Fusión de AI y Web3: Observaciones de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
La IA y Web3, como dos de los campos tecnológicos más destacados actualmente, están impulsando constantemente a la sociedad humana hacia nuevas cumbres tecnológicas. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en cadena también está pasando gradualmente de ser un concepto a la práctica, convirtiéndose en una de las nuevas vías emergentes con mayor potencial en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema candente, y las discusiones al respecto atravesaron toda la reunión. Vamos a revisar juntos las opiniones destacadas y los proyectos de vanguardia sobre IA x Web3 presentados en esta conferencia.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de AI Agent
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento e infraestructuras de tipo marco para AI Agent ha estado muy activa. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), construyendo una capa 1 exclusiva de IA, conectando 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 multi-agente. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en escenarios como la automatización de negocios y el análisis de datos.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada que permite la colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA personalizados para realizar tareas como servicios de reservas y gestión de fondos.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuidos de agentes y aplicaciones de IA, integrando almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la blockchain.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, después de que el usuario describa sus necesidades, la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma, aprovechando las ventajas de la inteligencia colectiva.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, varios proyectos están trabajando 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: plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, que convierte los datos personales en activos financieros a través de Data Liquidity Pools.
Hiperbólico: plataforma de nube AI de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos de GPU y servicios de IA económicos.
OpenLedger: se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, apoyando a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje específicos 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, sin necesidad de que los usuarios compren hardware costoso.
Aethir: Plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth, dedicada a la computación AI, y Aethir Atmosphere, optimizada para juegos.
MinionLab: red de agentes inteligentes de IA descentralizados y autónomos, utilizada para la minería de datos de Internet en tiempo real, los propietarios de dispositivos pueden recibir recompensas en tokens.
GAIB: AI y soluciones económicas en el ámbito de la computación de alto rendimiento, considerando las GPU como activos y la capacidad de cálculo como moneda.
Kite AI: una plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía AI, que logra acceso y recompensas justas a través del mecanismo Proof of AI.
Automata: proporciona una capa intermedia de protección de privacidad y funcionalidad de computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas.
Public AI: Plataforma de datos de IA abierta y transparente, que admite la recopilación y anotación de datos multimodales, utilizando el mecanismo de consenso Proof of AI.
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. Algunos proyectos están intentando lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA a través de tecnologías como ZKP y TEE, garantizando la fiabilidad de los resultados de salida.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada, que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado, proporciona AI y cálculo en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de cero conocimiento para mejorar la privacidad y la eficiencia.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a verificar la fuente de datos y el proceso de toma de decisiones de IA.
Dos, Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
Actualmente, hay relativamente pocos proyectos de casos de uso de IA destacados, pero algunos proyectos emergentes ofrecen más posibilidades para la aplicación de agentes de IA:
Narra: Plataforma Gamefi AI Agent en Berachain, genera contenido narrativo dinámico en tiempo real, soporta la generación e interacción de AI-NFT.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que puede personalizar automáticamente planes de viaje, reservar hoteles y ofrecer servicios de comparación de precios.
HeyTracyAI: Agente de IA en el ámbito del baloncesto, en el que participa el campeón de la NBA Tristan Thompson, que ofrece análisis en tiempo real y conocimientos predictivos.
AskJimmy: plataforma de agentes 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 con agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Muchos proyectos tradicionales de Web3 también han comenzado a abrazar la IA, anunciando sus respectivos planes de transición a la IA:
Las cadenas de bloques públicas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que apoyarán el desarrollo de la IA de manera integral desde la arquitectura subyacente, la innovación de cuentas, entre otros aspectos.
Eigenlayer está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada y servicios en la nube verificables, proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como el entrenamiento, la inferencia y la predicción de IA.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las perspectivas prometedoras, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la falta de fiabilidad de los modelos, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos son tanto problemas técnicos como oportunidades de innovación enormes. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en cadena, y espera impulsar la fusión y 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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LiquidatedDreams
· hace6h
¡Estoy extremadamente optimista sobre esta pista!
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ApyWhisperer
· 08-12 05:35
Esta ola es confiable, muy intensa, aprovecha el apalancamiento al máximo.
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ForkTrooper
· 08-12 05:32
Otra vez palabras vacías, ¿cuándo se podrán implementar de verdad?
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ProofOfNothing
· 08-12 05:17
Otra vez la misma trampa, ya estamos en 2025 y todavía estamos en la IA.
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YieldWhisperer
· 08-12 05:15
mismo hopium que escuchamos en 2023... mostrarme los números de tvl reales
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IntrovertMetaverse
· 08-12 05:14
Hay que decirlo, ya era hora de que web3 incorporara la IA.
