Presentador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube; Lydia, investigadora de Particle Network
Comprensión de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a hablar sobre la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿cómo ven ustedes la pista de Crypto AI? En su opinión, ¿qué problemas comerciales está tratando de resolver esta pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que la razón por la que apareció Crypto AI es para resolver dos problemas principales. El primero es que, desde una perspectiva humanística, la IA centralizada tiene algunos problemas que necesitan ser resueltos, como el tema de la censura. Crypto AI puede abordar estos problemas a través de la descentralización. Otro punto interesante es la incorporación de un mecanismo de incentivos. El principal representante de Crypto son los Tokens; con Tokens, toda la IA descentralizada puede realizar más intentos diferentes gracias a este mecanismo de incentivos. Por ejemplo, Bittensor utiliza el mecanismo de Tokens para crear diferentes subredes, cada una de las cuales se encarga de investigar diferentes cosas. Este enfoque conecta el código abierto. El código abierto siempre ha sido algo que todos quieren lograr, pero el mayor problema que enfrentan los investigadores de IA al hacer código abierto es que no existe una manera de recompensar el progreso en el código abierto. Al conectarse a Crypto y Tokens, se ha creado un método para recompensar a aquellos que continúan investigando el código abierto, en lugar de que cada empresa privatice sus hallazgos. En resumen, lo que Crypto AI está haciendo o puede hacer es recompensar los modelos de código abierto, fomentar la apertura y promover el desarrollo descentralizado a través de este mecanismo de incentivos de Crypto y Tokens.
Lydia: Desde la perspectiva de los problemas comerciales, siento que la respuesta no es particularmente clara para mí, especialmente en el nivel de Crypto. Aunque hay un dicho que dice "la IA puede aumentar la eficiencia, Crypto garantiza la equidad", al pensarlo detenidamente, desde la etapa actual y desde la perspectiva del valor comercial, la urgencia de aumentar la eficiencia es claramente mayor que la de garantizar la equidad. Siempre pienso en el artículo que Alex escribió anteriormente sobre el valor fundamental de Web3, donde se menciona que el valor fundamental de Web3 es una mayor libertad y una confianza más barata. Por lo tanto, los excelentes proyectos de Web3 necesitan encontrar las deficiencias de los servicios tradicionales en libertad y confianza, y luego ofrecer una solución más competitiva. En cuanto a Crypto AI, ¿necesita la IA una mayor libertad? Desde la perspectiva de la implementación técnica, los recursos de computación y el suministro de datos son limitados, por lo que la libertad de la IA es limitada. Desde la perspectiva ética, una IA verdaderamente libre también es algo que nos resulta difícil de imaginar. ¿El costo de confianza de la IA es demasiado alto en este momento? No estoy tan segura. Aunque muchas personas mencionan el problema de la caja negra de datos, la mayoría de quienes se preocupan por este tema son expertos académicos o profesionales de los medios, y no usuarios comunes. Por otro lado, si se resolviera mediante el uso de la cadena, actualmente parece que el costo sería mayor.
Creo que el mayor valor de Crypto AI en este momento puede no reflejarse directamente en soluciones alternativas en el ámbito comercial actual, sino más bien en el nivel narrativo. Ha abierto la imaginación de las personas, haciendo que Crypto y AI, dos tecnologías que parecen no tener relación alguna, pero que son especialmente vanguardistas y con estilo, choquen en la mente de todos. Debemos dar tiempo a estas dos tecnologías; tal vez los problemas que son más adecuados para resolver pertenecen al futuro, no al presente.
