En la ola de la inteligencia artificial (IA), los proyectos de cripto IA son como un caballo negro, intentando revolucionar el paso firme de la IA tradicional con blockchain y economía de tokens. Sin embargo, el programa de aceleración de startups de Nvidia (Inception Program), el "templo" de estas startups de IA, ha levantado un umbral invisible para los proyectos relacionados con "criptomonedas". Aunque en abril de 2025, proyectos como Hive Intelligence rompieron las barreras gracias a sus avances en IA, el conjunto de cripto IA aún tiene dificultades para acceder al gran escenario de Nvidia. ¿Qué es lo que está obstaculizando a estos proyectos?
IA criptográfica y IA tradicional: una pista claramente diferenciada
La IA tradicional es el pilar de la tecnología, impulsando la revolución desde el diagnóstico médico hasta la conducción autónoma. Se centra en la optimización de algoritmos, el entrenamiento de modelos y las aplicaciones empresariales, y se financia principalmente mediante capital de riesgo o cooperación corporativa, con un entorno normativo relativamente maduro y una ruta de desarrollo clara. La IA criptográfica adopta un enfoque diferente, combinando la IA con blockchain o criptomonedas para explorar el ecosistema de la computación descentralizada, la optimización de las transacciones criptográficas o los incentivos de tokens. Por ejemplo, ai16z admite el desarrollo de agentes de IA a través de DAO, Bittensor construye un mercado modelo descentralizado y Fetch.AI centra en redes descentralizadas de aprendizaje automático. Estos proyectos, a menudo recaudados a través de la venta de tokens o DeFi, conllevan una pasión por la innovación, pero también están cargados con la volatilidad del mercado y las presiones regulatorias.
La diferencia entre los dos es como el día y la noche. La IA tradicional es la reina con la tecnología como rey, y se está moviendo constantemente hacia la investigación empresarial y científica; La IA criptográfica deambula entre el sueño de la descentralización y la especulación, y la volatilidad de la economía de tokens la hace parecer "poco ortodoxa". Esta división prepara el escenario para los criterios de selección de Nvidia.
Programa de aceleración de startups de Nvidia: el estricto guardián de la IA
El programa de aceleración de startups de NVIDIA es un faro para las empresas emergentes de IA, proporcionando recursos de GPU de vanguardia, orientación técnica y conexiones en la industria, ayudando a las empresas a despegar en áreas como la IA generativa y la ciencia de datos. Los criterios de selección parecen ser flexibles: solo se necesita registrar una empresa y presentar un plan de negocios, pero en realidad se favorece la combinación de innovación tecnológica y potencial de mercado. Se rumorea que NVIDIA impone restricciones a los proyectos de "criptomonedas", basándose en la declaración de su director técnico, Michael Kagan, en 2023: las criptomonedas "no tienen valor para la sociedad", muy por debajo del poder transformador de la IA. Este punto de vista parece arrojar una sombra sobre la IA criptográfica, pero la inclusión de proyectos como Flux (2023) y Hive Intelligence (2025) indica que NVIDIA no está rechazando por completo, sino que está seleccionando cuidadosamente.
La cautela de Nvidia no es infundada. La ola de criptomonedas de 2017 provocó una escasez de GPU, lo que llevó a los jugadores a quejarse; en 2022, la SEC multó a Nvidia con 5.5 millones de dólares por no revelar sus ingresos por minería. Estas lecciones han hecho que Nvidia sea especialmente sensible a los riesgos de los proyectos relacionados con criptomonedas, prefiriendo centrarse en la "ruta ortodoxa" de la IA.
¿Por qué la IA criptográfica es difícil de atraer? Detrás de múltiples consideraciones.
La distanciamiento de Nvidia hacia la IA criptográfica no es simplemente un rechazo, sino una consideración integral basada en estrategias, leyes y reputación:
Preferencias estratégicas: NVIDIA se compromete a impulsar avances en IA en áreas como la medicina y la conducción autónoma, la salida estable de la IA tradicional se alinea mejor con su visión. La IA criptográfica, si se centra en la especulación de tokens o el comercio de criptomonedas, podría desviar este objetivo central.
Riesgo legal: La emisión de tokens puede estar sujeta a regulaciones de valores, lo que provoca una revisión regulatoria. La experiencia de Nvidia con la multa de la SEC la hace evitar riesgos similares, lo que hace que la conformidad de la IA tradicional sea más atractiva.
