Moderador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube "Espacio Blockchain de Max"; Lydia, investigadora de Particle Network
Entendimiento de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a discutir la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿cómo ven ambos la pista de Crypto AI? Desde su perspectiva, ¿qué problemas comerciales está tratando de resolver la pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que Crypto AI aborda principalmente dos problemas:
Resolver problemas de censura y otros derivados de la centralización de la IA, logrando esto a través de un enfoque descentralizado.
Introducir un mecanismo de incentivos con tokens puede estimular el desarrollo de modelos de código abierto, recompensando la apertura y el desarrollo descentralizado.
Por ejemplo, el proyecto Bittensor utiliza tokens para incentivar a diferentes subredes a investigar diversos campos, combinando el código abierto con la economía criptográfica. Esto resuelve el problema de la falta de incentivos continuos en los proyectos de código abierto tradicionales.
Lydia: Desde un punto de vista comercial, el problema que actualmente resuelve Crypto AI no es muy claro. Aunque hay afirmaciones de que "la IA mejora la eficiencia, y Crypto garantiza la equidad", la necesidad de mejorar la eficiencia es claramente más urgente en este momento.
La IA actualmente no necesita más libertad, sus recursos de cálculo y datos son limitados. El costo de confianza de la IA tampoco es alto, los usuarios comunes no se preocupan demasiado por problemas como las cajas negras de datos.
El valor más grande de Crypto AI en este momento podría estar en el nivel narrativo, ya que hace que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, colisionen en la mente de las personas, abriendo la imaginación. Los problemas que más se adaptan a su solución pueden pertenecer al futuro, no al presente.
Alex: Suena como si el desarrollo de Crypto a través de recompensas en tokens fuera completamente diferente al camino tradicional de desarrollo de IA. Actualmente, la mayoría de los modelos grandes son de código cerrado, mientras que la IA en Web3 puede intentar un desarrollo abierto y diverso, al mismo tiempo que tiene buenas formas de incentivos.
La opinión de Lydia es que actualmente el Crypto AI aún tiene una brecha en rendimiento y costo en comparación con los productos de IA de internet maduros, y no necesariamente puede resolver los problemas comerciales urgentes actuales. Pero ofrece un nuevo conjunto de soluciones combinadas con Crypto, es un experimento de vanguardia que a largo plazo podría tener desarrollos interesantes.
Lydia: Sí, creo que Crypto AI es una narrativa exógena a largo plazo:
A largo plazo: porque el impacto de la IA en el mundo real es muy grande, es un cambio disruptivo. No será solo una moda pasajera, podría convertirse en la fuente de los temas filosóficos más importantes del próximo siglo.
Externo: Crypto y AI no tenían mucha relación después de su nacimiento, e incluso había una relación competitiva en términos de 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, la IA es una narrativa externa. Podemos ver que el precio de los activos narrativos de IA como Worldcoin, Render y Near fluctúa completamente según la situación de la industria de la IA.
Alex: Lydia cree que el gran interés en el campo de Crypto AI proviene en gran medida de la rápida expansión de la IA en el mundo empresarial y su profundo impacto a largo plazo en la sociedad humana. Este interés se ha transmitido al círculo de criptomonedas, lo que ha llevado a que muchos proyectos reciban más atención. ¿Max, tienes algo que agregar al respecto?
Max: Estoy básicamente de acuerdo con el punto de vista de Lydia, pero hay un punto que me gustaría discutir más. Creo que Crypto AI es el único campo donde hay una fuerte demanda de Crypto hacia la IA después del DeFi Summer de 2020.
En GameFi, Crypto es solo un complemento, mientras que en DeFi, Crypto es una necesidad fundamental. Creo que Crypto AI es el segundo campo con una fuerte demanda de Crypto, después de DeFi.
Con el avance y uso de la IA, seguramente descubriremos algunos problemas de centralización, aunque actualmente no se han manifestado. Al igual que el sistema financiero ha existido durante mucho tiempo, hasta que la crisis financiera de 2008 nos hizo darnos cuenta de que había problemas en el sistema, se necesita DeFi para solucionarlos.
