Discusión sobre la pista de Crypto AI

Presentador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures

Invitados: Max, creador del canal de YouTube "El Espacio Blockchain de Max"; Lydia, investigadora de Particle Network

Comprensión de Crypto AI

Alex: Hoy vamos a hablar sobre el tema candente de Crypto AI. La primera pregunta es, ¿qué opinan ambos sobre este sector de Crypto AI? ¿Qué problemas comerciales creen que está tratando de resolver Crypto AI? ¿Qué tan urgentes son estos problemas?

Max: Creo que Crypto AI aborda principalmente dos problemas:

1. Resolver algunos problemas de la IA centralizada, como la censura, etc. Crypto AI puede abordar estos problemas a través de la descentralización.

2. Introducción de mecanismos de incentivos. A través de tokens se puede incentivar el desarrollo de modelos de código abierto, recompensando la apertura y la descentralización. Por ejemplo, Bittensor incentiva a diferentes subredes a investigar en diferentes campos de inteligencia artificial mediante tokens.

En general, Crypto AI puede recompensar los modelos de código abierto a través de un mecanismo de incentivos con tokens, promoviendo el desarrollo de la IA descentralizada. Este es un camino completamente diferente al de los modelos de IA cerrados tradicionales.

Lydia: Desde el punto de vista del valor comercial, la respuesta actual de Crypto AI no es muy clara:

1. La urgencia de aumentar la eficiencia actualmente es mayor que garantizar la equidad.

2. ¿Necesita la IA más libertad? Existen limitaciones tanto desde el punto de vista técnico como ético.

3. ¿Es demasiado alto el costo de confianza en la IA? Actualmente, a los usuarios comunes no les preocupa mucho este problema.

4. Utilizar blockchain para resolver problemas como la caja negra de datos parece tener un costo más alto en este momento.

Por lo tanto, el mayor valor de Crypto AI en este momento puede no estar en el ámbito comercial actual, sino en el ámbito narrativo: ha abierto la imaginación de las personas, permitiendo que estas dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, chocan en la mente de todos. Debemos dar tiempo a estas dos tecnologías; lo que probablemente sean más adecuadas para resolver son los problemas del futuro, no los problemas del presente.

Alex: Resumiendo, el punto de vista de Lydia es que actualmente el Crypto AI tiene una brecha en rendimiento y reducción de costos en comparación con los productos de IA en Internet consolidados, y no está claro si podrá resolver problemas comerciales urgentes. Sin embargo, ofrece un conjunto de soluciones cruzadas con Crypto, es un experimento de vanguardia, y a largo plazo podría haber desarrollos interesantes.

Lydia: Sí, lo que quiero añadir es que siempre he pensado que Crypto AI es una narrativa exógena a largo plazo:

1. A largo plazo: El impacto de la IA en el mundo real es muy grande, es una transformación disruptiva, no será un fenómeno a corto plazo.

2. Exógeno: Crypto y AI en realidad no tienen mucha relación después de su nacimiento, e incluso existe competencia en el ámbito del talento. Hasta este año comenzamos a contar la historia de cómo ambos se potencian mutuamente.

En comparación con narrativas nativas de criptomonedas como DeFi y NFT, o narrativas modificadas como GameFi, la IA es una narrativa externa. Podemos ver que el precio de activos relacionados con la narrativa de IA, como Worldcoin, Render y Near, fluctúa completamente según la situación de la industria de la IA.

Max: Estoy de acuerdo con el punto de vista de Lydia, pero quiero añadir algo: creo que Crypto AI es el único campo de Crypto con una fuerte demanda por parte de la IA después del DeFi Summer.

En comparación con GameFi, Crypto es más un complemento para GameFi. Pero Crypto es una necesidad para DeFi, ya que en ciertos países hay restricciones en los servicios bancarios, por lo que DeFi es imprescindible.

Creo que Crypto AI es el segundo campo de alta demanda después de DeFi. A medida que avanza y se utiliza la IA, seguramente descubriremos algunos problemas de centralización, aunque aún no se han manifestado. Al igual que el sistema financiero existió durante cientos de años, y no fue hasta la crisis financiera de 2008 que se expusieron los problemas, las personas solo se dieron cuenta de que necesitaban DeFi.