Desde el principio, sentí que era una narrativa externa a largo plazo. Hablando de largo plazo, es porque la IA, especialmente la IA de consumo, tiene un impacto tan grande en nuestro mundo real. Realmente es un cambio disruptivo. No solo se puede ver desde los datos, como que ChatGPT rompió el millón de usuarios en unos pocos días y superó los cien millones de usuarios activos mensuales en dos meses, sino que simplemente al observar la frecuencia con la que la gente a nuestro alrededor usa la IA, lo sabemos. Desde la perspectiva del mercado de capitales, OpenAI tiene una valoración de cientos de miles de millones, Nvidia tiene un valor de un billón, y cada vez que tienen una presentación, básicamente dominan los titulares de los principales medios. Este cambio ha sido demasiado rápido y radical, por lo que la IA no será una moda pasajera, definitivamente será una narrativa a largo plazo y podría incluso convertirse en la fuente de los temas filosóficos más importantes del próximo siglo.
Al mismo tiempo, es exógeno. Crypto y AI en realidad no tienen nada que ver después de su nacimiento, e incluso hay una relación competitiva a nivel de talento. Durante el mercado bajista de Crypto de 2022 a 2023, la atracción de AI en este aspecto aplastó a Crypto. Hasta este año, comenzamos a contar la historia de cómo ambos se empoderan mutuamente. En última instancia, comparado con narrativas nativas de criptografía como DeFi, NFT o narrativas modificadas como GameFi, AI es una narrativa externa. También podemos ver que, como esta mañana, los precios de activos con narrativas de AI como Worldcoin, Render y Near fluctúan completamente según la situación de la industria de AI. Por lo tanto, creo que la narrativa externa a largo plazo es mi comprensión inicial de Crypto AI, y todavía mantengo esta idea.
Max: Quiero agregar algo. Dices que la IA es algo externo, que ya existía en Web2, simplemente pensamos al principio que Crypto y IA eran cosas que no estaban relacionadas, pero de repente se juntaron. Pero creo que desde otro ángulo, Crypto AI es, después del DeFi Summer de 2020, la única cosa que considero que es una fuerte demanda de Crypto hacia IA. Por ejemplo, GameFi, agregamos el mecanismo de incentivos de Crypto a los juegos, pero Crypto tiene un efecto complementario en GameFi. Hoy en día, GameFi se ha alejado de Crypto, la gente no va a jugar este juego solo porque el mecanismo de incentivos de Crypto es genial, la gente juega este juego porque es divertido. DeFi es otro nivel, es una necesidad básica. Creo que Crypto AI es, después de DeFi, la segunda fuerte demanda que puede continuar después de haber visto tantas narrativas.
Con el avance y el uso de la IA, seguramente descubriremos algunos problemas de centralización, solo que aún no los hemos identificado. A diferencia del sistema financiero del mundo financiero que ha existido durante quizás 100 o 200 años, ya hemos identificado problemas en el sistema financiero, y fue solo hasta la crisis financiera de 2008 que nos dimos cuenta de que este sistema tiene algunos problemas que necesitan ser abordados. Por eso, la gente siente que DeFi es lo que necesitamos. Creo que Crypto AI se encuentra en una posición similar. Solo que los usuarios no tienen tanto contacto y familiaridad con la IA como con el sistema financiero, por lo que aún no hemos visto a la gente realmente pensar "realmente necesito Crypto AI".
Al hablar de por qué Crypto es una necesidad en la narrativa de Crypto AI, es porque muchas cosas necesitan incorporar mecanismos de incentivos para poder realizarse. Como mencionaste, para volverse más eficientes, creo que hay algunos proyectos específicos que ya pueden hacerlo. Por ejemplo, Decentralized Compute, que ya lleva un tiempo funcionando. Cuando comparas la potencia de cálculo descentralizada con la centralizada, te das cuenta de que, siempre que superes algunos cuellos de botella en el rendimiento, la potencia de cálculo descentralizada es, en esencia, la primera necesidad. No querrás utilizar potencia de cálculo centralizada, no querrás usar AWS o productos como Microsoft Azure, porque son demasiado caros o por otras razones. Creo firmemente que Crypto AI debe salir de su nicho y desarrollarse continuamente, y debe ser más eficiente, mejor y más barato que los productos tradicionales, definitivamente debe ser así. La gente no simplemente querrá "apoyar la descentralización" y usar Crypto AI, sino que debe ser mejor que los productos originales. Eso es lo que Crypto AI debe hacer ahora. Poco a poco podemos ver aparecer esta forma inicial, pero no podemos esperar cada vez que Meta lance un modelo LLM gratuito de 3.5 mil millones de parámetros. Necesitamos encontrar una forma de seguir construyendo esto de manera sostenible. Creo que esta es una dirección que necesita continuar siendo trabajada.