Preocupaciones de reputación: La industria de las criptomonedas a menudo se ve afectada por la imagen negativa de fraudes y minería de alto consumo energético. Como gigante tecnológico, NVIDIA debe mantener la pureza de su marca transformadora y tratar con cautela los proyectos que podrían generar controversia.
Asignación de recursos: El programa de aceleración de startups tiene recursos limitados, y Nvidia prioriza el apoyo a proyectos de IA que colaboren en profundidad con el ecosistema de GPU, como la IA generativa, en lugar de proyectos de criptomonedas que dependan de la economía de tokens.
A pesar de esto, la inclusión de Hive Intelligence indica que si la IA criptográfica se centra en la tecnología y la blockchain actúa como apoyo, aún hay posibilidades de abrir grandes puertas.
Limitaciones de proyectos de IA en criptomonedas: ejemplos de ai16z, Bittensor (TAO) y Fetch.AI (FET)
Para entender a fondo los desafíos de la IA criptográfica, a continuación se analizan las deficiencias y limitaciones de tres proyectos representativos: ai16z, Bittensor (TAO) y Fetch.AI (FET), revelando sus cuellos de botella en tecnología, mercado y ecosistema.
ai16z: Riesgos de dependencia ecológica y gobernanza comunitaria
Descripción del proyecto
ai16z es un DAO (organización autónoma descentralizada) que combina IA y blockchain, apoyando el desarrollo de Agentes de IA a través de su marco Eliza. La capitalización de mercado del token $AI16Z superará los 2.55 mil millones de dólares a principios de 2025. Su ecosistema incluye tokens como $DEGENAI y $ELIZA, atrayendo a desarrolladores e inversores a través de un enfoque impulsado por la comunidad y mecanismos de airdrop. ai16z es visto como un líder en IA cripto, similar a "iOS" en la era de los teléfonos inteligentes.
Análisis de limitaciones
Complejidad ecológica y dependencia:
El éxito de ai16z depende del efecto de red de su marco Eliza, pero la gran cantidad de tokens en el ecosistema (como $ELIZA, $METAV) aumenta la dificultad de coordinación. La naturaleza de código abierto del marco atrae a los desarrolladores, pero también puede llevar a la fragmentación, dificultando la formación de un estándar unificado. Las previsiones para 2025 indican que nuevos protocolos podrían desafiar su posición a través de inferencias de baja latencia o herramientas sin código, y ai16z debe continuar innovando para mantener su liderazgo.
Riesgos de gobernanza y especulación:
Como DAO, las decisiones de ai16z dependen de las votaciones de la comunidad, pero su alta capitalización de mercado y el mecanismo de airdrop pueden atraer a especuladores a corto plazo en lugar de desarrolladores a largo plazo. En la plataforma X, ya hay usuarios que cuestionan la transparencia en la distribución de tokens de proyectos similares, y ai16z necesita fortalecer su gobernanza para evitar el control de grupos de interés.
Umbral tecnológico:
El marco Eliza es muy popular en GitHub, pero su complejidad puede limitar la participación de desarrolladores sin un fondo en criptomonedas, reduciendo así la base de usuarios potencial. En comparación con las herramientas estandarizadas de IA tradicionales, la integración de blockchain de ai16z aumenta el costo de aprendizaje.
Dirección de mejora
ai16z necesita simplificar la estructura ecológica, lanzar herramientas de desarrollo más fáciles de usar y fortalecer la transparencia en la gobernanza para equilibrar la especulación y la innovación.
Bittensor (TAO): Presión inflacionaria y dispersión de la atención del mercado
Descripción del proyecto
Bittensor (TAO) es un mercado de modelos de IA descentralizado, el token $TAO incentiva a los mineros a proporcionar modelos y a los validadores a evaluar la calidad. Su arquitectura de cadena paralela (subred) soporta tareas como imágenes y texto, alcanzando un valor de mercado de 3.9 mil millones de dólares en 2024, posicionándose entre los primeros lugares del mercado cripto. El mecanismo dTAO que se lanzará en el primer trimestre de 2025 introducirá un token independiente para la subred, optimizando la distribución de incentivos.
