A medida que entramos en 2025, la narrativa de «AI + Web3» sigue siendo fuerte. Según el último informe publicado por Grayscale en mayo de 2025, el valor total del mercado de AI Crypto ha alcanzado los 21 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento de casi cinco veces en comparación con los 4.5 mil millones de dólares del primer trimestre de 2023.
¿Detrás de esta ola, hay una verdadera fusión tecnológica, o es una vez más un empaque conceptual?
Desde una perspectiva macro, el ecosistema tradicional de IA ha comenzado a mostrar cada vez más problemas estructurales: altos umbrales para el entrenamiento de modelos, falta de garantías sobre la privacidad de los datos, monopolio del poder computacional, procesos de inferencia opacos, mecanismos de incentivos desequilibrados... Y estos puntos débiles se alinean perfectamente con las ventajas inherentes de Web3: descentralización, mecanismos de mercado abiertos, verificabilidad en la cadena, soberanía de los datos del usuario, etc.
La combinación de AI + Web3 no es simplemente superponer dos palabras de moda, sino un complemento técnico estructural. Comencemos desde los grandes puntos críticos que enfrenta actualmente la IA, desglosando aquellos proyectos de Web3 que realmente abordan problemas, para que puedas ver claramente el valor y la dirección de la pista de AI Crypto.
El umbral de acceso a los servicios de IA es demasiado alto y costoso.
Los servicios de IA actuales suelen ser costosos, con dificultades para obtener recursos de entrenamiento, lo que representa una barrera alta para las pequeñas y medianas empresas y los desarrolladores individuales; además, estos servicios a menudo son técnicamente complejos, requiriendo un trasfondo profesional para poder utilizarlos. El mercado de servicios de IA está altamente concentrado, los usuarios carecen de opciones diversas, los costos de uso son poco transparentes, el presupuesto es difícil de predecir, e incluso enfrentan problemas de monopolio de poder de cómputo.
La solución Web3 es romper las barreras de las plataformas de manera descentralizada, construyendo un mercado abierto de GPU y una red de servicios de modelos, apoyando la programación flexible de recursos ociosos, y a través de la programación de tareas en la cadena y un mecanismo económico transparente, incentivando a más participantes a contribuir con poder de cálculo y modelos, reduciendo el costo total y mejorando la accesibilidad del servicio.
Representar el proyecto
Render Network: se centra en la renderización GPU descentralizada, también soporta inferencia y entrenamiento de IA, adoptando un modelo de "pago por uso", ayudando a los desarrolladores a acceder a servicios de generación de imágenes e IA a bajo costo.
Gensyn: Construir una red de entrenamiento de aprendizaje profundo descentralizada, utilizando el mecanismo de Proof-of-Compute para verificar los resultados del entrenamiento, promoviendo la transición del entrenamiento de IA de un modelo centralizado de plataforma a una colaboración abierta.
Akash Network: una plataforma de computación en la nube descentralizada basada en tecnología blockchain, donde los desarrolladores pueden alquilar recursos de GPU según demanda para implementar y ejecutar aplicaciones de IA, es la "versión descentralizada de la computación en la nube".
0G Labs: una capa 1 nativa de IA descentralizada que, a través de una innovadora arquitectura de separación de almacenamiento y computación, reduce drásticamente los costos y la complejidad de ejecutar modelos de IA en la cadena.
Los contribuyentes de datos carecen de incentivos
Los datos de alta calidad son el combustible principal de los modelos de IA, pero en los modelos tradicionales, es difícil para los contribuyentes de datos obtener recompensas. La falta de transparencia en las fuentes de datos, la alta repetitividad y la falta de retroalimentación en el uso hacen que el ecosistema de datos funcione de manera ineficiente a largo plazo.
Web3 ofrece un nuevo paradigma de solución: a través de firmas criptográficas, derechos de propiedad en cadena y mecanismos económicos componibles, se forma un ciclo claro de colaboración e incentivos entre los contribuyentes de datos, los desarrolladores de modelos y los usuarios.
Representar proyecto
OpenLedger: propone la innovadora idea de "Payable AI", combinando la contribución de datos, la llamada de modelos y los incentivos económicos, promoviendo la formación de una red económica de datos en colaboración de IA en la cadena.
Bittensor: un sistema completo de incentivos centrado en recompensas TAO, el mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos de subredes y colaboración del conocimiento, que vincula directamente la contribución de datos con los resultados del funcionamiento del modelo, mejorando así la contribución de valor general.