Crypto AI también se encuentra en una posición similar. Los usuarios no entienden el AI tanto como el sistema financiero, por lo que aún no han tomado conciencia de la necesidad de Crypto AI. Pero muchas cosas realmente necesitan incorporar mecanismos de incentivos para ser realizadas, como el poder de cómputo descentralizado, etc.
Para que Crypto AI salga del círculo y continúe desarrollándose, debe ser más eficiente, mejor y más barato que los productos tradicionales. Necesitamos encontrar formas sostenibles de establecer esta ventaja.
Clasificación de proyectos en la pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, que alberga muchos tipos de proyectos con diferentes modelos de negocio para resolver distintos problemas. Según su comprensión del campo de Crypto AI, si tuvieran que clasificar los proyectos dentro de estos campos, ¿qué tipo de lógica utilizarían para la clasificación?
Lydia: Un método de clasificación común es Crypto potenciado por IA o IA potenciada por Crypto, estas son dos grandes ideas:
AI empoderando Crypto: actualmente hay muchos, como chatbots de versión Web3, mejoras de código de proyectos Web3 mediante IA, participación de IA en la formulación de estrategias de ganancias, etc. Ahora principalmente son agentes de IA emitiendo tokens, más que nada los proyectos desean una nueva narrativa.
Crypto empodera la IA: el techo es más alto, pero la implementación y verificación son más difíciles, lo que 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 aborda más desde la mejora de un eslabón en la industria de la IA, como la agregación de recursos de cómputo dispersos, reducción de costos, etc.
Parece que Coinbase y Base están trabajando en la dirección de AI Agent y pagos, lo cual podría ser un punto de ruptura. La condición es que el AI Agent debe ser lo suficientemente útil.
Max: Principalmente divido en tres pistas diferentes:
Capa de arquitectura: arquitectura de base, que permite la construcción de diversos proyectos en capas de recursos o aplicaciones. Como Bittensor, Near y Sahara.
Capa de recursos: Construida sobre la capa de arquitectura, proporciona los recursos necesarios para el desarrollo de IA, como poder de cálculo, datos, modelos, etc. Por ejemplo, Akash y Render ofrecen poder de cálculo descentralizado, Vana ofrece datos descentralizados.
Capa de aplicación: más cercana al uso del usuario. Por ejemplo, los Agentes de IA pueden acelerar el uso de DeFi, etc.
Este método de clasificación es bastante similar al de las actuales pistas de Crypto.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta Crypto AI en este momento? ¿Qué tipo de oportunidades industriales o narrativas habrá para Crypto AI en uno o dos años?
Max: El principal desafío es que Crypto AI todavía está en una etapa temprana, muchos proyectos ya tienen una capitalización de mercado muy alta, como Bittensor que ha alcanzado los 5 mil millones de dólares, lo que puede deberse más a la especulación. Realmente encontrar aplicaciones que logren un ajuste de producto-mercado (PMF) es aún muy raro, muchos todavía están en la fase de visión.
Desde las tres pistas que mencioné anteriormente:
La capa de recursos es relativamente madura, ya que existen múltiples proyectos de potencia computacional descentralizada.
La capa de arquitectura es más un tema de especulación, como la efectividad a largo plazo del mecanismo de incentivos de tokens de Bittensor que aún está por verificarse.
La capa de aplicación, como los Agentes de IA, actualmente tiende a ser de naturaleza recreativa, y las aplicaciones que realmente simplifican el uso de DeFi o GameFi son aún muy escasas.
En términos de oportunidades, estamos en un muy buen momento:
Bitcoin supera los 100,000 dólares, las criptomonedas están recibiendo atención
Suavización de las políticas regulatorias en Estados Unidos
La IA sigue siendo objeto de atención en el ámbito de Web2
Esto nos dio más tiempo y recursos para intentar innovar. La clave es cómo trasladar el enfoque de IA de Web2 hacia Crypto, atrayendo a excelentes desarrolladores para construir más proyectos útiles.