Análisis de limitaciones
Inflación y economía de tokens:
El alto plan de inflación de TAO ha diluido el valor del token, y el precio no ha aumentado con el auge de la IA en 2024, permaneciendo en niveles de un año atrás. Los usuarios de la plataforma X critican la falta de transparencia en la asignación temprana de más de 5 millones de TAO, y una tasa de staking del 70% oculta un valor de mercado circulante real de solo 600 millones de dólares, lo que debilita la confianza de los inversores debido a la sobrevaloración del mercado.
El enfoque del mercado se dispersa:
Las subredes de Bittensor (como Nineteen.ai) superan la velocidad de inferencia de Web2, pero la atención del mercado se ha vuelto hacia las plataformas de agentes de IA, y el modelo "colmena digital" de TAO no ha sido ampliamente reconocido. Las predicciones para 2025 indican que dTAO podría traer un cambio, pero se necesita que las subredes demuestren un valor de aplicación real.
Complejidad técnica:
La arquitectura de subred de Bittensor es flexible pero compleja; los mineros y validadores deben apostar TAO y tener conocimientos de blockchain, lo que limita la participación de desarrolladores que no son de criptomonedas. En comparación con las plataformas de computación en la nube de IA tradicionales, su modelo descentralizado es un poco inferior en términos de facilidad de uso.
Dirección de mejora
Bittensor debería optimizar el mecanismo de inflación, acelerar la implementación de dTAO para aumentar la atracción de subredes y desarrollar una interfaz de usuario más amigable para reducir la barrera técnica.
Fetch.AI (FET): Integración ecológica y presión competitiva
Descripción del proyecto
Fetch.AI (FET) apoya escenarios como DeFi y transporte a través de una red de aprendizaje automático descentralizada. En 2024, se fusionará con SingularityNET y Ocean Protocol para formar la alianza ASI, y el token $ASI experimentará un crecimiento del 100%. FET se caracteriza por una red abierta y sin permisos, atrayendo a desarrolladores y usuarios empresariales.
Análisis de limitaciones
Desafío de fusión e integración:
La alianza ASI integra recursos de terceros con el objetivo de acelerar la AGI descentralizada, pero la migración de tokens y la fusión ecológica aumentan la complejidad. Algunos usuarios temen que la fusión pueda debilitar la independencia de FET, y la distribución desigual de recursos a corto plazo podría afectar el progreso del desarrollo.
Presión competitiva:
Más de 600 proyectos de criptomonedas AI en 2024, con un valor de mercado que supera los 70 mil millones de dólares. Fetch.AI enfrenta la competencia de rivales como Bittensor y NEAR Protocol. Los proyectos de AI Agent en el ecosistema de Solana amenazan su participación en el mercado con bajo costo y alta capacidad de procesamiento; FET necesita optimizar aún más el rendimiento y los costos.
Aplicación insuficiente:
A pesar de que FET tiene aplicaciones en DeFi y en el sector del transporte, su tasa de adopción real es inferior a la esperada. En comparación con los casos de uso empresariales maduros de la IA tradicional, la red descentralizada de FET aún necesita superar obstáculos en su comercialización, requiriendo más casos de uso insignia que demuestren su valor.
Dirección de mejora
Fetch.AI necesita acelerar la integración de la alianza ASI, optimizar el rendimiento de la red para hacer frente a la competencia y promover la implementación de aplicaciones emblemáticas para aumentar el reconocimiento en el mercado.
Los cuellos de botella comunes de la IA criptográfica y el escrutinio de Nvidia
Las limitaciones de ai16z, Bittensor y Fetch.AI revelan un problema común en la inteligencia artificial criptográfica:
Especulación de tokens: la inflación o la distribución opaca (como TAO) socavan la confianza, y la especulación oculta el valor técnico.
Barreras técnicas: La integración de blockchain aumenta la dificultad de desarrollo y limita la participación de usuarios no criptográficos.
Fragmentación del mercado: nuevos protocolos surgen constantemente, los proyectos existentes deben innovar continuamente para mantener su competitividad.
Riesgo regulatorio: la economía de tokens puede desencadenar una revisión de las regulaciones de valores, aumentando la incertidumbre.
Estas cuestiones están directamente relacionadas con la lógica de selección de Nvidia. El programa de aceleración favorece proyectos impulsados por la tecnología y de bajo riesgo, mientras que la especulación y complejidad de la AI criptográfica pueden ser vistas como "no dignas de atención". Sin embargo, la vitalidad de la comunidad de ai16z, la innovación de la subred de Bittensor y la red abierta de FET también muestran potencial, y si se optimizan, aún podrían tener la posibilidad de romper el estancamiento.