Clasificación de proyectos en el campo de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, que incluye muchos tipos de proyectos con diferentes modelos de negocio para resolver diversos problemas. Según su conocimiento sobre el campo de Crypto AI, ¿cómo clasificarían los proyectos dentro de estos campos?
Lydia: Un método de clasificación muy común es el empoderamiento de Crypto por AI o el empoderamiento de AI por Crypto, estas son dos grandes ideas. Actualmente, vemos más el empoderamiento de Crypto por AI, es decir, los proyectos de Crypto intentan añadir alguna propiedad de AI. Anteriormente, podría ser integrar API, hacer un chatbot versión Web3 que pudiera responder algunas preguntas sobre el proyecto, o usar AI para mejorar el código de proyectos Web3, o que AI participe en la formulación de estrategias de ingresos. Ahora, se trata de que los agentes de AI emitan tokens, y esto no tiene mucho que ver con la mejora de la eficiencia y la equidad que AI puede traer, sino que más bien es un nuevo relato que los proyectos quieren contar.
La segunda idea es que, si Crypto empodera a la IA, el techo es realmente más alto, pero es más difícil de implementar y probar, lo que requiere más tiempo. La piedra angular de la dirección en la que Crypto empodera a la IA dice que Crypto puede profundizar en la pila tecnológica de la IA, fortaleciendo la privacidad y la transparencia, pero el ciclo de implementación puede ser un poco más largo. Así que en este momento, se habla más de que Crypto tiene la oportunidad de mejorar un cierto aspecto de la industria de la IA, como hacer GPU, donde puede enfatizar que Crypto puede agregar e incentivar recursos de cómputo dispersos y reducir costos, y luego pasar a hacer mercados de datos y mercados de algoritmos; todos ellos quieren encontrar un ajuste de producto en el mercado desde la perspectiva de la libertad. Pero creo que la demanda en este aspecto no es particularmente fácil de probar en esta etapa. Si miras los datos de uso de GPU de iOasis, notarás que la proporción de usuarios individuales sigue siendo bastante pequeña. Los ingresos totales de alquiler de GPU de usuarios individuales al día podrían estar alrededor de 1000 dólares.
Creo que el punto de ruptura que se ve actualmente, o la excepción, podría ser que Coinbase y Base están trabajando en esta dirección, que es el agente de IA más el pago. Por supuesto, la propiedad de pago es un atributo adicional, así que la premisa es que el agente de IA debe ser lo suficientemente bueno y útil. Esta es mi forma de clasificarlo.
Max: Principalmente divido en tres pistas diferentes. Las tres pistas son la capa de arquitectura, la capa de recursos y la capa de aplicaciones. En términos de la capa de arquitectura, se parece más a una infraestructura de base, donde puedes desarrollar diferentes proyectos de IA sobre esta infraestructura base, permitiendo que varios proyectos de capa de recursos o de capa de aplicaciones se construyan sobre esta capa de arquitectura. Si tienes un buen entendimiento de blockchain, probablemente lo imaginarías como una blockchain de layer 1 y otras infraestructuras básicas, que se llaman capa de arquitectura. Proyectos como Bittensor, Near y Sahara, los considero dentro de la capa de arquitectura.
Una vez que se ha construido la capa de arquitectura, habrá una capa de recursos encima, que se construye sobre esta capa de arquitectura. Esa es la variedad de recursos necesarios para el desarrollo de IA, como potencia de cálculo, datos, modelos, etc. Lo que se construye encima se llama capa de recursos. Algunos proyectos de ejemplo, como Akash o Render, ofrecen potencia de cálculo descentralizada, o proyectos como Vana que pueden proporcionar datos descentralizados se llaman capa de recursos.