Lydia: Creo que la pista de Crypto AI está en la cima de la curva de madurez tecnológica de Gartner, el mercado tiene mucho FOMO, hay una gran explosión en la oferta, pero hay de todo.
El más maduro es Agent, ya que está cerca del lado del cliente y puede aprovechar muchas tecnologías maduras de Web2.
El mayor desafío es la desalineación entre el sentimiento del mercado y el progreso tecnológico. Los miembros del círculo Crypto no tienen un profundo conocimiento de la IA y todavía están en la fase de ponerse al día. Esto ha llevado a una falta de discusiones y cuestionamientos profundos sobre los proyectos de Crypto AI.
Tomando como ejemplo a Luna, su efecto en vivo es muy tosco, pero el precio sigue subiendo. Esto podría llevar a que otros proyectos sigan la tendencia, causando una oleada de emisión de monedas de agentes con una grave homogeneización.
Oportunidades futuras:
En la industria, prestar atención a si cada sector puede reducir significativamente el costo de adquisición de los mismos recursos para los usuarios.
Los proyectos relacionados con los Agentes necesitan pasar de lo virtual a lo real, encontrando el PMF correspondiente a personas reales. Se puede profundizar en la mejora de la eficiencia desde la perspectiva de la potenciación de la IA en el Crypto, como analizar el flujo de fondos en la cadena con IA para mejorar la eficiencia de la liquidez de los activos.
Narrativamente, prestar atención a los avances del mundo de la IA que no son Crypto, especialmente las noticias en los medios de comunicación masivos. Me interesan más los temas relacionados con la ética de la IA, como los Deepfake, etc.
Alex: Quiero añadir dos puntos de vista:
Agente de IA: Actualmente es más como un tema de Meme, similar a la especulación en el mercado de valores. No ha proporcionado un nuevo modelo de negocio, más bien hace algunas cosas que se pueden hacer con Internet tradicional.
AGI( Inteligencia Artificial General ) Narrativa: En 2025 podría surgir la AGI, lo que podría tener un gran impacto en el valor del trabajo humano y el valor de la existencia. En ese momento, la atención y el sentido de crisis de las personas hacia la IA alcanzarán nuevas alturas, lo que podría aportar un valor especulativo a Crypto AI.
Por ejemplo, el problema de la identificación humano-máquina que soluciona Worldcoin, así como su enfoque en la renta básica universal, podría volverse más significativo en la era de la AGI.
Proyectos de Crypto AI que merecen atención
Alex: Si tuvieran que elegir uno o dos proyectos de IA que consideran más dignos de atención entre los que conocen actualmente, ¿cuáles recomendarían? ¿Cuál es la razón de su recomendación? ¿Cuáles son los riesgos potenciales que podrían enfrentar estos proyectos?
Lydia: Lo que más me interesa es Bittensor. Principalmente hay tres aspectos:
Fuerte capacidad de narración: la imagen del equipo es apreciada por los desarrolladores, sincera y ambiciosa. Diseñar la economía del token inspirándose en las ideas de Hayek, atrayendo a inversores interesados en el neoliberalismo. Fortalecer la imagen a través de actividades como transmisiones en vivo y documentales.
Adopción de instituciones: Grayscale lanzó un fondo de IA descentralizado y luego lanzó un fideicomiso específicamente para Tao. La empresa matriz de Grayscale también estableció una subsidiaria llamada Yuma enfocada en el desarrollo del ecosistema Bittensor.
Mostrar vitalidad después de experimentar FUD: en marzo de este año, enfrentó una gran cantidad de FUD, lo que provocó una fuerte caída en el precio, pero en septiembre se recuperó rápidamente. Actualmente, el ecosistema ya tiene una forma inicial, con un mecanismo de eliminación para mantener la vitalidad.
Riesgo: alta tasa de emisión, el valor del token se diluye continuamente. La red principal actualmente está controlada por el equipo, con planes futuros para distribuir el control a través de PoS.