La fusión de AI y Web3 lidera el futuro: Resumen de los aspectos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
Fusión de AI y Web3: Observaciones de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
La IA y Web3, como dos de los campos tecnológicos más destacados actualmente, están impulsando constantemente a la sociedad humana hacia nuevas cumbres tecnológicas. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en cadena también está pasando gradualmente de ser un concepto a la práctica, convirtiéndose en una de las nuevas vías emergentes con mayor potencial en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema candente, y las discusiones al respecto atravesaron toda la reunión. Vamos a revisar juntos las opiniones destacadas y los proyectos de vanguardia sobre IA x Web3 presentados en esta conferencia.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de AI Agent
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento e infraestructuras de tipo marco para AI Agent ha estado muy activa. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), construyendo una capa 1 exclusiva de IA, conectando 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 multi-agente. Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de agentes de IA, aplicándolas en escenarios como la automatización de negocios y el análisis de datos.
Autonomys Network: infraestructura descentralizada que permite la colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de IA personalizados para realizar tareas como servicios de reservas y gestión de fondos.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada, que soporta el desarrollo y funcionamiento distribuidos de agentes y aplicaciones de IA, integrando almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la blockchain.
Questflow: Red descentralizada de múltiples agentes de IA, después de que el usuario describa sus necesidades, la red de agentes de IA puede completar las tareas de forma autónoma, aprovechando las ventajas de la inteligencia colectiva.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, varios proyectos están trabajando 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: plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, que convierte los datos personales en activos financieros a través de Data Liquidity Pools.
Hiperbólico: plataforma de nube AI de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos de GPU y servicios de IA económicos.
OpenLedger: se centra en la próxima generación de redes de IA y blockchain, apoyando a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje específicos 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, sin necesidad de que los usuarios compren hardware costoso.
Aethir: Plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida, que incluye Aethir Earth, dedicada a la computación AI, y Aethir Atmosphere, optimizada para juegos.
MinionLab: red de agentes inteligentes de IA descentralizados y autónomos, utilizada para la minería de datos de Internet en tiempo real, los propietarios de dispositivos pueden recibir recompensas en tokens.
GAIB: AI y soluciones económicas en el ámbito de la computación de alto rendimiento, considerando las GPU como activos y la capacidad de cálculo como moneda.
Kite AI: una plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía AI, que logra acceso y recompensas justas a través del mecanismo Proof of AI.
Automata: proporciona una capa intermedia de protección de privacidad y funcionalidad de computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas.
Public AI: Plataforma de datos de IA abierta y transparente, que admite la recopilación y anotación de datos multimodales, utilizando el mecanismo de consenso Proof of AI.
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. Algunos proyectos están intentando lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA a través de tecnologías como ZKP y TEE, garantizando la fiabilidad de los resultados de salida.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada, que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado, proporciona AI y cálculo en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de cero conocimiento para mejorar la privacidad y la eficiencia.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a verificar la fuente de datos y el proceso de toma de decisiones de IA.
Dos, Casos de uso de IA: Potencial y expectativas
Actualmente, hay relativamente pocos proyectos de casos de uso de IA destacados, pero algunos proyectos emergentes ofrecen más posibilidades para la aplicación de agentes de IA:
Narra: Plataforma Gamefi AI Agent en Berachain, genera contenido narrativo dinámico en tiempo real, soporta la generación e interacción de AI-NFT.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, que puede personalizar automáticamente planes de viaje, reservar hoteles y ofrecer servicios de comparación de precios.
HeyTracyAI: Agente de IA en el ámbito del baloncesto, en el que participa el campeón de la NBA Tristan Thompson, que ofrece análisis en tiempo real y conocimientos predictivos.
AskJimmy: plataforma de agentes 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 con agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Muchos proyectos tradicionales de Web3 también han comenzado a abrazar la IA, anunciando sus respectivos planes de transición a la IA:
Las cadenas de bloques públicas como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que apoyarán el desarrollo de la IA de manera integral desde la arquitectura subyacente, la innovación de cuentas, entre otros aspectos.
Eigenlayer está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada y servicios en la nube verificables, proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena como el entrenamiento, la inferencia y la predicción de IA.
Cuatro, Desafíos y Futuro
A pesar de las perspectivas prometedoras, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo la falta de fiabilidad de los modelos, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos son tanto problemas técnicos como oportunidades de innovación enormes. A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en cadena, y espera impulsar la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación de casos de uso y la colaboración comunitaria.