En la capa de recursos y en la capa de arquitectura, se asemeja más a to C, más cerca de lo que usan los usuarios, se llama capa de aplicación. Coloco los agentes de IA aquí, más cerca de lo que los usuarios realmente necesitan, por ejemplo, puede acelerar tu uso en el ámbito de DeFi, lo coloco en la capa de aplicación. Así que son estas tres principales pistas. Debido a que la narrativa de Crypto AI apenas ha salido, la gente aún no sabe cómo clasificarlo bien, ni hay un método consensuado. Pero esta estructura de bloques es, hasta donde veo, una forma de clasificación que parece resonar con la actual pista de Crypto.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta Crypto AI en este momento? Además de los desafíos, ¿qué tipo de oportunidades en la industria o narrativas creen que habrá para Crypto AI en los próximos uno o dos años?
Max: Creo que el principal desafío es que Crypto AI está muy en sus inicios, la mayoría de los proyectos han visto un aumento muy alto en su capitalización de mercado, como Bittensor que ya ha alcanzado una capitalización de 50 mil millones de dólares, detrás de esta capitalización probablemente hay más especulación. Creo que realmente necesitamos encontrar el Product Market Fit, o identificar algunas aplicaciones que sean verdaderamente utilizables; hay pocas que puedan desarrollar estas aplicaciones. Si miramos estas aplicaciones, incluso creo que algunas cosas aún están en una etapa bastante temprana.
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FlippedSignal
· 08-01 15:35
Los que ganan dinero con la IA son los que realmente entienden la IA.
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LiquidityWitch
· 07-31 00:24
preparando un poco de magia oscura de IA mientras los normies duermen... solo los elegidos descifrarán estas señales, la verdad.
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BakedCatFanboy
· 07-31 00:17
Otra vez jugando con la IA, ya me aburrió.
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GateUser-3824aa38
· 07-31 00:08
tomar a la gente por tonta una vez y ver el espectáculo
Análisis del sector de Crypto AI: interpretación de expertos sobre oportunidades y desafíos en la industria
Discusión sobre la pista de Crypto AI
Presentador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube; Lydia, investigadora de Particle Network
Comprensión de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a hablar sobre la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿cómo ven ustedes la pista de Crypto AI? En su opinión, ¿qué problemas comerciales está tratando de resolver esta pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que la razón por la que apareció Crypto AI es para resolver dos problemas principales. El primero es que, desde una perspectiva humanística, la IA centralizada tiene algunos problemas que necesitan ser resueltos, como el tema de la censura. Crypto AI puede abordar estos problemas a través de la descentralización. Otro punto interesante es la incorporación de un mecanismo de incentivos. El principal representante de Crypto son los Tokens; con Tokens, toda la IA descentralizada puede realizar más intentos diferentes gracias a este mecanismo de incentivos. Por ejemplo, Bittensor utiliza el mecanismo de Tokens para crear diferentes subredes, cada una de las cuales se encarga de investigar diferentes cosas. Este enfoque conecta el código abierto. El código abierto siempre ha sido algo que todos quieren lograr, pero el mayor problema que enfrentan los investigadores de IA al hacer código abierto es que no existe una manera de recompensar el progreso en el código abierto. Al conectarse a Crypto y Tokens, se ha creado un método para recompensar a aquellos que continúan investigando el código abierto, en lugar de que cada empresa privatice sus hallazgos. En resumen, lo que Crypto AI está haciendo o puede hacer es recompensar los modelos de código abierto, fomentar la apertura y promover el desarrollo descentralizado a través de este mecanismo de incentivos de Crypto y Tokens.