Abriendo la puerta de Nvidia: la vía de escape de la inteligencia artificial criptográfica
Si la IA criptográfica quiere ganar el favor de Nvidia, necesita mejorar de manera específica:
Enfocar en el núcleo de la IA: destacar la innovación en algoritmos o aplicaciones intensivas en GPU, atenuar el color especulativo de los tokens.
Bajar las barreras: desarrollar herramientas fáciles de usar, atraer a desarrolladores de IA tradicionales y ampliar la base de usuarios.
Gobernanza transparente: optimizar la distribución de tokens y la toma de decisiones comunitarias, aumentar la confianza.
Aplicaciones prácticas: crear casos de uso emblemáticos que demuestren el valor comercial de la IA descentralizada.
Los casos de éxito de Hive Intelligence demuestran que Nvidia tiene una actitud abierta hacia la innovación tecnológica. La IA criptográfica debe tener la IA como estandarte, con la blockchain como apoyo, para deshacerse de la etiqueta de "especulación".
Conclusión: de ser rechazados a entrar a la fuerza
El programa de aceleración de startups de Nvidia es un campo de pruebas donde la IA se cruza con las criptomonedas, y su cautela hacia la criptografía de IA refleja el juego entre innovación y riesgo. El robusto AI tradicional contrasta marcadamente con la naturaleza disruptiva de la criptografía de IA, mientras que las limitaciones de ai16z, Bittensor y Fetch.AI — especulación, complejidad, presión competitiva — explican por qué les resulta difícil alcanzar el "gran escenario". Sin embargo, el potencial de la criptografía de IA no debe ser subestimado. El sueño de la descentralización, la fusión de tecnología y economía, está impulsando a la industria hacia adelante. La "puerta cerrada" de Nvidia no es un final, sino un desafío. Si la criptografía de IA puede utilizar la tecnología como espada y la confianza como escudo, podría abrir la puerta y escribir un nuevo capítulo en el baile entre la IA y la blockchain.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
La encriptación de IA fue rechazada por Nvidia: ¿por qué los proyectos de encriptación son difíciles de alcanzar el reconocimiento?
Escrito por: Luke, Mars Finance
En la ola de la inteligencia artificial (IA), los proyectos de cripto IA son como un caballo negro, intentando revolucionar el paso firme de la IA tradicional con blockchain y economía de tokens. Sin embargo, el programa de aceleración de startups de Nvidia (Inception Program), el "templo" de estas startups de IA, ha levantado un umbral invisible para los proyectos relacionados con "criptomonedas". Aunque en abril de 2025, proyectos como Hive Intelligence rompieron las barreras gracias a sus avances en IA, el conjunto de cripto IA aún tiene dificultades para acceder al gran escenario de Nvidia. ¿Qué es lo que está obstaculizando a estos proyectos?
IA criptográfica y IA tradicional: una pista claramente diferenciada
La IA tradicional es el pilar de la tecnología, impulsando la revolución desde el diagnóstico médico hasta la conducción autónoma. Se centra en la optimización de algoritmos, el entrenamiento de modelos y las aplicaciones empresariales, y se financia principalmente mediante capital de riesgo o cooperación corporativa, con un entorno normativo relativamente maduro y una ruta de desarrollo clara. La IA criptográfica adopta un enfoque diferente, combinando la IA con blockchain o criptomonedas para explorar el ecosistema de la computación descentralizada, la optimización de las transacciones criptográficas o los incentivos de tokens. Por ejemplo, ai16z admite el desarrollo de agentes de IA a través de DAO, Bittensor construye un mercado modelo descentralizado y Fetch.AI centra en redes descentralizadas de aprendizaje automático. Estos proyectos, a menudo recaudados a través de la venta de tokens o DeFi, conllevan una pasión por la innovación, pero también están cargados con la volatilidad del mercado y las presiones regulatorias.
La diferencia entre los dos es como el día y la noche. La IA tradicional es la reina con la tecnología como rey, y se está moviendo constantemente hacia la investigación empresarial y científica; La IA criptográfica deambula entre el sueño de la descentralización y la especulación, y la volatilidad de la economía de tokens la hace parecer "poco ortodoxa". Esta división prepara el escenario para los criterios de selección de Nvidia.