Grass: Red de datos de IA que recopila datos de comportamiento de navegación de los usuarios a través de complementos, contribuyendo al entrenamiento del motor de búsqueda en la cadena. Los usuarios reciben recompensas según la calidad de los datos, creando un mecanismo de compartición de datos impulsado por la comunidad.
La opacidad del modelo, la inferencia de IA no se puede verificar.
El proceso de inferencia de los modelos de IA más populares actualmente es altamente opaco, y los usuarios no pueden verificar la exactitud y la confiabilidad de los resultados, lo que es un problema especialmente destacado en sectores de alto riesgo como las finanzas y la salud. Además, los modelos pueden ser objeto de ataques como la manipulación y el envenenamiento, lo que dificulta su trazabilidad o auditoría.
Para ello, los proyectos de Web3 están intentando introducir pruebas de conocimiento cero (ZK), cifrado totalmente homomórfico (FHE) y entornos de ejecución confiables (TEE), para que el proceso de inferencia del modelo tenga verificabilidad y auditabilidad, mejorando la interpretabilidad de los sistemas de IA y la base de confianza.
Representar el proyecto
Sentient: asegura que el comportamiento de llamada sea rastreable mediante una innovadora tecnología de reconocimiento de huellas dactilares de modelos, mejorando la transparencia en el uso de modelos y la capacidad de resistencia a la manipulación.
Modulus Labs: utiliza la tecnología ZK para realizar una verificación encriptada del proceso de inferencia del modelo, logrando un nuevo paradigma de "IA confiable".
Giza: utiliza la criptografía de conocimiento cero para llevar el cálculo de inferencia de aprendizaje automático a la cadena, mejorando así la transparencia y la confianza en el despliegue de modelos de IA.
Riesgos de privacidad y seguridad
El proceso de entrenamiento de IA a menudo implica una gran cantidad de datos sensibles, enfrentándose a riesgos como la filtración de privacidad, el abuso o ataque de modelos, y la falta de transparencia en la toma de decisiones. Al mismo tiempo, la definición de la propiedad de los datos y modelos es difusa, lo que agrava aún más las amenazas a la seguridad.
Aprovechando la inmutabilidad de la blockchain, las tecnologías de cálculo encriptado (como ZK, FHE) y entornos de ejecución confiables, se garantiza la seguridad y el control de los datos y modelos del sistema de IA a lo largo de todo el proceso de entrenamiento, almacenamiento y llamada.
Representar proyecto
Phala Network: proporciona soporte para entornos de ejecución confiables (TEE), encapsulando cálculos críticos en hardware seguro para prevenir la filtración de datos y el robo de modelos.
ZAMA: Se centra en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE), permitiendo que el entrenamiento y la inferencia del modelo se realicen en estado cifrado, logrando "calcular sin necesidad de texto plano".
Mind Network: Construir una plataforma de compartición y razonamiento de datos descentralizada que soporte la protección de la privacidad, logrando un intercambio seguro de datos y computación privada mediante tecnología criptográfica de vanguardia (como la criptografía homomórfica, pruebas de conocimiento cero, etc.).
Vana: una aplicación de generación de identidad AI, diseñada para permitir a los usuarios recuperar la propiedad y el control total sobre sus datos, asegurando la privacidad y la seguridad de los datos.
Disputas de derechos de autor y propiedad intelectual de modelos de IA
Actualmente, los modelos de IA entrenan utilizando grandes cantidades de datos de Internet, pero a menudo utilizan contenido protegido por derechos de autor sin autorización, lo que provoca frecuentes disputas legales. Al mismo tiempo, la titularidad de los derechos de autor del contenido generado por IA no es clara, y la distribución de los derechos entre los creadores originales, los desarrolladores de modelos y los usuarios carece de un mecanismo de transparencia. También son comunes los casos de copias y robos malintencionados de modelos, lo que dificulta la protección de la propiedad intelectual.
Web3 utiliza mecanismos de certificación en cadena para almacenar la fecha de creación del modelo, la fuente de los datos de entrenamiento, la información de los contribuyentes, entre otros, y emplea herramientas como NFT y contratos inteligentes para identificar la titularidad de los derechos de autor de modelos o contenidos.