Lydia: Desde la perspectiva de los problemas comerciales, siento que la respuesta no es particularmente clara para mí, especialmente en el nivel de Crypto. Aunque hay un dicho que dice "la IA puede aumentar la eficiencia, Crypto garantiza la equidad", al pensarlo detenidamente, desde la etapa actual y desde la perspectiva del valor comercial, la urgencia de aumentar la eficiencia es claramente mayor que la de garantizar la equidad. Siempre pienso en el artículo que Alex escribió anteriormente sobre el valor fundamental de Web3, donde se menciona que el valor fundamental de Web3 es una mayor libertad y una confianza más barata. Por lo tanto, los excelentes proyectos de Web3 necesitan encontrar las deficiencias de los servicios tradicionales en libertad y confianza, y luego ofrecer una solución más competitiva. En cuanto a Crypto AI, ¿necesita la IA una mayor libertad? Desde la perspectiva de la implementación técnica, los recursos de computación y el suministro de datos son limitados, por lo que la libertad de la IA es limitada. Desde la perspectiva ética, una IA verdaderamente libre también es algo que nos resulta difícil de imaginar. ¿El costo de confianza de la IA es demasiado alto en este momento? No estoy tan segura. Aunque muchas personas mencionan el problema de la caja negra de datos, la mayoría de quienes se preocupan por este tema son expertos académicos o profesionales de los medios, y no usuarios comunes. Por otro lado, si se resolviera mediante el uso de la cadena, actualmente parece que el costo sería mayor.
Creo que el mayor valor de Crypto AI en este momento puede no reflejarse directamente en soluciones alternativas en el ámbito comercial actual, sino más bien en el nivel narrativo. Ha abierto la imaginación de las personas, haciendo que Crypto y AI, dos tecnologías que parecen no tener relación alguna, pero que son especialmente vanguardistas y con estilo, choquen en la mente de todos. Debemos dar tiempo a estas dos tecnologías; tal vez los problemas que son más adecuados para resolver pertenecen al futuro, no al presente.
Desde el principio, sentí que era una narrativa externa a largo plazo. Hablando de largo plazo, es porque la IA, especialmente la IA de consumo, tiene un impacto tan grande en nuestro mundo real. Realmente es un cambio disruptivo. No solo se puede ver desde los datos, como que ChatGPT rompió el millón de usuarios en unos pocos días y superó los cien millones de usuarios activos mensuales en dos meses, sino que simplemente al observar la frecuencia con la que la gente a nuestro alrededor usa la IA, lo sabemos. Desde la perspectiva del mercado de capitales, OpenAI tiene una valoración de cientos de miles de millones, Nvidia tiene un valor de un billón, y cada vez que tienen una presentación, básicamente dominan los titulares de los principales medios. Este cambio ha sido demasiado rápido y radical, por lo que la IA no será una moda pasajera, definitivamente será una narrativa a largo plazo y podría incluso convertirse en la fuente de los temas filosóficos más importantes del próximo siglo.
Al mismo tiempo, es exógeno. Crypto y AI en realidad no tienen nada que ver después de su nacimiento, e incluso hay una relación competitiva a nivel de talento. Durante el mercado bajista de Crypto de 2022 a 2023, la atracción de AI en este aspecto aplastó a Crypto. Hasta este año, comenzamos a contar la historia de cómo ambos se empoderan mutuamente. En última instancia, comparado con narrativas nativas de criptografía como DeFi, NFT o narrativas modificadas como GameFi, AI es una narrativa externa. También podemos ver que, como esta mañana, los precios de activos con narrativas de AI como Worldcoin, Render y Near fluctúan completamente según la situación de la industria de AI. Por lo tanto, creo que la narrativa externa a largo plazo es mi comprensión inicial de Crypto AI, y todavía mantengo esta idea.