Programa de aceleración de startups de Nvidia: el estricto guardián de la IA
El programa de aceleración de startups de NVIDIA es un faro para las empresas emergentes de IA, proporcionando recursos de GPU de vanguardia, orientación técnica y conexiones en la industria, ayudando a las empresas a despegar en áreas como la IA generativa y la ciencia de datos. Los criterios de selección parecen ser flexibles: solo se necesita registrar una empresa y presentar un plan de negocios, pero en realidad se favorece la combinación de innovación tecnológica y potencial de mercado. Se rumorea que NVIDIA impone restricciones a los proyectos de "criptomonedas", basándose en la declaración de su director técnico, Michael Kagan, en 2023: las criptomonedas "no tienen valor para la sociedad", muy por debajo del poder transformador de la IA. Este punto de vista parece arrojar una sombra sobre la IA criptográfica, pero la inclusión de proyectos como Flux (2023) y Hive Intelligence (2025) indica que NVIDIA no está rechazando por completo, sino que está seleccionando cuidadosamente.
La cautela de Nvidia no es infundada. La ola de criptomonedas de 2017 provocó una escasez de GPU, lo que llevó a los jugadores a quejarse; en 2022, la SEC multó a Nvidia con 5.5 millones de dólares por no revelar sus ingresos por minería. Estas lecciones han hecho que Nvidia sea especialmente sensible a los riesgos de los proyectos relacionados con criptomonedas, prefiriendo centrarse en la "ruta ortodoxa" de la IA.
¿Por qué la IA criptográfica es difícil de atraer? Detrás de múltiples consideraciones.
La distanciamiento de Nvidia hacia la IA criptográfica no es simplemente un rechazo, sino una consideración integral basada en estrategias, leyes y reputación:
Preferencias estratégicas: NVIDIA se compromete a impulsar avances en IA en áreas como la medicina y la conducción autónoma, la salida estable de la IA tradicional se alinea mejor con su visión. La IA criptográfica, si se centra en la especulación de tokens o el comercio de criptomonedas, podría desviar este objetivo central.
Riesgo legal: La emisión de tokens puede estar sujeta a regulaciones de valores, lo que provoca una revisión regulatoria. La experiencia de Nvidia con la multa de la SEC la hace evitar riesgos similares, lo que hace que la conformidad de la IA tradicional sea más atractiva.
Preocupaciones de reputación: La industria de las criptomonedas a menudo se ve afectada por la imagen negativa de fraudes y minería de alto consumo energético. Como gigante tecnológico, NVIDIA debe mantener la pureza de su marca transformadora y tratar con cautela los proyectos que podrían generar controversia.
Asignación de recursos: El programa de aceleración de startups tiene recursos limitados, y Nvidia prioriza el apoyo a proyectos de IA que colaboren en profundidad con el ecosistema de GPU, como la IA generativa, en lugar de proyectos de criptomonedas que dependan de la economía de tokens.
A pesar de esto, la inclusión de Hive Intelligence indica que si la IA criptográfica se centra en la tecnología y la blockchain actúa como apoyo, aún hay posibilidades de abrir grandes puertas.
Limitaciones de proyectos de IA en criptomonedas: ejemplos de ai16z, Bittensor (TAO) y Fetch.AI (FET)
Para entender a fondo los desafíos de la IA criptográfica, a continuación se analizan las deficiencias y limitaciones de tres proyectos representativos: ai16z, Bittensor (TAO) y Fetch.AI (FET), revelando sus cuellos de botella en tecnología, mercado y ecosistema.
ai16z: Riesgos de dependencia ecológica y gobernanza comunitaria
Descripción del proyecto
ai16z es un DAO (organización autónoma descentralizada) que combina IA y blockchain, apoyando el desarrollo de Agentes de IA a través de su marco Eliza. La capitalización de mercado del token $AI16Z superará los 2.55 mil millones de dólares a principios de 2025. Su ecosistema incluye tokens como $DEGENAI y $ELIZA, atrayendo a desarrolladores e inversores a través de un enfoque impulsado por la comunidad y mecanismos de airdrop. ai16z es visto como un líder en IA cripto, similar a "iOS" en la era de los teléfonos inteligentes.