Crypto AI también se encuentra en una posición similar. Los usuarios no están tan familiarizados con la IA como con los sistemas financieros, por lo que aún no han tomado conciencia de la necesidad de Crypto AI. Sin embargo, muchas funciones realmente necesitan incorporar mecanismos de incentivo para ser realizadas, como la capacidad de computación descentralizada que ya puede competir con la capacidad de computación centralizada.

Creo que Crypto AI debe salir del círculo y desarrollarse de manera continua, y para ello debe ser más eficiente, mejor y más barato que los productos tradicionales. Necesitamos encontrar formas de establecer continuamente esta ventaja.

Clasificación de proyectos en el campo de Crypto AI

Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, con muchos proyectos de diferentes modelos de negocio. Según su conocimiento, si tuvieran que clasificar estos proyectos, ¿qué lógica utilizarían?

Lydia: Un método común de clasificación es Crypto empoderando AI o AI empoderando Crypto, que son dos grandes enfoques:

1. AI habilitando Crypto: actualmente hay muchos, como proyectos de Crypto que integran API de AI para crear chatbots, utilizar AI para mejorar el código o desarrollar estrategias de ganancias, etc. Lo último son los agentes de AI que emiten tokens, principalmente para obtener una nueva narrativa.

2. Crypto empodera la IA: el techo es más alto pero la realización es más difícil y requiere más tiempo. La ideal es que Crypto se integre profundamente en la pila tecnológica de la IA, mejorando la privacidad y la transparencia. Actualmente, se está abordando más desde la mejora de algún eslabón de la industria de la IA, como la agregación de recursos de computación para reducir costos, creando mercados de datos, mercados de algoritmos, etc.

Actualmente, parece que Coinbase y Base están trabajando en agentes de IA y pagos, lo que podría ser un punto de ruptura, siempre que los agentes de IA sean lo suficientemente útiles.

Max: Principalmente se divide en tres pistas:

1. Capa de arquitectura: arquitectura subyacente, sobre la cual se pueden desarrollar diferentes proyectos de IA, similar a las blockchains de Capa 1. Como Bittensor, Near, Sahara, etc.

2. Capa de recursos: construida sobre la capa de arquitectura, proporciona los recursos necesarios para el desarrollo de IA, como potencia de cálculo, datos y modelos. Por ejemplo, Akash y Render ofrecen potencia de cálculo descentralizada, y Vana proporciona datos descentralizados.

3. Capa de aplicación: aplicaciones orientadas al usuario, como agentes de IA. Pueden acelerar el uso en campos como DeFi.

Esta clasificación puede corresponder con las categorías existentes en el ámbito de las criptomonedas, aunque actualmente no hay un método de clasificación consensuado.

Oportunidades y desafíos de Crypto AI

Alex: ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta Crypto AI actualmente? ¿Qué oportunidades en industrias o narrativas habrá para Crypto AI en los próximos 1-2 años?

Max：

Desafíos principales:

• Actualmente es demasiado temprano, muchos proyectos ya tienen una alta capitalización de mercado ( como Bittensor que ha alcanzado los 5 mil millones de dólares ), pero hay más especulación.
• Las aplicaciones realmente utilizables aún son pocas, muchas todavía están en la etapa de visión.

Según las tres pistas:

• La capa de recursos es relativamente madura, ya hay proyectos de poder de cálculo descentralizado, se necesita aumentar la tasa de adopción.
• La capa de arquitectura aún se encuentra en la fase de especulación, como el mecanismo de incentivos de Bittensor que aún necesita ser validado.
• La capa de aplicación como los agentes de IA todavía tiende a ser meme, con utilidad limitada.

Oportunidad:

• Actualmente estamos en un momento favorable, las criptomonedas están recibiendo mucha atención y el entorno regulatorio está mejorando.
• Se pueden intentar más innovaciones, dejando que el mercado decida cuáles tienen valor.
• La atención hacia la IA en Web2 es alta, lo que brinda la oportunidad de atraer a más talentos al campo de Crypto AI.

Lydia：

Desafío:

• Hay un desajuste entre el sentimiento del mercado y los avances técnicos
• Los profesionales de las criptomonedas tienen un conocimiento insuficiente sobre la IA y carecen de discusiones profundas.
• Proyectos como AI Agent están sobrevalorados y carecen de avances sustantivos.

