La evolución y las tendencias futuras de la IA en el ámbito Web3
Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, la IA ha sido un tema candente en el ámbito de las criptomonedas. La comunidad Web3 siempre ha tenido una actitud abierta hacia nuevos conceptos, especialmente con respecto a la tecnología de IA, que tiene un gran potencial de aplicación en el futuro. El concepto de IA inicialmente estalló en el círculo de criptomonedas en forma de "ola de memes", y luego algunos proyectos comenzaron a explorar su valor práctico, considerando qué aplicaciones innovadoras puede aportar la tecnología de criptomonedas al floreciente campo de la IA.
Este artículo analizará la trayectoria del desarrollo de la IA en el ámbito de Web3, desde las primeras olas de especulación hasta el auge actual de proyectos aplicados, y combinará casos y datos para ayudar a los lectores a comprender las tendencias de la industria y las futuras direcciones. Nuestra conclusión preliminar es:
La etapa de los memes de IA ya ha pasado, y esas experiencias de ganancias y pérdidas se convertirán en historia.
Algunos proyectos básicos de Web3 AI enfatizan la contribución de la "descentralización" a la seguridad de la IA, pero a los usuarios no les importa mucho este aspecto. A los usuarios les preocupa más el "valor del token" y la "utilidad del producto".
Si se quiere invertir en proyectos de criptomonedas relacionados con la IA, se debe prestar atención a proyectos de IA puramente aplicativos, o plataformas de IA que puedan integrar diversas herramientas fáciles de usar o agentes. Esto podría ser un foco de inversión a largo plazo después de los memes de IA.
Diferencias en el desarrollo de la IA entre Web2 y Web3
AI del mundo Web2
La IA en Web2 es impulsada principalmente por gigantes tecnológicos e instituciones de investigación, con un camino de desarrollo relativamente estable y concentrado. Grandes empresas como OpenAI y Google entrenan modelos de caja negra cerrados, con algoritmos y datos no públicos, lo que significa que los usuarios solo pueden utilizar sus resultados, careciendo de transparencia. Este control centralizado hace que las decisiones de IA sean difíciles de auditar, existiendo problemas de sesgo y falta de claridad en la responsabilidad. En general, la innovación en IA de Web2 se centra en la mejora del rendimiento de modelos básicos y la implementación de aplicaciones comerciales, pero el proceso de toma de decisiones es opaco para el público. Este problema ha llevado a que en 2025 surjan nuevos proyectos de IA como Deepseek, que aparentan ser de código abierto pero en realidad "inducen a los usuarios".
Además de las deficiencias de opacidad, los grandes modelos de IA de Web2 también enfrentan dos problemas: la falta de experiencia del usuario en diferentes formas de producto y la falta de precisión en campos especializados.
Por ejemplo, los usuarios al crear PPT, imágenes o videos, todavía tienden a utilizar nuevos productos de IA que tienen un bajo umbral de entrada y una buena experiencia, y están dispuestos a pagar por ello. Actualmente, muchos proyectos de IA están intentando productos de IA sin código para reducir el umbral de uso para los usuarios.
Además, los usuarios de Web3 a menudo se sienten impotentes al consultar información sobre un proyecto de criptomonedas o un token utilizando ChatGPT o DeepSeek, ya que los datos de los modelos grandes aún no pueden cubrir con precisión los detalles de cada subindustria. Por lo tanto, otra dirección de desarrollo de muchos productos de IA es profundizar en la extracción de datos y el análisis en industrias específicas.
AI del mundo Web3
El mundo de Web3 se centra en la industria del criptomonedas, fusionando conceptos más amplios de tecnología, cultura y comunidad. En comparación con Web2, Web3 tiende más hacia un enfoque abierto y impulsado por la comunidad.
Aprovechando la arquitectura descentralizada de la blockchain, los proyectos de IA de Web3 suelen enfatizar el código abierto, la gobernanza comunitaria y la transparencia, con la esperanza de romper de manera distribuida el monopolio de la IA tradicional por parte de unas pocas empresas. Por ejemplo, algunos proyectos exploran la verificación de decisiones de IA mediante blockchain (las pruebas de cero conocimiento aseguran que las salidas del modelo sean confiables) o son revisados por DAOs para reducir sesgos.