Análisis de limitaciones
Complejidad ecológica y dependencia:
El éxito de ai16z depende del efecto de red de su marco Eliza, pero la gran cantidad de tokens en el ecosistema (como $ELIZA, $METAV) aumenta la dificultad de coordinación. La naturaleza de código abierto del marco atrae a los desarrolladores, pero también puede llevar a la fragmentación, dificultando la formación de un estándar unificado. Las previsiones para 2025 indican que nuevos protocolos podrían desafiar su posición a través de inferencias de baja latencia o herramientas sin código, y ai16z debe continuar innovando para mantener su liderazgo.
Riesgos de gobernanza y especulación:
Como DAO, las decisiones de ai16z dependen de las votaciones de la comunidad, pero su alta capitalización de mercado y el mecanismo de airdrop pueden atraer a especuladores a corto plazo en lugar de desarrolladores a largo plazo. En la plataforma X, ya hay usuarios que cuestionan la transparencia en la distribución de tokens de proyectos similares, y ai16z necesita fortalecer su gobernanza para evitar el control de grupos de interés.
Umbral tecnológico:
El marco Eliza es muy popular en GitHub, pero su complejidad puede limitar la participación de desarrolladores sin un fondo en criptomonedas, reduciendo así la base de usuarios potencial. En comparación con las herramientas estandarizadas de IA tradicionales, la integración de blockchain de ai16z aumenta el costo de aprendizaje.
Dirección de mejora
ai16z necesita simplificar la estructura ecológica, lanzar herramientas de desarrollo más fáciles de usar y fortalecer la transparencia en la gobernanza para equilibrar la especulación y la innovación.
Bittensor (TAO): Presión inflacionaria y dispersión de la atención del mercado
Descripción del proyecto
Bittensor (TAO) es un mercado de modelos de IA descentralizado, el token $TAO incentiva a los mineros a proporcionar modelos y a los validadores a evaluar la calidad. Su arquitectura de cadena paralela (subred) soporta tareas como imágenes y texto, alcanzando un valor de mercado de 3.9 mil millones de dólares en 2024, posicionándose entre los primeros lugares del mercado cripto. El mecanismo dTAO que se lanzará en el primer trimestre de 2025 introducirá un token independiente para la subred, optimizando la distribución de incentivos.
Análisis de limitaciones
Inflación y economía de tokens:
El alto plan de inflación de TAO ha diluido el valor del token, y el precio no ha aumentado con el auge de la IA en 2024, permaneciendo en niveles de un año atrás. Los usuarios de la plataforma X critican la falta de transparencia en la asignación temprana de más de 5 millones de TAO, y una tasa de staking del 70% oculta un valor de mercado circulante real de solo 600 millones de dólares, lo que debilita la confianza de los inversores debido a la sobrevaloración del mercado.
El enfoque del mercado se dispersa:
Las subredes de Bittensor (como Nineteen.ai) superan la velocidad de inferencia de Web2, pero la atención del mercado se ha vuelto hacia las plataformas de agentes de IA, y el modelo "colmena digital" de TAO no ha sido ampliamente reconocido. Las predicciones para 2025 indican que dTAO podría traer un cambio, pero se necesita que las subredes demuestren un valor de aplicación real.
Complejidad técnica:
La arquitectura de subred de Bittensor es flexible pero compleja; los mineros y validadores deben apostar TAO y tener conocimientos de blockchain, lo que limita la participación de desarrolladores que no son de criptomonedas. En comparación con las plataformas de computación en la nube de IA tradicionales, su modelo descentralizado es un poco inferior en términos de facilidad de uso.
Dirección de mejora
Bittensor debería optimizar el mecanismo de inflación, acelerar la implementación de dTAO para aumentar la atracción de subredes y desarrollar una interfaz de usuario más amigable para reducir la barrera técnica.
Fetch.AI (FET): Integración ecológica y presión competitiva
Descripción del proyecto
Fetch.AI (FET) apoya escenarios como DeFi y transporte a través de una red de aprendizaje automático descentralizada. En 2024, se fusionará con SingularityNET y Ocean Protocol para formar la alianza ASI, y el token $ASI experimentará un crecimiento del 100%. FET se caracteriza por una red abierta y sin permisos, atrayendo a desarrolladores y usuarios empresariales.
Análisis de limitaciones
Desafío de fusión e integración:
La alianza ASI integra recursos de terceros con el objetivo de acelerar la AGI descentralizada, pero la migración de tokens y la fusión ecológica aumentan la complejidad. Algunos usuarios temen que la fusión pueda debilitar la independencia de FET, y la distribución desigual de recursos a corto plazo podría afectar el progreso del desarrollo.