Representar el proyecto
Story Protocol: construir un protocolo de propiedad intelectual en cadena que permita la certificación, combinación y autorización de contenido, código, modelos de IA, etc., de manera modular, logrando un mecanismo de "creación es certificación, uso es pago".
Alethea AI: Modelos de IA generativa vinculados a identidades en cadena y NFT (como personajes, voces, etc.), cada personaje de IA tiene información clara sobre el creador y los derechos de autor, evitando el abuso y el plagio.
Falta de gobernanza de IA descentralizada
El desarrollo y evolución de los modelos de IA actuales dependen en gran medida de grandes empresas tecnológicas o equipos cerrados, con un ritmo de actualización de modelos poco transparente y valores sesgados que son difíciles de corregir, lo que puede llevar a sesgos algorítmicos, abusos y tendencias de "feudalismo tecnológico". La comunidad y los usuarios generalmente no pueden intervenir en la ruta de actualización del modelo, el ajuste de parámetros o los límites de comportamiento, y carecen de mecanismos para supervisar y corregir eficazmente los sistemas de IA.
Las ventajas de Web3 radican en la gobernanza programable y los mecanismos de colaboración abierta. Gracias a la gobernanza en cadena, los mecanismos DAO y las estructuras de incentivos, se pueden introducir gradualmente consensos comunitarios en aspectos clave como el diseño del modelo de IA, los objetivos de entrenamiento y la actualización de parámetros, lo que mejora la democracia, la transparencia y la diversidad en el desarrollo del modelo.
Representar el proyecto
Fetch.ai: Introduce Agentes Económicos Autónomos (AEA) y mecanismos de gobernanza abierta, permitiendo que el comportamiento de los agentes de IA esté restringido por las reglas de la comunidad y coordinando la cooperación entre los agentes a través de incentivos económicos.
SingularityNET: empaqueta servicios de IA en módulos en cadena que se pueden combinar, los usuarios pueden elegir o reemplazar modelos en un mercado abierto, y el mecanismo de gobernanza de la plataforma apoya la evaluación de consenso y propuestas de mejora sobre la calidad del modelo y los servicios.
Problemas de colaboración de IA entre cadenas
En un entorno multichain, los agentes de IA y los modelos pueden estar distribuidos en diferentes blockchains, lo que dificulta unificar el estado, el contexto o la lógica de llamadas, lo que resulta en una experiencia de usuario fragmentada, un desarrollo complejo y datos difíciles de sincronizar.
Algunos proyectos están explorando en torno al "protocolo de IA multi-cadena", intentando promover la continuidad y consistencia de la ejecución de agentes de IA a través de mecanismos de comunicación intercadena, sincronización de estados y compartición de contexto.
Representar proyecto
OpenPond: utiliza el protocolo cruzado MCP para conectar modelos de IA y agentes en diferentes cadenas, logrando la sincronización del estado de las llamadas y el intercambio de contexto, simplificando los escenarios de colaboración multicanal.
Lava Network: proporciona servicios de RPC y puentes de datos entre cadenas, abriendo canales de comunicación subyacentes para sistemas de IA multichain, admite la sincronización de datos de agentes y la ejecución unificada de tareas.
Protocolo Virtuals: A través del ACP (Protocolo de Comercio de Agentes), se apoya en solicitudes, negociaciones, ejecuciones y procesos de liquidación entre agentes. Su tecnología de "Hipersistencia Paralela" permite que los agentes de IA funcionen en paralelo entre plataformas, sincronizando en tiempo real comportamientos y memorias.
Conclusión
El auge de AI Crypto no es una charla vacía, sino una reconstrucción del sistema desde abajo hacia arriba: rompe las ataduras de la centralización de la era de los grandes modelos y, en dimensiones como la computación, los datos, los incentivos, la seguridad y la gobernanza, gradualmente construye un nuevo paradigma de IA que es accesible para todos, transparente y confiable, impulsado por la colaboración.
Actualmente, este campo ha pasado de la fase conceptual a un período de aterrizaje de productos sustantivos. Estoy seguro de que aquellos proyectos de AI Crypto que realmente puedan crear valor práctico y resolver puntos críticos clave tendrán la oportunidad de liderar la próxima ola de desarrollo de la era de la IA, impulsando la tecnología de inteligencia artificial hacia un desarrollo más abierto, justo y confiable.
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.
¿Es un mito el viento a favor? ¿Cuál es el valor de la pista AI + Web3?