Max: Quiero agregar algo. Dices que la IA es algo externo, que ya existía en Web2, simplemente pensamos al principio que Crypto y IA eran cosas que no estaban relacionadas, pero de repente se juntaron. Pero creo que desde otro ángulo, Crypto AI es, después del DeFi Summer de 2020, la única cosa que considero que es una fuerte demanda de Crypto hacia IA. Por ejemplo, GameFi, agregamos el mecanismo de incentivos de Crypto a los juegos, pero Crypto tiene un efecto complementario en GameFi. Hoy en día, GameFi se ha alejado de Crypto, la gente no va a jugar este juego solo porque el mecanismo de incentivos de Crypto es genial, la gente juega este juego porque es divertido. DeFi es otro nivel, es una necesidad básica. Creo que Crypto AI es, después de DeFi, la segunda fuerte demanda que puede continuar después de haber visto tantas narrativas.
Con el avance y el uso de la IA, seguramente descubriremos algunos problemas de centralización, solo que aún no los hemos identificado. A diferencia del sistema financiero del mundo financiero que ha existido durante quizás 100 o 200 años, ya hemos identificado problemas en el sistema financiero, y fue solo hasta la crisis financiera de 2008 que nos dimos cuenta de que este sistema tiene algunos problemas que necesitan ser abordados. Por eso, la gente siente que DeFi es lo que necesitamos. Creo que Crypto AI se encuentra en una posición similar. Solo que los usuarios no tienen tanto contacto y familiaridad con la IA como con el sistema financiero, por lo que aún no hemos visto a la gente realmente pensar "realmente necesito Crypto AI".
Al hablar de por qué Crypto es una necesidad en la narrativa de Crypto AI, es porque muchas cosas necesitan incorporar mecanismos de incentivos para poder realizarse. Como mencionaste, para volverse más eficientes, creo que hay algunos proyectos específicos que ya pueden hacerlo. Por ejemplo, Decentralized Compute, que ya lleva un tiempo funcionando. Cuando comparas la potencia de cálculo descentralizada con la centralizada, te das cuenta de que, siempre que superes algunos cuellos de botella en el rendimiento, la potencia de cálculo descentralizada es, en esencia, la primera necesidad. No querrás utilizar potencia de cálculo centralizada, no querrás usar AWS o productos como Microsoft Azure, porque son demasiado caros o por otras razones. Creo firmemente que Crypto AI debe salir de su nicho y desarrollarse continuamente, y debe ser más eficiente, mejor y más barato que los productos tradicionales, definitivamente debe ser así. La gente no simplemente querrá "apoyar la descentralización" y usar Crypto AI, sino que debe ser mejor que los productos originales. Eso es lo que Crypto AI debe hacer ahora. Poco a poco podemos ver aparecer esta forma inicial, pero no podemos esperar cada vez que Meta lance un modelo LLM gratuito de 3.5 mil millones de parámetros. Necesitamos encontrar una forma de seguir construyendo esto de manera sostenible. Creo que esta es una dirección que necesita continuar siendo trabajada.
Clasificación de proyectos en el campo de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, que incluye muchos tipos de proyectos con diferentes modelos de negocio para resolver diversos problemas. Según su conocimiento sobre el campo de Crypto AI, ¿cómo clasificarían los proyectos dentro de estos campos?
Lydia: Un método de clasificación muy común es el empoderamiento de Crypto por AI o el empoderamiento de AI por Crypto, estas son dos grandes ideas. Actualmente, vemos más el empoderamiento de Crypto por AI, es decir, los proyectos de Crypto intentan añadir alguna propiedad de AI. Anteriormente, podría ser integrar API, hacer un chatbot versión Web3 que pudiera responder algunas preguntas sobre el proyecto, o usar AI para mejorar el código de proyectos Web3, o que AI participe en la formulación de estrategias de ingresos. Ahora, se trata de que los agentes de AI emitan tokens, y esto no tiene mucho que ver con la mejora de la eficiencia y la equidad que AI puede traer, sino que más bien es un nuevo relato que los proyectos quieren contar.