En un escenario ideal, la IA de Web3 persigue la "IA abierta", permitiendo que los parámetros del modelo y la lógica de decisión sean auditados por la comunidad, mientras que a través de un mecanismo de token se incentiva la participación de desarrolladores y usuarios. Sin embargo, en la realidad, el desarrollo de IA en Web3 aún enfrenta limitaciones tecnológicas y de recursos: construir una infraestructura de IA descentralizada es extremadamente difícil (entrenar grandes modelos requiere una enorme capacidad de cálculo y datos, y ningún proyecto de Web3 tiene fondos que se acerquen a los de OpenAI), y unos pocos proyectos que afirman ser IA de Web3 realmente dependen de modelos o servicios centralizados, solo integrando algunos elementos de blockchain en la capa de aplicación. Estos proyectos de IA de Web3 son relativamente confiables, al menos en el desarrollo de aplicaciones reales; mientras que la mayoría de los proyectos de IA de Web3 son simplemente pura especulación o están promoviendo conceptos bajo la bandera de la IA.
Además, las diferencias en los modos de financiamiento y participación también afectan las trayectorias de desarrollo de ambos. La IA de Web2 generalmente se impulsa a través de inversiones en investigación y rentabilidad de productos, con ciclos relativamente suaves. Por otro lado, la IA de Web3 combina las propiedades especulativas del mercado de criptomonedas, a menudo experimentando ciclos de "fiebre" que fluctúan drásticamente con el sentimiento del mercado: cuando un concepto es popular, los fondos fluyen para impulsar el precio y la valoración del token; cuando se enfría, la popularidad del proyecto y los fondos disminuyen rápidamente. Este ciclo hace que la trayectoria de desarrollo de la IA de Web3 sea más volátil y esté impulsada por narrativas. Por ejemplo, un concepto de IA que carece de avances sustanciales también puede provocar un aumento drástico en el precio del token debido al sentimiento del mercado; por el contrario, en tiempos de baja, incluso los avances técnicos pueden pasar desapercibidos.
Para la narrativa principal de Web3 AI "redes de IA descentralizadas", actualmente mantenemos una actitud de "optimismo cauteloso". Después de todo, en el ámbito de Web3 todavía existen innovaciones como Bitcoin y Ethereum. Pero en esta etapa actual, necesitamos concebir de manera pragmática algunos escenarios que se puedan implementar de inmediato, por ejemplo:
Integrar un agente de IA en proyectos Web3 existentes para mejorar la eficiencia del proyecto en sí.
Combinar la IA con otras nuevas tecnologías para generar nuevas ideas aplicables a la industria de las criptomonedas, incluso si solo son conceptos que atraen la atención, eso es bueno.
Desarrollar productos de IA especializados para la industria Web3, ya sea en términos de precisión de datos o en la adaptación a los hábitos de trabajo de organizaciones o individuos de Web3, ofreciendo servicios que la comunidad de la industria Web3 esté dispuesta a pagar.
Continuará, el próximo artículo revisará y comentará las cinco oleadas de entusiasmo de Web3 AI, así como algunos de los productos involucrados (como Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell, etc.).
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La evolución del campo Web3 y nuevas oportunidades tras la ola de IA
La evolución y las tendencias futuras de la IA en el ámbito Web3
Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, la IA ha sido un tema candente en el ámbito de las criptomonedas. La comunidad Web3 siempre ha tenido una actitud abierta hacia nuevos conceptos, especialmente con respecto a la tecnología de IA, que tiene un gran potencial de aplicación en el futuro. El concepto de IA inicialmente estalló en el círculo de criptomonedas en forma de "ola de memes", y luego algunos proyectos comenzaron a explorar su valor práctico, considerando qué aplicaciones innovadoras puede aportar la tecnología de criptomonedas al floreciente campo de la IA.
Este artículo analizará la trayectoria del desarrollo de la IA en el ámbito de Web3, desde las primeras olas de especulación hasta el auge actual de proyectos aplicados, y combinará casos y datos para ayudar a los lectores a comprender las tendencias de la industria y las futuras direcciones. Nuestra conclusión preliminar es:
La etapa de los memes de IA ya ha pasado, y esas experiencias de ganancias y pérdidas se convertirán en historia.
Algunos proyectos básicos de Web3 AI enfatizan la contribución de la "descentralización" a la seguridad de la IA, pero a los usuarios no les importa mucho este aspecto. A los usuarios les preocupa más el "valor del token" y la "utilidad del producto".
Si se quiere invertir en proyectos de criptomonedas relacionados con la IA, se debe prestar atención a proyectos de IA puramente aplicativos, o plataformas de IA que puedan integrar diversas herramientas fáciles de usar o agentes. Esto podría ser un foco de inversión a largo plazo después de los memes de IA.