Escrito por: TinTinLand
A medida que entramos en 2025, la narrativa de «AI + Web3» sigue siendo fuerte. Según el último informe publicado por Grayscale en mayo de 2025, el valor total del mercado de AI Crypto ha alcanzado los 21 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento de casi cinco veces en comparación con los 4.5 mil millones de dólares del primer trimestre de 2023.
¿Detrás de esta ola, hay una verdadera fusión tecnológica, o es una vez más un empaque conceptual?
Desde una perspectiva macro, el ecosistema tradicional de IA ha comenzado a mostrar cada vez más problemas estructurales: altos umbrales para el entrenamiento de modelos, falta de garantías sobre la privacidad de los datos, monopolio del poder computacional, procesos de inferencia opacos, mecanismos de incentivos desequilibrados... Y estos puntos débiles se alinean perfectamente con las ventajas inherentes de Web3: descentralización, mecanismos de mercado abiertos, verificabilidad en la cadena, soberanía de los datos del usuario, etc.
La combinación de AI + Web3 no es simplemente superponer dos palabras de moda, sino un complemento técnico estructural. Comencemos desde los grandes puntos críticos que enfrenta actualmente la IA, desglosando aquellos proyectos de Web3 que realmente abordan problemas, para que puedas ver claramente el valor y la dirección de la pista de AI Crypto.
El umbral de acceso a los servicios de IA es demasiado alto y costoso.
Los servicios de IA actuales suelen ser costosos, con dificultades para obtener recursos de entrenamiento, lo que representa una barrera alta para las pequeñas y medianas empresas y los desarrolladores individuales; además, estos servicios a menudo son técnicamente complejos, requiriendo un trasfondo profesional para poder utilizarlos. El mercado de servicios de IA está altamente concentrado, los usuarios carecen de opciones diversas, los costos de uso son poco transparentes, el presupuesto es difícil de predecir, e incluso enfrentan problemas de monopolio de poder de cómputo.
La solución Web3 es romper las barreras de las plataformas de manera descentralizada, construyendo un mercado abierto de GPU y una red de servicios de modelos, apoyando la programación flexible de recursos ociosos, y a través de la programación de tareas en la cadena y un mecanismo económico transparente, incentivando a más participantes a contribuir con poder de cálculo y modelos, reduciendo el costo total y mejorando la accesibilidad del servicio.
Representar el proyecto
Render Network: se centra en la renderización GPU descentralizada, también soporta inferencia y entrenamiento de IA, adoptando un modelo de "pago por uso", ayudando a los desarrolladores a acceder a servicios de generación de imágenes e IA a bajo costo.
Gensyn: Construir una red de entrenamiento de aprendizaje profundo descentralizada, utilizando el mecanismo de Proof-of-Compute para verificar los resultados del entrenamiento, promoviendo la transición del entrenamiento de IA de un modelo centralizado de plataforma a una colaboración abierta.
Akash Network: una plataforma de computación en la nube descentralizada basada en tecnología blockchain, donde los desarrolladores pueden alquilar recursos de GPU según demanda para implementar y ejecutar aplicaciones de IA, es la "versión descentralizada de la computación en la nube".
0G Labs: una capa 1 nativa de IA descentralizada que, a través de una innovadora arquitectura de separación de almacenamiento y computación, reduce drásticamente los costos y la complejidad de ejecutar modelos de IA en la cadena.
Los contribuyentes de datos carecen de incentivos
Los datos de alta calidad son el combustible principal de los modelos de IA, pero en los modelos tradicionales, es difícil para los contribuyentes de datos obtener recompensas. La falta de transparencia en las fuentes de datos, la alta repetitividad y la falta de retroalimentación en el uso hacen que el ecosistema de datos funcione de manera ineficiente a largo plazo.
Web3 ofrece un nuevo paradigma de solución: a través de firmas criptográficas, derechos de propiedad en cadena y mecanismos económicos componibles, se forma un ciclo claro de colaboración e incentivos entre los contribuyentes de datos, los desarrolladores de modelos y los usuarios.
Representar proyecto
OpenLedger: propone la innovadora idea de "Payable AI", combinando la contribución de datos, la llamada de modelos y los incentivos económicos, promoviendo la formación de una red económica de datos en colaboración de IA en la cadena.
