La fusión de la IA y Web3 se convierte en un tema candente en la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025

Recientemente, en la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de la IA y Web3 se convirtió en un tema candente. Ya sea en la sala principal o en las salas paralelas, las discusiones relacionadas no cesaron. Este artículo compartirá las dinámicas de vanguardia de la fusión de IA y Web3 en la conferencia, desde la infraestructura de IA, casos de aplicación práctica hasta la transformación de proyectos tradicionales.

Uno, Infraestructura de IA

1. Plataforma y marco de lanzamiento de AI Agent

Con el auge de proyectos relacionados a principios de año, la plataforma de lanzamiento de AI Agent y la construcción de infraestructura de inteligencia artificial de tipo marco han estado excepcionalmente activas en los últimos seis meses. Este tipo de proyectos ofrece 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.

Los proyectos principales incluyen:

• 0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizada (deAIOS), que conecta recursos computacionales, datos y modelos a través de la construcción de una Layer 1 exclusiva para IA.
• DeAgentAI: una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnología de múltiples agentes.
• Autonomys Network: pila de infraestructura descentralizada, diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas.
• Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada que admite el desarrollo y la ejecución distribuidos de agentes y aplicaciones de IA.
• Questflow: Red descentralizada compuesta por 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.

2. IA descentralizada

La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando arduamente en áreas como la capacidad de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de métodos descentralizados, ayudando al público a obtener la propiedad de los datos y modelos.

Los proyectos principales incluyen:

• Vana: se dedica a construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, convirtiendo los datos personales en activos financieros.
• Hiperbólico: plataforma de nube de IA de acceso abierto, que integra recursos computacionales globales, ofreciendo recursos 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.
• IO.NET: Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clusters de GPU y CPU.
• Aethir: una plataforma innovadora que proporciona infraestructura de computación en la nube distribuida.
• MinionLab: red de agentes inteligentes de IA autónomos y descentralizados.
• GAIB: Soluciones económicas dedicadas al campo de la IA y la computación de alto rendimiento.
• Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la inteligencia artificial.
• Automata: Proporciona protección de privacidad y funciones de computación sin seguimiento como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.
• AI Pública: crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporte la recolección y anotación de datos multimodales.

3. AI verificable

Uno de los desafíos importantes en 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 de la IA. Actualmente, hay varios proyectos que buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, para asegurar la fiabilidad de los resultados de la IA.

Los proyectos principales incluyen:

• Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada que ofrece servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.
• Brevis: motor de computación descentralizado que ofrece IA y computación en blockchain verificables fuera de la cadena.
• Verisense Network: plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la IA confiable.

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 que se destacan. Además del conocido bot de Twitter, este evento también mencionó algunas nuevas aplicaciones de IA:

• Narra: Plataforma de Gamefi AI Agent en Berachain, que utiliza un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real.
• AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA, ayuda a los usuarios a personalizar automáticamente sus planes de viaje a través de chat.
• HeyTracyAI: Agente de IA de comentarios deportivos enfocado en el baloncesto.
• AskJimmy: Plataforma de AI Agent centrada en el ámbito financiero y de trading.

Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA

A medida que avanza la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también están adoptando la IA y han anunciado 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 el Agente de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en la blockchain.
• Eigenlayer indica que está trabajando arduamente para construir una capa de confianza descentralizada, proporcionando pruebas en cadena para operaciones fuera de la cadena como el entrenamiento y la inferencia de IA, así como predicciones.

Cuatro, Desafíos y Futuro

Mientras se anhela un hermoso futuro, también hay muchos invitados que mencionan que el desarrollo actual de la IA en la cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluidos la insuficiente fiabilidad de los modelos, 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 darán lugar a 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 prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación en los casos de uso y la colaboración comunitaria.