Max: También estoy más interesado en Bittensor, quiero añadir algunos puntos:
Bittensor se centra en establecer buenos mecanismos de incentivos, esta es la contribución más importante de Crypto a la IA.
Utiliza un modelo económico de tokens similar al de Bitcoin, con un total de 21 millones.
El equipo tiene una gran capacidad técnica y puede resolver problemas rápidamente.
Riesgo:
Una alta tasa de emisión puede diluir el valor del token.
Actualmente, la red principal es controlada por el equipo, lo que significa que el grado de descentralización no es alto.
Otros proyectos que valen la pena mencionar:
Vana: Hacer datos descentralizados
Arweave: hacer computación AI
Near: Incubar múltiples aplicaciones de IA
Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI
Alex: Si tuvieras que abstraer estos modos de pensar, ¿cuáles son las dimensiones que más les preocupan a la hora de investigar y seleccionar proyectos de Crypto AI? ¿Cuáles son los factores clave al decidir invertir en un proyecto?
Max: Me enfoco principalmente en cinco aspectos, de los cuales valoro más al equipo:
Equipo: incluye fundadores, inversores, comunidad, etc.
Producto
Rentabilidad
Perspectivas futuras
Modelo económico de tokens
Invertir en proyectos de criptomonedas es básicamente lo mismo que invertir en empresas emergentes; la capacidad del equipo determina si el producto puede alcanzar la adecuación del mercado del producto, ser rentable y ejecutar la hoja de ruta, entre otros. Me centraré en:
Antecedentes del fundador
Antecedentes del inversor
Calidad de la comunidad: ¿se están discutiendo problemas sustantivos en lugar de solo centrarse en el precio de la moneda?
Lydia: Mi opinión es similar a la de Max, también valoro mucho al equipo, principalmente me enfoco en:
Capacidad narrativa
Capacidad de ejecución
Diseño del Token: La profundidad de la comprensión del equipo sobre Crypto, cómo aprovechar las características de Crypto.
Marca del proyecto, cultura, ambiente comunitario
Un equipo excelente debe tener una aguda capacidad para captar narrativas y la determinación para transformar decisivamente en momentos clave.
Alex: Quiero añadir que haré juicios periódicos. Nuevas áreas suelen pasar por un optimismo excesivo a corto plazo, la ruptura de burbujas y un pesimismo excesivo a largo plazo.
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Exploración de la pista de Crypto AI: interpretación de expertos de la industria sobre el estado actual y las tendencias futuras
Discusión sobre la pista de Crypto AI
Moderador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube "Espacio Blockchain de Max"; Lydia, investigadora de Particle Network
Entendimiento de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a discutir la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿cómo ven ambos la pista de Crypto AI? Desde su perspectiva, ¿qué problemas comerciales está tratando de resolver la pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que Crypto AI aborda principalmente dos problemas:
Resolver problemas de censura y otros derivados de la centralización de la IA, logrando esto a través de un enfoque descentralizado.
Introducir un mecanismo de incentivos con tokens puede estimular el desarrollo de modelos de código abierto, recompensando la apertura y el desarrollo descentralizado.
Por ejemplo, el proyecto Bittensor utiliza tokens para incentivar a diferentes subredes a investigar diversos campos, combinando el código abierto con la economía criptográfica. Esto resuelve el problema de la falta de incentivos continuos en los proyectos de código abierto tradicionales.
Lydia: Desde un punto de vista comercial, el problema que actualmente resuelve Crypto AI no es muy claro. Aunque hay afirmaciones de que "la IA mejora la eficiencia, y Crypto garantiza la equidad", la necesidad de mejorar la eficiencia es claramente más urgente en este momento.
La IA actualmente no necesita más libertad, sus recursos de cálculo y datos son limitados. El costo de confianza de la IA tampoco es alto, los usuarios comunes no se preocupan demasiado por problemas como las cajas negras de datos.