Bittensor: un sistema completo de incentivos centrado en recompensas TAO, el mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos de subredes y colaboración del conocimiento, que vincula directamente la contribución de datos con los resultados del funcionamiento del modelo, mejorando así la contribución de valor general.
Grass: Red de datos de IA que recopila datos de comportamiento de navegación de los usuarios a través de complementos, contribuyendo al entrenamiento del motor de búsqueda en la cadena. Los usuarios reciben recompensas según la calidad de los datos, creando un mecanismo de compartición de datos impulsado por la comunidad.
La opacidad del modelo, la inferencia de IA no se puede verificar.
El proceso de inferencia de los modelos de IA más populares actualmente es altamente opaco, y los usuarios no pueden verificar la exactitud y la confiabilidad de los resultados, lo que es un problema especialmente destacado en sectores de alto riesgo como las finanzas y la salud. Además, los modelos pueden ser objeto de ataques como la manipulación y el envenenamiento, lo que dificulta su trazabilidad o auditoría.
Para ello, los proyectos de Web3 están intentando introducir pruebas de conocimiento cero (ZK), cifrado totalmente homomórfico (FHE) y entornos de ejecución confiables (TEE), para que el proceso de inferencia del modelo tenga verificabilidad y auditabilidad, mejorando la interpretabilidad de los sistemas de IA y la base de confianza.
Representar el proyecto
Sentient: asegura que el comportamiento de llamada sea rastreable mediante una innovadora tecnología de reconocimiento de huellas dactilares de modelos, mejorando la transparencia en el uso de modelos y la capacidad de resistencia a la manipulación.
Modulus Labs: utiliza la tecnología ZK para realizar una verificación encriptada del proceso de inferencia del modelo, logrando un nuevo paradigma de "IA confiable".
Giza: utiliza la criptografía de conocimiento cero para llevar el cálculo de inferencia de aprendizaje automático a la cadena, mejorando así la transparencia y la confianza en el despliegue de modelos de IA.
Riesgos de privacidad y seguridad
El proceso de entrenamiento de IA a menudo implica una gran cantidad de datos sensibles, enfrentándose a riesgos como la filtración de privacidad, el abuso o ataque de modelos, y la falta de transparencia en la toma de decisiones. Al mismo tiempo, la definición de la propiedad de los datos y modelos es difusa, lo que agrava aún más las amenazas a la seguridad.
Aprovechando la inmutabilidad de la blockchain, las tecnologías de cálculo encriptado (como ZK, FHE) y entornos de ejecución confiables, se garantiza la seguridad y el control de los datos y modelos del sistema de IA a lo largo de todo el proceso de entrenamiento, almacenamiento y llamada.
Representar proyecto
Phala Network: proporciona soporte para entornos de ejecución confiables (TEE), encapsulando cálculos críticos en hardware seguro para prevenir la filtración de datos y el robo de modelos.
ZAMA: Se centra en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE), permitiendo que el entrenamiento y la inferencia del modelo se realicen en estado cifrado, logrando "calcular sin necesidad de texto plano".
Mind Network: Construir una plataforma de compartición y razonamiento de datos descentralizada que soporte la protección de la privacidad, logrando un intercambio seguro de datos y computación privada mediante tecnología criptográfica de vanguardia (como la criptografía homomórfica, pruebas de conocimiento cero, etc.).
Vana: una aplicación de generación de identidad AI, diseñada para permitir a los usuarios recuperar la propiedad y el control total sobre sus datos, asegurando la privacidad y la seguridad de los datos.
Disputas de derechos de autor y propiedad intelectual de modelos de IA
Actualmente, los modelos de IA entrenan utilizando grandes cantidades de datos de Internet, pero a menudo utilizan contenido protegido por derechos de autor sin autorización, lo que provoca frecuentes disputas legales. Al mismo tiempo, la titularidad de los derechos de autor del contenido generado por IA no es clara, y la distribución de los derechos entre los creadores originales, los desarrolladores de modelos y los usuarios carece de un mecanismo de transparencia. También son comunes los casos de copias y robos malintencionados de modelos, lo que dificulta la protección de la propiedad intelectual.
Web3 utiliza mecanismos de certificación en cadena para almacenar la fecha de creación del modelo, la fuente de los datos de entrenamiento, la información de los contribuyentes, entre otros, y emplea herramientas como NFT y contratos inteligentes para identificar la titularidad de los derechos de autor de modelos o contenidos.