Presión competitiva:
Más de 600 proyectos de criptomonedas AI en 2024, con un valor de mercado que supera los 70 mil millones de dólares. Fetch.AI enfrenta la competencia de rivales como Bittensor y NEAR Protocol. Los proyectos de AI Agent en el ecosistema de Solana amenazan su participación en el mercado con bajo costo y alta capacidad de procesamiento; FET necesita optimizar aún más el rendimiento y los costos.
Aplicación insuficiente:
A pesar de que FET tiene aplicaciones en DeFi y en el sector del transporte, su tasa de adopción real es inferior a la esperada. En comparación con los casos de uso empresariales maduros de la IA tradicional, la red descentralizada de FET aún necesita superar obstáculos en su comercialización, requiriendo más casos de uso insignia que demuestren su valor.
Dirección de mejora
Fetch.AI necesita acelerar la integración de la alianza ASI, optimizar el rendimiento de la red para hacer frente a la competencia y promover la implementación de aplicaciones emblemáticas para aumentar el reconocimiento en el mercado.
Los cuellos de botella comunes de la IA criptográfica y el escrutinio de Nvidia
Las limitaciones de ai16z, Bittensor y Fetch.AI revelan un problema común en la inteligencia artificial criptográfica:
Especulación de tokens: la inflación o la distribución opaca (como TAO) socavan la confianza, y la especulación oculta el valor técnico.
Barreras técnicas: La integración de blockchain aumenta la dificultad de desarrollo y limita la participación de usuarios no criptográficos.
Fragmentación del mercado: nuevos protocolos surgen constantemente, los proyectos existentes deben innovar continuamente para mantener su competitividad.
Riesgo regulatorio: la economía de tokens puede desencadenar una revisión de las regulaciones de valores, aumentando la incertidumbre.
Estas cuestiones están directamente relacionadas con la lógica de selección de Nvidia. El programa de aceleración favorece proyectos impulsados por la tecnología y de bajo riesgo, mientras que la especulación y complejidad de la AI criptográfica pueden ser vistas como "no dignas de atención". Sin embargo, la vitalidad de la comunidad de ai16z, la innovación de la subred de Bittensor y la red abierta de FET también muestran potencial, y si se optimizan, aún podrían tener la posibilidad de romper el estancamiento.
Abriendo la puerta de Nvidia: la vía de escape de la inteligencia artificial criptográfica
Si la IA criptográfica quiere ganar el favor de Nvidia, necesita mejorar de manera específica:
Enfocar en el núcleo de la IA: destacar la innovación en algoritmos o aplicaciones intensivas en GPU, atenuar el color especulativo de los tokens.
Bajar las barreras: desarrollar herramientas fáciles de usar, atraer a desarrolladores de IA tradicionales y ampliar la base de usuarios.
Gobernanza transparente: optimizar la distribución de tokens y la toma de decisiones comunitarias, aumentar la confianza.
Aplicaciones prácticas: crear casos de uso emblemáticos que demuestren el valor comercial de la IA descentralizada.
Los casos de éxito de Hive Intelligence demuestran que Nvidia tiene una actitud abierta hacia la innovación tecnológica. La IA criptográfica debe tener la IA como estandarte, con la blockchain como apoyo, para deshacerse de la etiqueta de "especulación".
Conclusión: de ser rechazados a entrar a la fuerza
El programa de aceleración de startups de Nvidia es un campo de pruebas donde la IA se cruza con las criptomonedas, y su cautela hacia la criptografía de IA refleja el juego entre innovación y riesgo. El robusto AI tradicional contrasta marcadamente con la naturaleza disruptiva de la criptografía de IA, mientras que las limitaciones de ai16z, Bittensor y Fetch.AI — especulación, complejidad, presión competitiva — explican por qué les resulta difícil alcanzar el "gran escenario". Sin embargo, el potencial de la criptografía de IA no debe ser subestimado. El sueño de la descentralización, la fusión de tecnología y economía, está impulsando a la industria hacia adelante. La "puerta cerrada" de Nvidia no es un final, sino un desafío. Si la criptografía de IA puede utilizar la tecnología como espada y la confianza como escudo, podría abrir la puerta y escribir un nuevo capítulo en el baile entre la IA y la blockchain.