El valor más grande de Crypto AI en este momento podría estar en el nivel narrativo, ya que hace que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, colisionen en la mente de las personas, abriendo la imaginación. Los problemas que más se adaptan a su solución pueden pertenecer al futuro, no al presente.
Alex: Suena como si el desarrollo de Crypto a través de recompensas en tokens fuera completamente diferente al camino tradicional de desarrollo de IA. Actualmente, la mayoría de los modelos grandes son de código cerrado, mientras que la IA en Web3 puede intentar un desarrollo abierto y diverso, al mismo tiempo que tiene buenas formas de incentivos.
La opinión de Lydia es que actualmente el Crypto AI aún tiene una brecha en rendimiento y costo en comparación con los productos de IA de internet maduros, y no necesariamente puede resolver los problemas comerciales urgentes actuales. Pero ofrece un nuevo conjunto de soluciones combinadas con Crypto, es un experimento de vanguardia que a largo plazo podría tener desarrollos interesantes.
Lydia: Sí, creo que Crypto AI es una narrativa exógena a largo plazo:
A largo plazo: porque el impacto de la IA en el mundo real es muy grande, es un cambio disruptivo. No será solo una moda pasajera, podría convertirse en la fuente de los temas filosóficos más importantes del próximo siglo.
Externo: Crypto y AI no tenían mucha relación después de su nacimiento, e incluso había una relación competitiva en términos de 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, la IA es una narrativa externa. Podemos ver que el precio de los activos narrativos de IA como Worldcoin, Render y Near fluctúa completamente según la situación de la industria de la IA.
Alex: Lydia cree que el gran interés en el campo de Crypto AI proviene en gran medida de la rápida expansión de la IA en el mundo empresarial y su profundo impacto a largo plazo en la sociedad humana. Este interés se ha transmitido al círculo de criptomonedas, lo que ha llevado a que muchos proyectos reciban más atención. ¿Max, tienes algo que agregar al respecto?
Max: Estoy básicamente de acuerdo con el punto de vista de Lydia, pero hay un punto que me gustaría discutir más. Creo que Crypto AI es el único campo donde hay una fuerte demanda de Crypto hacia la IA después del DeFi Summer de 2020.
En GameFi, Crypto es solo un complemento, mientras que en DeFi, Crypto es una necesidad fundamental. Creo que Crypto AI es el segundo campo con una fuerte demanda de Crypto, después de DeFi.
Con el avance y uso de la IA, seguramente descubriremos algunos problemas de centralización, aunque actualmente no se han manifestado. Al igual que el sistema financiero ha existido durante mucho tiempo, hasta que la crisis financiera de 2008 nos hizo darnos cuenta de que había problemas en el sistema, se necesita DeFi para solucionarlos.
Crypto AI también se encuentra en una posición similar. Los usuarios no entienden el AI tanto como el sistema financiero, por lo que aún no han tomado conciencia de la necesidad de Crypto AI. Pero muchas cosas realmente necesitan incorporar mecanismos de incentivos para ser realizadas, como el poder de cómputo descentralizado, etc.
Para que Crypto AI salga del círculo y continúe desarrollándose, debe ser más eficiente, mejor y más barato que los productos tradicionales. Necesitamos encontrar formas sostenibles de establecer esta ventaja.
Clasificación de proyectos en la pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, que alberga muchos tipos de proyectos con diferentes modelos de negocio para resolver distintos problemas. Según su comprensión del campo de Crypto AI, si tuvieran que clasificar los proyectos dentro de estos campos, ¿qué tipo de lógica utilizarían para la clasificación?
Lydia: Un método de clasificación común es Crypto potenciado por IA o IA potenciada por Crypto, estas son dos grandes ideas:
AI empoderando Crypto: actualmente hay muchos, como chatbots de versión Web3, mejoras de código de proyectos Web3 mediante IA, participación de IA en la formulación de estrategias de ganancias, etc. Ahora principalmente son agentes de IA emitiendo tokens, más que nada los proyectos desean una nueva narrativa.