La segunda idea es que, si Crypto empodera a la IA, el techo es realmente más alto, pero es más difícil de implementar y probar, lo que requiere más tiempo. La piedra angular de la dirección en la que Crypto empodera a la IA dice que Crypto puede profundizar en la pila tecnológica de la IA, fortaleciendo la privacidad y la transparencia, pero el ciclo de implementación puede ser un poco más largo. Así que en este momento, se habla más de que Crypto tiene la oportunidad de mejorar un cierto aspecto de la industria de la IA, como hacer GPU, donde puede enfatizar que Crypto puede agregar e incentivar recursos de cómputo dispersos y reducir costos, y luego pasar a hacer mercados de datos y mercados de algoritmos; todos ellos quieren encontrar un ajuste de producto en el mercado desde la perspectiva de la libertad. Pero creo que la demanda en este aspecto no es particularmente fácil de probar en esta etapa. Si miras los datos de uso de GPU de iOasis, notarás que la proporción de usuarios individuales sigue siendo bastante pequeña. Los ingresos totales de alquiler de GPU de usuarios individuales al día podrían estar alrededor de 1000 dólares.
Creo que el punto de ruptura que se ve actualmente, o la excepción, podría ser que Coinbase y Base están trabajando en esta dirección, que es el agente de IA más el pago. Por supuesto, la propiedad de pago es un atributo adicional, así que la premisa es que el agente de IA debe ser lo suficientemente bueno y útil. Esta es mi forma de clasificarlo.
Max: Principalmente divido en tres pistas diferentes. Las tres pistas son la capa de arquitectura, la capa de recursos y la capa de aplicaciones. En términos de la capa de arquitectura, se parece más a una infraestructura de base, donde puedes desarrollar diferentes proyectos de IA sobre esta infraestructura base, permitiendo que varios proyectos de capa de recursos o de capa de aplicaciones se construyan sobre esta capa de arquitectura. Si tienes un buen entendimiento de blockchain, probablemente lo imaginarías como una blockchain de layer 1 y otras infraestructuras básicas, que se llaman capa de arquitectura. Proyectos como Bittensor, Near y Sahara, los considero dentro de la capa de arquitectura.
Una vez que se ha construido la capa de arquitectura, habrá una capa de recursos encima, que se construye sobre esta capa de arquitectura. Esa es la variedad de recursos necesarios para el desarrollo de IA, como potencia de cálculo, datos, modelos, etc. Lo que se construye encima se llama capa de recursos. Algunos proyectos de ejemplo, como Akash o Render, ofrecen potencia de cálculo descentralizada, o proyectos como Vana que pueden proporcionar datos descentralizados se llaman capa de recursos.
En la capa de recursos y en la capa de arquitectura, se asemeja más a to C, más cerca de lo que usan los usuarios, se llama capa de aplicación. Coloco los agentes de IA aquí, más cerca de lo que los usuarios realmente necesitan, por ejemplo, puede acelerar tu uso en el ámbito de DeFi, lo coloco en la capa de aplicación. Así que son estas tres principales pistas. Debido a que la narrativa de Crypto AI apenas ha salido, la gente aún no sabe cómo clasificarlo bien, ni hay un método consensuado. Pero esta estructura de bloques es, hasta donde veo, una forma de clasificación que parece resonar con la actual pista de Crypto.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta Crypto AI en este momento? Además de los desafíos, ¿qué tipo de oportunidades en la industria o narrativas creen que habrá para Crypto AI en los próximos uno o dos años?
Max: Creo que el principal desafío es que Crypto AI está muy en sus inicios, la mayoría de los proyectos han visto un aumento muy alto en su capitalización de mercado, como Bittensor que ya ha alcanzado una capitalización de 50 mil millones de dólares, detrás de esta capitalización probablemente hay más especulación. Creo que realmente necesitamos encontrar el Product Market Fit, o identificar algunas aplicaciones que sean verdaderamente utilizables; hay pocas que puedan desarrollar estas aplicaciones. Si miramos estas aplicaciones, incluso creo que algunas cosas aún están en una etapa bastante temprana.