, afirmando que la aparición del Agente de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3 y resolver el problema de interacción que ha estado afectando a la industria. La tokenización del Agente de IA y su cooperación mutua también muestran más posibilidades para la incorporación de la IA en la cadena. Estas cadenas de bloques han expresado su objetivo de desarrollo prioritario en IA, apoyando integralmente el desarrollo de la IA desde la arquitectura subyacente, la innovación en cuentas, entre otros aspectos, al mismo tiempo que fomentan la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Además, algunos proyectos que originalmente se centraban en otros servicios también están 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 el 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 fueron intensas y emocionantes. Mientras se anhela un hermoso panorama, muchos invitados mencionaron que el desarrollo actual de la AI en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la insuficiencia de confiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de seguridad y privacidad. 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 esperanzas para el desarrollo de la AI en cadena y espera impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de AI y Web3 a través de la mejora continua de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.
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GateUser-1a2ed0b9
· 08-02 18:08
Otra vez aprovechando la tendencia de la IA y Web3.
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PancakeFlippa
· 08-01 19:01
Esta ola de bull run está asegurada.
Ver originalesResponder0
GasFeeNightmare
· 08-01 18:42
Los que suben al cohete de la IA también se enriquecerán.
Nueva tendencia de fusión entre la IA y Web3: la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025 se centra en el desarrollo de AI on-chain.
Fusión de AI y Web3: Perspectivas de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
La IA y Web3 se están convirtiendo en los dos grandes motores que impulsan el desarrollo tecnológico humano. Tras la experiencia disruptiva de la IA que trae ChatGPT, la IA en cadena ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una infraestructura, convirtiéndose en una nueva vía con el mayor potencial de explosión continua en la visión de los profesionales de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Tanto en el salón principal como en las sesiones paralelas, las discusiones sobre AI x Web3 no cesaron. Nos adentramos en ello y conocimos varios proyectos con potencial, trayendo a todos ustedes nuestras observaciones de primera mano.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
Con el auge de los proyectos relacionados a principios de año, la construcción de plataformas de lanzamiento de AI Agent y de infraestructuras de IA de tipo marco ha estado excepcionalmente activa en los últimos seis meses. Estos proyectos proporcionan a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar AI Agents, siendo una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: Primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para IA, conectando recursos de computación, datos y modelos, y construyendo un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnología de múltiples agentes. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en escenarios como la automatización de negocios, análisis de datos, recomendaciones personalizadas, entre otros.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA personalizados, realizar servicios de reservas, gestionar fondos, coordinar reuniones e incluso participar en la gobernanza en cadena.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de agentes y aplicaciones de IA, integrando almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la tecnología blockchain, resolviendo los problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades y la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma. Varios agentes de IA pueden ejecutar tareas sin problemas, utilizando la inteligencia y habilidades colectivas para lograr una eficiencia y velocidad que un modelo de IA único o un humano difícilmente podría alcanzar.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena, actualmente varios proyectos están trabajando constantemente en direcciones como la potencia de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de un enfoque descentralizado y ayudar al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.
Vana: Se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros. A través del diseño único de Data Liquidity Pools (DLP), permite a los usuarios contribuir y verificar datos a través de blockchain, generando activos tokenizados para el entrenamiento de modelos de IA.
Hyperbolic: plataforma de nube de IA de acceso abierto que integra recursos de computación globales para brindar a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables. Soporta servicios de inferencia de IA, acceso a GPU bajo demanda y monetización de hardware ocioso.
OpenLedger: una red de próxima generación centrada en la IA y la blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores en la obtención de datos de alta calidad, el ajuste fino de modelos de lenguaje específicos (SLM) y su implementación como servicio de pago.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU, con el objetivo de eliminar la necesidad de los usuarios de hardware o infraestructura costosos.
Aethir: Plataforma innovadora centrada en proporcionar infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth (nube de GPU bare metal diseñada para tareas de computación AI) y Aethir Atmosphere (red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos).
MinionLab: red de agentes inteligentes autónomos descentralizados, estos agentes se denominan "Minions", y funcionan en los dispositivos de los usuarios para extraer datos en tiempo real de Internet.
GAIB: Se dedica a soluciones económicas en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, con el objetivo de crear una nueva clase de activos y un sistema económico mediante la financiación y la tokenización de recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial, que desbloquea el acceso justo y las recompensas a los activos de IA a través del innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Automata: Proporciona una capa intermedia de protección de la privacidad y computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas (DApps), ofreciendo un entorno eficiente, confiable y descentralizado para desarrolladores y usuarios.
Public AI: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente que soporte la recopilación y etiquetado de datos multimodales, incluyendo texto, audio, video y datos de mapas. Proporcionar un servicio de etiquetado de datos asistido por IA eficiente y de bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes en el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento, así como la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados generados por la IA. Actualmente, varios proyectos buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, para asegurar la fiabilidad de los resultados generados por la IA.
Phala Network: Plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena. Red de computación confidencial basada en Entornos de Ejecución de Confianza (TEE) que admite contratos inteligentes, entrenamiento y razonamiento de modelos de IA, así como protección de la privacidad de los datos.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que ofrece inteligencia artificial y cálculos en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia, enfocado en la protección de la privacidad de los datos financieros, y soporta la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y garantizar la autenticidad y la integridad de los datos de entrenamiento; apoya la auditoría y validación del proceso de decisión de la IA.
Dos, casos de uso de IA: potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos casos de uso prácticos destacados de IA. Además del conocido robot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron algunos proyectos emergentes que ofrecen más posibilidades para la aplicación de Agentes de IA.
Narra: Plataforma de GameFi AI Agent en una cadena pública, que utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuando con los jugadores, impulsando el desarrollo de la historia y ofreciendo experiencias personalizadas en escenarios gamificados. Soporta la generación e interacción de AI-NFT.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que ayuda a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat; asiste a los usuarios en la reserva de habitaciones de hotel; ofrece servicios de compra y comparación de hoteles, vuelos y otras actividades a través de un complemento de navegador.
HeyTracyAI: Un agente de IA de comentarios deportivos centrado en el baloncesto, con la participación de campeones de la NBA, que puede proporcionar análisis en tiempo real y conocimientos predictivos sobre los partidos.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading, cuyo objetivo es crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que funcione de manera autónoma mediante agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, varios proyectos tradicionales de Web3 también han abrazado la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, afirmando que la aparición del Agente de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3 y resolver el problema de interacción que ha estado afectando a la industria. La tokenización del Agente de IA y su cooperación mutua también muestran más posibilidades para la incorporación de la IA en la cadena. Estas cadenas de bloques han expresado su objetivo de desarrollo prioritario en IA, apoyando integralmente el desarrollo de la IA desde la arquitectura subyacente, la innovación en cuentas, entre otros aspectos, al mismo tiempo que fomentan la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Además, algunos proyectos que originalmente se centraban en otros servicios también están 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 el 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 fueron intensas y emocionantes. Mientras se anhela un hermoso panorama, muchos invitados mencionaron que el desarrollo actual de la AI en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la insuficiencia de confiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de seguridad y privacidad. 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 esperanzas para el desarrollo de la AI en cadena y espera impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de AI y Web3 a través de la mejora continua de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.