Crypto empodera la IA: el techo es más alto, pero la implementación y verificación son más difíciles, lo que 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 aborda más desde la mejora de un eslabón en la industria de la IA, como la agregación de recursos de cómputo dispersos, reducción de costos, etc.
Parece que Coinbase y Base están trabajando en la dirección de AI Agent y pagos, lo cual podría ser un punto de ruptura. La condición es que el AI Agent debe ser lo suficientemente útil.
Max: Principalmente divido en tres pistas diferentes:
Capa de arquitectura: arquitectura de base, que permite la construcción de diversos proyectos en capas de recursos o aplicaciones. Como Bittensor, Near y Sahara.
Capa de recursos: Construida sobre la capa de arquitectura, proporciona los recursos necesarios para el desarrollo de IA, como poder de cálculo, datos, modelos, etc. Por ejemplo, Akash y Render ofrecen poder de cálculo descentralizado, Vana ofrece datos descentralizados.
Capa de aplicación: más cercana al uso del usuario. Por ejemplo, los Agentes de IA pueden acelerar el uso de DeFi, etc.
Este método de clasificación es bastante similar al de las actuales pistas de Crypto.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta Crypto AI en este momento? ¿Qué tipo de oportunidades industriales o narrativas habrá para Crypto AI en uno o dos años?
Max: El principal desafío es que Crypto AI todavía está en una etapa temprana, muchos proyectos ya tienen una capitalización de mercado muy alta, como Bittensor que ha alcanzado los 5 mil millones de dólares, lo que puede deberse más a la especulación. Realmente encontrar aplicaciones que logren un ajuste de producto-mercado (PMF) es aún muy raro, muchos todavía están en la fase de visión.
Desde las tres pistas que mencioné anteriormente:
La capa de recursos es relativamente madura, ya que existen múltiples proyectos de potencia computacional descentralizada.
La capa de arquitectura es más un tema de especulación, como la efectividad a largo plazo del mecanismo de incentivos de tokens de Bittensor que aún está por verificarse.
La capa de aplicación, como los Agentes de IA, actualmente tiende a ser de naturaleza recreativa, y las aplicaciones que realmente simplifican el uso de DeFi o GameFi son aún muy escasas.
En términos de oportunidades, estamos en un muy buen momento:
Esto nos dio más tiempo y recursos para intentar innovar. La clave es cómo trasladar el enfoque de IA de Web2 hacia Crypto, atrayendo a excelentes desarrolladores para construir más proyectos útiles.
Lydia: Creo que la pista de Crypto AI está en la cima de la curva de madurez tecnológica de Gartner, el mercado tiene mucho FOMO, hay una gran explosión en la oferta, pero hay de todo.
El más maduro es Agent, ya que está cerca del lado del cliente y puede aprovechar muchas tecnologías maduras de Web2.
El mayor desafío es la desalineación entre el sentimiento del mercado y el progreso tecnológico. Los miembros del círculo Crypto no tienen un profundo conocimiento de la IA y todavía están en la fase de ponerse al día. Esto ha llevado a una falta de discusiones y cuestionamientos profundos sobre los proyectos de Crypto AI.
Tomando como ejemplo a Luna, su efecto en vivo es muy tosco, pero el precio sigue subiendo. Esto podría llevar a que otros proyectos sigan la tendencia, causando una oleada de emisión de monedas de agentes con una grave homogeneización.
Oportunidades futuras:
En la industria, prestar atención a si cada sector puede reducir significativamente el costo de adquisición de los mismos recursos para los usuarios.
Los proyectos relacionados con los Agentes necesitan pasar de lo virtual a lo real, encontrando el PMF correspondiente a personas reales. Se puede profundizar en la mejora de la eficiencia desde la perspectiva de la potenciación de la IA en el Crypto, como analizar el flujo de fondos en la cadena con IA para mejorar la eficiencia de la liquidez de los activos.
