Fusión de IA y Web3: revisión de los aspectos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
Recientemente, en el Congreso de Consenso 2025 celebrado en Hong Kong, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema popular. Durante la conferencia, tanto en la sala principal como en las salas secundarias, se llevaron a cabo amplias discusiones sobre la combinación de IA y Web3. Este artículo resumirá los principales aspectos destacados de los proyectos de IA en este congreso.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
Con el desarrollo de la tecnología de IA, las plataformas de lanzamiento y la infraestructura básica en forma de marcos de los Agentes de IA han sido objeto de gran atención en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para 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 de IA para conectar recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: pila de infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA exclusivos para realizar diversas tareas autónomas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de Agentes de IA y aplicaciones, integrando almacenamiento distribuido, computación y validación de datos a través de tecnología blockchain.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, los usuarios solo necesitan describir sus necesidades, y la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando constantemente en áreas como la capacidad de cómputo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM mediante un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad de 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 de IA de acceso abierto que integra recursos informáticos globales, proporcionando a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables.
OpenLedger: Se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores en la obtención de datos de alta calidad, el ajuste fino de modelos de lenguaje especializados y su implementación como servicios de pago.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU, diseñada para eliminar la necesidad de los usuarios de hardware o infraestructura costosa.
Aethir: Enfocado en proporcionar una plataforma innovadora de infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth (nube dedicada a tareas de computación AI con GPU bare metal) y Aethir Atmosphere (red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos).
MinionLab: una red de agentes de IA autónomos y descentralizados, conocidos como "Minions", que operan en los dispositivos de los usuarios para la minería de datos de Internet en tiempo real.
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 financiarización y tokenización de recursos GPU.
Kite AI: plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial, que desbloquea el acceso y las recompensas justas a los activos de IA a través de un innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Automata: proporciona protección de privacidad y funciones de computación sin seguimiento como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas (DApps).
Public AI: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y anotación de datos multimodales, incluyendo texto, audio, video y datos de mapas.
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 producidos por la IA. Actualmente, hay muchos proyectos que esperan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados producidos por la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación de privacidad confiables y razonamiento de IA para aplicaciones en la cadena.
Brevis: motor de computación descentralizado, que proporciona IA y computación en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la verificación descentralizada de datos y en la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y asegurar la veracidad y la integridad de los datos de entrenamiento.
Dos, Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos proyectos de casos de uso de IA destacados. A continuación se presentan algunas aplicaciones de IA que vale la pena destacar:
Narra: Plataforma de agentes de Gamefi AI en Berachain, que utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuando con los jugadores y promoviendo el desarrollo de la historia.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, capaz de ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat, ofreciendo servicios de reservas de hoteles y comparación de precios, entre otros.
HeyTracyAI: Agente de IA de comentarios deportivos enfocado en el baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: Plataforma de Agentes de IA enfocada en el ámbito financiero y de trading, con el objetivo de 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
La tendencia es clara, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están abrazando la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA:
Las cadenas de bloques como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que los Agentes de IA ayudan a simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, atrayendo a más usuarios al mundo Web3.
Eigenlayer está construyendo una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), proporcionando servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), y ofreciendo pruebas en cadena para operaciones fuera de la cadena como el entrenamiento y razonamiento de IA, así como predicciones.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las perspectivas brillantes, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, así como problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos, sino que también generan enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas para el desarrollo de la IA en cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora continua de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración comunitaria.
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NFT_Therapy
· 08-10 14:19
Ya se han vuelto a lanzar conceptos.
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LiquidationWatcher
· 08-10 01:53
¿Qué más se puede especular? ¿Cuántas rondas se ha especulado sobre la IA y web3?
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ChainWallflower
· 08-10 01:52
Otra nueva máquina para tomar a la gente por tonta ha salido.
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DefiVeteran
· 08-10 01:41
¿Hay algo práctico que se haya implementado? Solo hablar no sirve de nada.
La nueva era de la fusión de la IA y Web3: Análisis de los aspectos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
Fusión de IA y Web3: revisión de los aspectos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
Recientemente, en el Congreso de Consenso 2025 celebrado en Hong Kong, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema popular. Durante la conferencia, tanto en la sala principal como en las salas secundarias, se llevaron a cabo amplias discusiones sobre la combinación de IA y Web3. Este artículo resumirá los principales aspectos destacados de los proyectos de IA en este congreso.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent
Con el desarrollo de la tecnología de IA, las plataformas de lanzamiento y la infraestructura básica en forma de marcos de los Agentes de IA han sido objeto de gran atención en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para 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 de IA para conectar recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: pila de infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA exclusivos para realizar diversas tareas autónomas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuido de Agentes de IA y aplicaciones, integrando almacenamiento distribuido, computación y validación de datos a través de tecnología blockchain.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, los usuarios solo necesitan describir sus necesidades, y la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando constantemente en áreas como la capacidad de cómputo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM mediante un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad de 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 de IA de acceso abierto que integra recursos informáticos globales, proporcionando a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables.
OpenLedger: Se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores en la obtención de datos de alta calidad, el ajuste fino de modelos de lenguaje especializados y su implementación como servicios de pago.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU, diseñada para eliminar la necesidad de los usuarios de hardware o infraestructura costosa.
Aethir: Enfocado en proporcionar una plataforma innovadora de infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth (nube dedicada a tareas de computación AI con GPU bare metal) y Aethir Atmosphere (red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos).
MinionLab: una red de agentes de IA autónomos y descentralizados, conocidos como "Minions", que operan en los dispositivos de los usuarios para la minería de datos de Internet en tiempo real.
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 financiarización y tokenización de recursos GPU.
Kite AI: plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial, que desbloquea el acceso y las recompensas justas a los activos de IA a través de un innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Automata: proporciona protección de privacidad y funciones de computación sin seguimiento como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas (DApps).
Public AI: Crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y anotación de datos multimodales, incluyendo texto, audio, video y datos de mapas.
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 producidos por la IA. Actualmente, hay muchos proyectos que esperan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados producidos por la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación de privacidad confiables y razonamiento de IA para aplicaciones en la cadena.
Brevis: motor de computación descentralizado, que proporciona IA y computación en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la verificación descentralizada de datos y en la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y asegurar la veracidad y la integridad de los datos de entrenamiento.
Dos, Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos proyectos de casos de uso de IA destacados. A continuación se presentan algunas aplicaciones de IA que vale la pena destacar:
Narra: Plataforma de agentes de Gamefi AI en Berachain, que utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuando con los jugadores y promoviendo el desarrollo de la historia.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, capaz de ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat, ofreciendo servicios de reservas de hoteles y comparación de precios, entre otros.
HeyTracyAI: Agente de IA de comentarios deportivos enfocado en el baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: Plataforma de Agentes de IA enfocada en el ámbito financiero y de trading, con el objetivo de 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
La tendencia es clara, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están abrazando la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA:
Las cadenas de bloques como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que los Agentes de IA ayudan a simplificar los complejos procesos de interacción en blockchain, atrayendo a más usuarios al mundo Web3.
Eigenlayer está construyendo una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), proporcionando servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), y ofreciendo pruebas en cadena para operaciones fuera de la cadena como el entrenamiento y razonamiento de IA, así como predicciones.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las perspectivas brillantes, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, así como problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos, sino que también generan enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas para el desarrollo de la IA en cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora continua de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración comunitaria.