Oportunidad:

• Desde una perspectiva industrial, se debe prestar atención a si la potencia de cálculo, los datos y los algoritmos de cada sector ( pueden reducir significativamente el costo de adquisición de recursos para los usuarios.
• El Agente de IA necesita pasar de lo virtual a lo real, encontrando un punto de entrada para mejorar la eficiencia.
• Prestar atención a los avances del mundo de la IA que no son Crypto, especialmente a las noticias en los medios de comunicación masivos.
• Los temas relacionados con la ética de la IA merecen atención, Crypto tiene ventajas en términos de transparencia y apertura.

Alex：

Punto adicional:

• La influencia de la IA en la sociedad humana será cada vez mayor, y en el futuro podrían surgir más problemas de centralización.
• En 2025 podría aparecer AGI) inteligencia artificial general(, en ese momento la atención y la sensación de crisis de las personas hacia la IA aumentarán significativamente.
• Esto podría traer más atención y oportunidades de especulación para Crypto AI.
• A largo plazo, después de que pase el actual entusiasmo, puede ser un mejor momento para invertir.

Proyectos de Crypto AI que merecen atención

Lydia: Lo que más me preocupa es Bittensor)TAO(, la razón principal:

1. Capacidad narrativa fuerte: el equipo da una imagen amigable, sincera y ambiciosa, atrayendo a los desarrolladores.
2. Alta adopción por parte de instituciones: instituciones como Grayscale han realizado grandes inversiones e incluso han creado filiales específicamente.
3. Ha experimentado un gran FUD pero ha mostrado vitalidad: después de una fuerte caída de precios, se recuperó rápidamente.
4. Ecosistema completo: puede presentarse como una combinación de tokens para el ecosistema de IA.

Riesgo:

• Una alta tasa de inflación puede llevar a la dilución del valor de los tokens
• Actualmente sigue siendo bastante centralizado, cómo se logrará la descentralización en el futuro es incierto.

Max: También estoy más enfocado en Bittensor, añado algunos puntos:

1. Se centra en establecer un buen mecanismo de incentivos, que es el valor central de Crypto AI.
2. Adoptar un modelo económico de tokens similar al de Bitcoin, con un suministro total de 21 millones.
3. El equipo tiene una sólida capacidad técnica y puede resolver problemas rápidamente.

Otros proyectos que vale la pena seguir:

• Vana: Hacer datos descentralizados, cree que los datos de alta calidad serán cada vez más valiosos en el futuro.
• Arweave: hacer ordenador AI, pertenece a la capa de arquitectura
• Near: está realizando abstracción de la cadena, incubando muchas aplicaciones de IA

Estrategias de evaluación de proyectos de Crypto AI

Max: Evalúo principalmente desde cinco aspectos:

1. Equipo: lo más importante, incluyendo fundadores, inversores, comunidad, etc.
2. Producto
3. Rentabilidad
4. Perspectivas futuras
5. Modelo económico de tokens

El equipo es el más crucial, determinando si el producto puede alcanzar el Product Market Fit, si puede ser rentable y continuar creando valor.

Lydia: Mis dimensiones de evaluación:

1. Equipo: valora la capacidad de narración y la capacidad de ejecución
2. Diseño del Token: ¿El equipo tiene una comprensión profunda de Crypto y cómo utilizar el mecanismo del Token?
3. Cultura de la marca: ¿el proyecto es lo suficientemente único y atractivo?

Alex: Un apunte adicional:

• Hay que juzgar en qué fase del ciclo se encuentra el proyecto, si es un optimismo excesivo a corto plazo o un pesimismo excesivo a largo plazo.
• Ahora Crypto AI puede estar en una etapa de desarrollo excesivamente optimista a corto plazo.
• La llegada de un mercado bajista puede ser una mejor oportunidad de inversión a largo plazo.

Compartir herramientas de IA comunes

Lydia：

1. GPT: Practicar inglés, actuar como terapeuta psicológico
2. Perplexity: herramienta de búsqueda, recursos completos
3. Doubao: Resumen de la línea de tiempo al ver videos de YouTube

Max：

1. ChatGPT: herramienta de absorción de conocimientos, resume textos largos
2. ChatGPT: asistencia en la creación de imágenes

Alex：

1. GPT: asistencia en la escritura, comprensión profunda de conceptos
2. Perplejidad: alternativa a los motores de búsqueda tradicionales
3. Ver con buenos ojos el potencial de la IA en el campo de la educación