Fusión de AI y Web3: Temas candentes de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 se han considerado como dos grandes fuerzas impulsoras del progreso tecnológico humano. Con ChatGPT trayendo una experiencia de IA revolucionaria, la IA en la cadena también ha completado la transición de concepto a infraestructura, convirtiéndose en una nueva pista de explosión continua muy prometedora en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Ya sea en la sala principal o en las sesiones paralelas, las discusiones sobre este tema fueron constantes. A continuación, se presenta un análisis profundo de los proyectos y tendencias relacionadas con AI en la conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de Agentes de IA
La plataforma de lanzamiento del Agente de IA y la construcción de infraestructuras de clase marco han estado muy activas en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a los desarrolladores y usuarios una plataforma de bajo umbral para utilizar el Agente de IA, siendo uno de los enfoques clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para AI, conecta 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 tecnología de múltiples agentes. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en diversos escenarios.
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 personalizados para realizar diversas tareas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y la ejecución distribuida de Agentes de IA y aplicaciones, resolviendo 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 manera autónoma, logrando una eficiencia y velocidad inigualables por un solo modelo de IA o un humano.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando constantemente en áreas 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, 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, permitiendo que los datos personales se conviertan en activos financieros. A través del diseño de Data Liquidity Pools (DLP), los usuarios pueden 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, ofreciendo 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: se enfoca en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada. Apoya a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje especializados (SLM) y desplegarlos como servicios de pago.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clústeres de GPU y CPU. A través de una red de infraestructura física descentralizada, los usuarios pueden acceder instantáneamente a clústeres de GPU distribuidos.
Aethir: Plataforma innovadora que ofrece infraestructura de computación en la nube distribuida. Aethir Earth está diseñada para tareas de computación de IA, proporcionando capacidades de computación de alto rendimiento; Aethir Atmosphere optimiza la red de GPU en la nube para la industria de los videojuegos.
MinionLab: Red de agentes inteligentes de IA de gobernanza descentralizada, estos agentes se denominan "Minions", que funcionan en los dispositivos de los usuarios para la minería de datos de Internet en tiempo real. Los propietarios de los dispositivos pueden obtener recompensas en tokens por apoyar la red.
GAIB: Solución de capa económica en el campo de la IA y la computación de alto rendimiento, que crea nuevas clases de activos y sistemas económicos 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 una capa intermedia de protección de privacidad y computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas, garantizando la privacidad de los datos y la autonomía del usuario.
AI Público: crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales, ofreciendo un servicio de etiquetado de datos asistido por IA eficiente y de bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes que enfrenta el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados producidos por la IA. Actualmente, varios proyectos están implementando la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, garantizando la fiabilidad de los resultados producidos por 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. 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 IA y cálculo en cadena verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de cero conocimiento (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia. Se centra en la protección de la privacidad de los datos financieros y admite la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y garantizar la veracidad y la integridad de los datos de entrenamiento. Soporta auditoría y validación del proceso de toma de decisiones de la IA, proporcionando datos de entrenamiento y procesos de inferencia transparentes para modelos de 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 bot de Twitter AIXBT, hay otros proyectos que valen la pena mencionar:
Narra: Plataforma de Gamefi AI Agent en Berachain, 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 proporcionando experiencias personalizadas en escenarios gamificados.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que ayuda a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat, ofreciendo servicios de reserva de hoteles, comparación de precios, entre otros.
HeyTracyAI: Agente de IA de comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, que cuenta con la participación del campeón de la NBA Tristan Thompson, proporcionando análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: plataforma de agente de IA enfocada en el campo financiero y de trading, destinada a crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias operado de forma autónoma por agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están abrazando la IA y anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Las cadenas de bloques establecidas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, afirmando que los Agentes de IA son de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en la cadena de bloques, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3. Estas cadenas de bloques han declarado que apoyarán de manera integral el desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura subyacente y la innovación de cuentas, al mismo tiempo que fomentarán la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Eigenlayer, que anteriormente se centraba en los servicios de Restaking, ha declarado que está construyendo una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), ofreciendo servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), para proporcionar pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como el entrenamiento e inferencia de IA, y predicciones, apoyando así el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las grandes expectativas sobre el futuro de la IA en la cadena, el desarrollo actual todavía enfrenta numerosos desafíos, incluidos 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 en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y la prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.
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rekt_but_not_broke
· hace20h
Otra vez quieres rektme, ya he perdido demasiado.
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ForkItAllDay
· hace20h
La pista web3 realmente se ha vuelto intensa.
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MissedAirdropBro
· hace20h
Hong Kong no es tan popular como Macao, solo está hablando.
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AirdropLicker
· hace20h
Nada se puede separar de la especulación. Volveremos a hacerlo el próximo año.
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OvertimeSquid
· hace20h
Aunque es una conferencia Web3, aún tiene un aire de competencia.
