AI empoderando Crypto: Oportunidades y desafíos en la pista de Crypto AI

En esta edición, invitamos a dos investigadores, Max y Lydia, que han estado siguiendo de cerca el sector de Crypto AI, para discutir con el presentador Alex sobre el estado actual de desarrollo, oportunidades y desafíos en el sector de Crypto AI.

La posición y el valor de Crypto AI

Max cree que Crypto AI resuelve principalmente dos problemas:

1. Resolver el problema de la censura de la IA centralizada a través de la descentralización
2. Introducir un mecanismo de incentivos con tokens para promover el desarrollo de modelos de IA de código abierto

Lydia considera que Crypto AI actualmente está más en la narrativa, abriendo la imaginación de las personas, permitiendo que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, choquen en la mente de las personas. Desde la perspectiva del valor comercial, Crypto AI todavía se encuentra en una etapa temprana y podría ser más adecuada para resolver problemas futuros en lugar de problemas actuales.

Alex añadió que Crypto AI ofrece un camino diferente para el desarrollo de la IA en comparación con el mundo tradicional de Internet, asegurando el desarrollo de código abierto a través de incentivos en tokens y al mismo tiempo obteniendo buenos incentivos.

Clasificación de proyectos de Crypto AI

Lydia propuso dos formas de clasificación:

1. Crypto empodera AI / AI empodera Crypto
2. Desde la perspectiva de la cadena de producción de IA: GPU, mercado de datos, mercado de algoritmos, etc.

Max clasifica el proyecto Crypto AI en tres niveles:

1. Capa de arquitectura: infraestructura básica, como Bittensor, Near
2. Capa de recursos: recursos como potencia de cálculo, datos, modelos, etc., como Akash, Render
3. Capa de aplicación: aplicaciones específicas orientadas al usuario, como varios agentes de IA

Desafíos y oportunidades de Crypto AI

Desafíos principales:

1. Los proyectos generalmente se encuentran en una etapa temprana, y su utilidad aún debe ser verificada.
2. Existe una desalineación entre el sentimiento del mercado y los avances técnicos
3. Algunos proyectos presentan riesgos de centralización

Oportunidades futuras:

1. En 2025, la inteligencia artificial general (AGI) podría aparecer, brindando nuevas oportunidades a Crypto AI.
2. El impacto del desarrollo de la IA en la sociedad humana se intensificará, y el valor de las soluciones Crypto AI podría destacarse.
3. Se espera que haya avances en áreas como la computación descentralizada.

Proyectos de Crypto AI que merecen atención

Los dos invitados mencionaron especialmente Bittensor(TAO), considerando que se destaca en los siguientes aspectos:

1. Poderosa capacidad de narración y construcción de comunidades
2. Obtener el reconocimiento de inversores institucionales como Grayscale.
3. Aún muestra una gran vitalidad después de experimentar un FUD masivo.
4. Esbozo de un ecosistema completo

Otros proyectos dignos de atención incluyen Vana, Arweave, Near, etc.

Estrategias de Evaluación de Proyectos de Crypto AI

Los dos invitados enfatizaron la importancia del equipo, incluyendo:

1. Antecedentes y habilidades del equipo
2. Capacidad narrativa
3. Profundidad de comprensión sobre Crypto
4. Situación de construcción de la comunidad

Además, también hay que prestar atención a:

1. Utilidad del producto
2. Diseño del modelo económico de tokens
3. Marca y cultura del proyecto

Alex destacó la importancia de juzgar desde la perspectiva del ciclo industrial y sugirió buscar oportunidades de inversión cuando el mercado es demasiado pesimista sobre una determinada pista a largo plazo.

Compartir herramientas de IA comunes

Tres invitados compartieron sus herramientas de IA más utilizadas:

1. GPT: utilizado para la adquisición de conocimiento, generación de texto, aprendizaje de inglés, asesoramiento psicológico, etc.
2. Perplejidad: utilizado para la búsqueda y organización eficiente de información
3. Doubao: utilizado para la localización y resumen rápido de contenido de video

Los invitados coinciden en que las herramientas de IA han desempeñado un papel importante en la mejora de la eficiencia del aprendizaje y el trabajo, y que en el futuro tienen un gran potencial en campos como la educación.