Fusión de AI y Web3: Temas candentes de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025

En los últimos años, se ha considerado que la IA y Web3 son los dos principales motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima fase de crecimiento tecnológico. Con ChatGPT trayendo una experiencia revolucionaria de IA, la IA en cadena también ha completado silenciosamente la transición de concepto a infraestructura, convirtiéndose en un nuevo campo de desarrollo sostenible muy prometedor 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 salas secundarias, las discusiones sobre la combinación de AI y Web3 fueron muy animadas. Este artículo explorará en profundidad varios aspectos principales que se trataron en la conferencia.

Uno, Infraestructura de IA

1. Plataforma y marco de lanzamiento de Agentes de IA

En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento de AI Agent y la infraestructura de IA en forma de marco han recibido mucha atención. Estos proyectos proporcionan a los desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.

Algunos proyectos representativos incluyen:

• Sistema operativo de inteligencia artificial descentralizada, que construye un Layer 1 exclusivo para AI, conectando recursos de computación, datos y modelos, estableciendo un ecosistema de desarrollo de AI distribuido.
• Plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a impulsar el desarrollo de tecnología de múltiples agentes.
• Infraestructura descentralizada, que logra una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas.
• Plataforma de infraestructura AI descentralizada, que soporta el desarrollo y la ejecución distribuida de agentes y aplicaciones de AI.
• Una red descentralizada compuesta por múltiples agentes de IA que puede completar de manera autónoma las tareas descritas por los usuarios.

2. IA descentralizada

La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos 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 mediante un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad de los datos y los modelos.

Algunos proyectos representativos incluyen:

• Plataforma de soberanía de datos de usuario descentralizada, que convierte los datos personales en activos financieros.
• 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.
• Enfocado en la próxima generación de redes de IA y blockchain, que proporciona infraestructura económica descentralizada.
• Plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a clústeres de GPU y CPU.
• Plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida, diseñada específicamente para tareas de cálculo de IA y la industria de los juegos.
• Red de agentes autónomos de IA descentralizada, utilizada para la minería de datos de Internet en tiempo real.
• Soluciones económicas dedicadas al campo de la IA y la computación de alto rendimiento.
• Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de IA.
• Plataforma que ofrece protección de privacidad en la capa intermedia y funciones de computación sin seguimiento para aplicaciones descentralizadas.
• Plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporta la recopilación y anotación de datos multimodales.

3. IA verificable

Uno de los importantes desafíos 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 generados por la IA. Actualmente, hay muchos proyectos que buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados de la IA.

Los proyectos representativos incluyen:

• Plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios confiables de computación de privacidad e inferencia de IA para aplicaciones en la cadena.
• Motor de cálculo descentralizado, que proporciona IA fuera de la cadena y cálculos en blockchain verificables.
• Plataforma innovadora centrada en la verificación de datos descentralizada y la IA confiable.

Dos, Casos de uso de IA: Potencial y expectativas

En comparación con la rica infraestructura de IA, los proyectos de casos de uso de IA realmente destacados siguen siendo relativamente escasos. Algunos proyectos dignos de atención incluyen:

• Plataforma de agentes de IA en juegos en blockchain, capaz de generar contenido narrativo dinámico en tiempo real.
• Asistente de viaje impulsado por IA, que puede personalizar automáticamente planes de viaje y ofrecer servicios de reserva.
• Agente de IA para la narración deportiva centrado en el baloncesto.
• Plataforma de agentes de IA centrada en el ámbito financiero y de trading.

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 hacia la IA.

• Algunas cadenas de bloques públicas afirman que la aparición de los Agentes de IA ayuda a 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 públicas planean apoyar de manera integral el desarrollo de la IA desde la infraestructura subyacente, la innovación en cuentas y otros aspectos.
• Algunos proyectos enfocados en servicios específicos también han comenzado a expandirse al campo de la IA, como la construcción de una capa de confianza descentralizada que proporciona 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 brillantes, el desarrollo de la IA en la cadena aún 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 juntos 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 de la comunidad.