Diferencias en el desarrollo de la IA entre Web2 y Web3
AI del mundo Web2
La IA en Web2 es impulsada principalmente por gigantes tecnológicos e instituciones de investigación, con un camino de desarrollo relativamente estable y concentrado. Grandes empresas como OpenAI y Google entrenan modelos de caja negra cerrados, con algoritmos y datos no públicos, lo que significa que los usuarios solo pueden utilizar sus resultados, careciendo de transparencia. Este control centralizado hace que las decisiones de IA sean difíciles de auditar, existiendo problemas de sesgo y falta de claridad en la responsabilidad. En general, la innovación en IA de Web2 se centra en la mejora del rendimiento de modelos básicos y la implementación de aplicaciones comerciales, pero el proceso de toma de decisiones es opaco para el público. Este problema ha llevado a que en 2025 surjan nuevos proyectos de IA como Deepseek, que aparentan ser de código abierto pero en realidad "inducen a los usuarios".
Además de las deficiencias de opacidad, los grandes modelos de IA de Web2 también enfrentan dos problemas: la falta de experiencia del usuario en diferentes formas de producto y la falta de precisión en campos especializados.
Por ejemplo, los usuarios al crear PPT, imágenes o videos, todavía tienden a utilizar nuevos productos de IA que tienen un bajo umbral de entrada y una buena experiencia, y están dispuestos a pagar por ello. Actualmente, muchos proyectos de IA están intentando productos de IA sin código para reducir el umbral de uso para los usuarios.
Además, los usuarios de Web3 a menudo se sienten impotentes al consultar información sobre un proyecto de criptomonedas o un token utilizando ChatGPT o DeepSeek, ya que los datos de los modelos grandes aún no pueden cubrir con precisión los detalles de cada subindustria. Por lo tanto, otra dirección de desarrollo de muchos productos de IA es profundizar en la extracción de datos y el análisis en industrias específicas.
AI del mundo Web3
El mundo de Web3 se centra en la industria del criptomonedas, fusionando conceptos más amplios de tecnología, cultura y comunidad. En comparación con Web2, Web3 tiende más hacia un enfoque abierto y impulsado por la comunidad.
Aprovechando la arquitectura descentralizada de la blockchain, los proyectos de IA de Web3 suelen enfatizar el código abierto, la gobernanza comunitaria y la transparencia, con la esperanza de romper de manera distribuida el monopolio de la IA tradicional por parte de unas pocas empresas. Por ejemplo, algunos proyectos exploran la verificación de decisiones de IA mediante blockchain (las pruebas de cero conocimiento aseguran que las salidas del modelo sean confiables) o son revisados por DAOs para reducir sesgos.
En un escenario ideal, la IA de Web3 persigue la "IA abierta", permitiendo que los parámetros del modelo y la lógica de decisión sean auditados por la comunidad, mientras que a través de un mecanismo de token se incentiva la participación de desarrolladores y usuarios. Sin embargo, en la realidad, el desarrollo de IA en Web3 aún enfrenta limitaciones tecnológicas y de recursos: construir una infraestructura de IA descentralizada es extremadamente difícil (entrenar grandes modelos requiere una enorme capacidad de cálculo y datos, y ningún proyecto de Web3 tiene fondos que se acerquen a los de OpenAI), y unos pocos proyectos que afirman ser IA de Web3 realmente dependen de modelos o servicios centralizados, solo integrando algunos elementos de blockchain en la capa de aplicación. Estos proyectos de IA de Web3 son relativamente confiables, al menos en el desarrollo de aplicaciones reales; mientras que la mayoría de los proyectos de IA de Web3 son simplemente pura especulación o están promoviendo conceptos bajo la bandera de la IA.
Además, las diferencias en los modos de financiamiento y participación también afectan las trayectorias de desarrollo de ambos. La IA de Web2 generalmente se impulsa a través de inversiones en investigación y rentabilidad de productos, con ciclos relativamente suaves. Por otro lado, la IA de Web3 combina las propiedades especulativas del mercado de criptomonedas, a menudo experimentando ciclos de "fiebre" que fluctúan drásticamente con el sentimiento del mercado: cuando un concepto es popular, los fondos fluyen para impulsar el precio y la valoración del token; cuando se enfría, la popularidad del proyecto y los fondos disminuyen rápidamente. Este ciclo hace que la trayectoria de desarrollo de la IA de Web3 sea más volátil y esté impulsada por narrativas. Por ejemplo, un concepto de IA que carece de avances sustanciales también puede provocar un aumento drástico en el precio del token debido al sentimiento del mercado; por el contrario, en tiempos de baja, incluso los avances técnicos pueden pasar desapercibidos.
Para la narrativa principal de Web3 AI "redes de IA descentralizadas", actualmente mantenemos una actitud de "optimismo cauteloso". Después de todo, en el ámbito de Web3 todavía existen innovaciones como Bitcoin y Ethereum. Pero en esta etapa actual, necesitamos concebir de manera pragmática algunos escenarios que se puedan implementar de inmediato, por ejemplo:
Continuará, el próximo artículo revisará y comentará las cinco oleadas de entusiasmo de Web3 AI, así como algunos de los productos involucrados (como Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell, etc.).