Fusión de IA y Web3: La Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025 se centra en las nuevas tendencias de IA on-chain.
Fusión de AI y Web3: Temas candentes de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 se han considerado como dos grandes fuerzas impulsoras del progreso tecnológico humano. Con ChatGPT trayendo una experiencia de IA revolucionaria, la IA en la cadena también ha completado la transición de concepto a infraestructura, convirtiéndose en una nueva pista de explosión continua muy prometedora en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Ya sea en la sala principal o en las sesiones paralelas, las discusiones sobre este tema fueron constantes. A continuación, se presenta un análisis profundo de los proyectos y tendencias relacionadas con AI en la conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de Agentes de IA
La plataforma de lanzamiento del Agente de IA y la construcción de infraestructuras de clase marco han estado muy activas en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a los desarrolladores y usuarios una plataforma de bajo umbral para utilizar el Agente de IA, siendo uno de los enfoques clave de esta ronda de proyectos de IA.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para AI, conecta 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 tecnología de múltiples agentes. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en diversos escenarios.
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 personalizados para realizar diversas tareas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y la ejecución distribuida de Agentes de IA y aplicaciones, resolviendo 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 manera autónoma, logrando una eficiencia y velocidad inigualables por un solo modelo de IA o un humano.
2. AI descentralizado
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando constantemente en áreas 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, 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, permitiendo que los datos personales se conviertan en activos financieros. A través del diseño de Data Liquidity Pools (DLP), los usuarios pueden 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, ofreciendo 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: se enfoca en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporcionando infraestructura económica descentralizada. Apoya a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje especializados (SLM) y desplegarlos como servicios de pago.
IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clústeres de GPU y CPU. A través de una red de infraestructura física descentralizada, los usuarios pueden acceder instantáneamente a clústeres de GPU distribuidos.
Aethir: Plataforma innovadora que ofrece infraestructura de computación en la nube distribuida. Aethir Earth está diseñada para tareas de computación de IA, proporcionando capacidades de computación de alto rendimiento; Aethir Atmosphere optimiza la red de GPU en la nube para la industria de los videojuegos.
MinionLab: Red de agentes inteligentes de IA de gobernanza descentralizada, estos agentes se denominan "Minions", que funcionan en los dispositivos de los usuarios para la minería de datos de Internet en tiempo real. Los propietarios de los dispositivos pueden obtener recompensas en tokens por apoyar la red.
GAIB: Solución de capa económica en el campo de la IA y la computación de alto rendimiento, que crea nuevas clases de activos y sistemas económicos 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 una capa intermedia de protección de privacidad y computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas, garantizando la privacidad de los datos y la autonomía del usuario.
AI Público: crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y etiquetado de datos multimodales, ofreciendo un servicio de etiquetado de datos asistido por IA eficiente y de bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes que enfrenta el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados producidos por la IA. Actualmente, varios proyectos están implementando la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, garantizando la fiabilidad de los resultados producidos por 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. 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 IA y cálculo en cadena verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de cero conocimiento (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia. Se centra en la protección de la privacidad de los datos financieros y admite la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos y garantizar la veracidad y la integridad de los datos de entrenamiento. Soporta auditoría y validación del proceso de toma de decisiones de la IA, proporcionando datos de entrenamiento y procesos de inferencia transparentes para modelos de 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 bot de Twitter AIXBT, hay otros proyectos que valen la pena mencionar:
Narra: Plataforma de Gamefi AI Agent en Berachain, 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 proporcionando experiencias personalizadas en escenarios gamificados.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que ayuda a los usuarios a personalizar automáticamente planes de viaje a través de chat, ofreciendo servicios de reserva de hoteles, comparación de precios, entre otros.
HeyTracyAI: Agente de IA de comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, que cuenta con la participación del campeón de la NBA Tristan Thompson, proporcionando análisis en tiempo real y perspectivas predictivas para los partidos.
AskJimmy: plataforma de agente de IA enfocada en el campo financiero y de trading, destinada a crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias operado de forma autónoma por agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están abrazando la IA y anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Las cadenas de bloques establecidas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, afirmando que los Agentes de IA son de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en la cadena de bloques, lo que puede atraer a más usuarios al mundo Web3. Estas cadenas de bloques han declarado que apoyarán de manera integral el desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura subyacente y la innovación de cuentas, al mismo tiempo que fomentarán la innovación y el desarrollo de aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Eigenlayer, que anteriormente se centraba en los servicios de Restaking, ha declarado que está construyendo una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), ofreciendo servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), para proporcionar pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como el entrenamiento e inferencia de IA, y predicciones, apoyando así el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las grandes expectativas sobre el futuro de la IA en la cadena, el desarrollo actual todavía enfrenta numerosos desafíos, incluidos 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 en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y la prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.