Representar el proyecto
Story Protocol: construir un protocolo de propiedad intelectual en cadena que permita la certificación, combinación y autorización de contenido, código, modelos de IA, etc., de manera modular, logrando un mecanismo de "creación es certificación, uso es pago".
Alethea AI: Modelos de IA generativa vinculados a identidades en cadena y NFT (como personajes, voces, etc.), cada personaje de IA tiene información clara sobre el creador y los derechos de autor, evitando el abuso y el plagio.
Falta de gobernanza de IA descentralizada
El desarrollo y evolución de los modelos de IA actuales dependen en gran medida de grandes empresas tecnológicas o equipos cerrados, con un ritmo de actualización de modelos poco transparente y valores sesgados que son difíciles de corregir, lo que puede llevar a sesgos algorítmicos, abusos y tendencias de "feudalismo tecnológico". La comunidad y los usuarios generalmente no pueden intervenir en la ruta de actualización del modelo, el ajuste de parámetros o los límites de comportamiento, y carecen de mecanismos para supervisar y corregir eficazmente los sistemas de IA.
Las ventajas de Web3 radican en la gobernanza programable y los mecanismos de colaboración abierta. Gracias a la gobernanza en cadena, los mecanismos DAO y las estructuras de incentivos, se pueden introducir gradualmente consensos comunitarios en aspectos clave como el diseño del modelo de IA, los objetivos de entrenamiento y la actualización de parámetros, lo que mejora la democracia, la transparencia y la diversidad en el desarrollo del modelo.
Representar el proyecto
Fetch.ai: Introduce Agentes Económicos Autónomos (AEA) y mecanismos de gobernanza abierta, permitiendo que el comportamiento de los agentes de IA esté restringido por las reglas de la comunidad y coordinando la cooperación entre los agentes a través de incentivos económicos.
SingularityNET: empaqueta servicios de IA en módulos en cadena que se pueden combinar, los usuarios pueden elegir o reemplazar modelos en un mercado abierto, y el mecanismo de gobernanza de la plataforma apoya la evaluación de consenso y propuestas de mejora sobre la calidad del modelo y los servicios.
Problemas de colaboración de IA entre cadenas
En un entorno multichain, los agentes de IA y los modelos pueden estar distribuidos en diferentes blockchains, lo que dificulta unificar el estado, el contexto o la lógica de llamadas, lo que resulta en una experiencia de usuario fragmentada, un desarrollo complejo y datos difíciles de sincronizar.
Algunos proyectos están explorando en torno al "protocolo de IA multi-cadena", intentando promover la continuidad y consistencia de la ejecución de agentes de IA a través de mecanismos de comunicación intercadena, sincronización de estados y compartición de contexto.
Representar proyecto
OpenPond: utiliza el protocolo cruzado MCP para conectar modelos de IA y agentes en diferentes cadenas, logrando la sincronización del estado de las llamadas y el intercambio de contexto, simplificando los escenarios de colaboración multicanal.
Lava Network: proporciona servicios de RPC y puentes de datos entre cadenas, abriendo canales de comunicación subyacentes para sistemas de IA multichain, admite la sincronización de datos de agentes y la ejecución unificada de tareas.
Protocolo Virtuals: A través del ACP (Protocolo de Comercio de Agentes), se apoya en solicitudes, negociaciones, ejecuciones y procesos de liquidación entre agentes. Su tecnología de "Hipersistencia Paralela" permite que los agentes de IA funcionen en paralelo entre plataformas, sincronizando en tiempo real comportamientos y memorias.
Conclusión
El auge de AI Crypto no es una charla vacía, sino una reconstrucción del sistema desde abajo hacia arriba: rompe las ataduras de la centralización de la era de los grandes modelos y, en dimensiones como la computación, los datos, los incentivos, la seguridad y la gobernanza, gradualmente construye un nuevo paradigma de IA que es accesible para todos, transparente y confiable, impulsado por la colaboración.
Actualmente, este campo ha pasado de la fase conceptual a un período de aterrizaje de productos sustantivos. Estoy seguro de que aquellos proyectos de AI Crypto que realmente puedan crear valor práctico y resolver puntos críticos clave tendrán la oportunidad de liderar la próxima ola de desarrollo de la era de la IA, impulsando la tecnología de inteligencia artificial hacia un desarrollo más abierto, justo y confiable.