Narrativamente, prestar atención a los avances del mundo de la IA que no son Crypto, especialmente las noticias en los medios de comunicación masivos. Me interesan más los temas relacionados con la ética de la IA, como los Deepfake, etc.
Alex: Quiero añadir dos puntos de vista:
Agente de IA: Actualmente es más como un tema de Meme, similar a la especulación en el mercado de valores. No ha proporcionado un nuevo modelo de negocio, más bien hace algunas cosas que se pueden hacer con Internet tradicional.
AGI( Inteligencia Artificial General ) Narrativa: En 2025 podría surgir la AGI, lo que podría tener un gran impacto en el valor del trabajo humano y el valor de la existencia. En ese momento, la atención y el sentido de crisis de las personas hacia la IA alcanzarán nuevas alturas, lo que podría aportar un valor especulativo a Crypto AI.
Por ejemplo, el problema de la identificación humano-máquina que soluciona Worldcoin, así como su enfoque en la renta básica universal, podría volverse más significativo en la era de la AGI.
Proyectos de Crypto AI que merecen atención
Alex: Si tuvieran que elegir uno o dos proyectos de IA que consideran más dignos de atención entre los que conocen actualmente, ¿cuáles recomendarían? ¿Cuál es la razón de su recomendación? ¿Cuáles son los riesgos potenciales que podrían enfrentar estos proyectos?
Lydia: Lo que más me interesa es Bittensor. Principalmente hay tres aspectos:
Fuerte capacidad de narración: la imagen del equipo es apreciada por los desarrolladores, sincera y ambiciosa. Diseñar la economía del token inspirándose en las ideas de Hayek, atrayendo a inversores interesados en el neoliberalismo. Fortalecer la imagen a través de actividades como transmisiones en vivo y documentales.
Adopción de instituciones: Grayscale lanzó un fondo de IA descentralizado y luego lanzó un fideicomiso específicamente para Tao. La empresa matriz de Grayscale también estableció una subsidiaria llamada Yuma enfocada en el desarrollo del ecosistema Bittensor.
Mostrar vitalidad después de experimentar FUD: en marzo de este año, enfrentó una gran cantidad de FUD, lo que provocó una fuerte caída en el precio, pero en septiembre se recuperó rápidamente. Actualmente, el ecosistema ya tiene una forma inicial, con un mecanismo de eliminación para mantener la vitalidad.
Riesgo: alta tasa de emisión, el valor del token se diluye continuamente. La red principal actualmente está controlada por el equipo, con planes futuros para distribuir el control a través de PoS.
Max: También estoy más interesado en Bittensor, quiero añadir algunos puntos:
Bittensor se centra en establecer buenos mecanismos de incentivos, esta es la contribución más importante de Crypto a la IA.
Utiliza un modelo económico de tokens similar al de Bitcoin, con un total de 21 millones.
El equipo tiene una gran capacidad técnica y puede resolver problemas rápidamente.
Riesgo:
Otros proyectos que valen la pena mencionar:
Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI
Alex: Si tuvieras que abstraer estos modos de pensar, ¿cuáles son las dimensiones que más les preocupan a la hora de investigar y seleccionar proyectos de Crypto AI? ¿Cuáles son los factores clave al decidir invertir en un proyecto?
Max: Me enfoco principalmente en cinco aspectos, de los cuales valoro más al equipo:
Invertir en proyectos de criptomonedas es básicamente lo mismo que invertir en empresas emergentes; la capacidad del equipo determina si el producto puede alcanzar la adecuación del mercado del producto, ser rentable y ejecutar la hoja de ruta, entre otros. Me centraré en:
Lydia: Mi opinión es similar a la de Max, también valoro mucho al equipo, principalmente me enfoco en:
Un equipo excelente debe tener una aguda capacidad para captar narrativas y la determinación para transformar decisivamente en momentos clave.
Alex: Quiero añadir que haré juicios periódicos. Nuevas áreas suelen pasar por un optimismo excesivo a corto plazo, la ruptura de burbujas y un pesimismo excesivo a largo plazo.