Interpretar la lógica narrativa y las posibles oportunidades de inversión de la IA+Web3

Frontera

En los últimos seis meses, varios tokens de proyectos en el sector de la IA han seguido aumentando, y tokens como $TAO, $WLD, $RNDR, $AGIX y $FET han logrado varios aumentos. En particular, vale la pena mencionar que la combinación de IA y criptomonedas no es una moda pasajera, sino una vía emergente de desarrollo sostenible, AI + web3 se ha convertido en una de las fronteras de innovación más emocionantes en el campo de la tecnología, y con el desarrollo continuo y la iteración de la tecnología de IA, seremos testigos de que más fondos y atención continúan fluyendo hacia este campo, brindando múltiples rondas de oportunidades de desarrollo para AI + web3. Por lo tanto, la colocación de tokens del sector de la IA no solo es una opción factible, sino también un movimiento estratégico necesario.

Lógica narrativa de IA+Web3 y sus tokens potenciales

No hay duda de que la IA será una fuerza clave que impulsará el mercado alcista de las criptomonedas. De acuerdo con la tendencia actual del mercado, la cadena de la industria de IA + Web3 se puede dividir en infraestructura, capa intermedia y capa de aplicación. La capa de infraestructura sienta las bases de apoyo, la capa intermedia conecta la tecnología y el negocio, y la capa de aplicación proporciona a los usuarios experiencias inteligentes para promover conjuntamente la transformación de la industria y la transformación digital. Ahora, exploremos más objetivos alfa desde la perspectiva de la capa de infraestructura, la capa intermedia y la capa de aplicación, obtengamos más ingresos y compartamos la alegría de este mercado alcista.

1. Capa de infraestructura

La industria de la IA está creciendo rápidamente y la demanda de infraestructura de almacenamiento y computación de alto rendimiento está aumentando. Se espera que la tecnología Web3 construya una red de recursos descentralizada, reduzca los costos de infraestructura y satisfaga las necesidades de diversas aplicaciones de IA. Como resultado, la infraestructura de IA descentralizada es una de las direcciones de desarrollo más esperadas en este momento. Entre los proyectos más destacados se encuentran Render Network ($RNDR), que se centra en los servicios de renderizado, Akash ($AKT), que proporciona servicios descentralizados en la nube y redes de hardware informático, y Filecoin ($FIL) y Arweave ($AR), que siguen siendo redes de almacenamiento descentralizadas muy conocidas en el espacio de almacenamiento, y recientemente lanzaron nuevos servicios de almacenamiento y computación centrados en la IA. Además de los proyectos establecidos anteriormente, también hay nuevos proyectos como la plataforma de servicios AI Agent Olas Network ($OLAS), la plataforma de anotación y entrenamiento de datos de IA AIT Protocol ($AIT), la plataforma de tokenización de datos de IA LayerAI ($LAI) y la red de GPU centralizada io.net ($IO).

2, la capa intermedia

La capa intermedia se refiere principalmente al uso de tecnologías relacionadas con Web3 para mejorar el statu quo y los problemas existentes en el proceso específico de producción de trabajo de IA. Incluye principalmente tres partes: etapa de adquisición de datos, etapa de preprocesamiento de datos y etapa de validación e inferencia del modelo.

1. Etapa de adquisición de datos: La identidad de datos descentralizada se utiliza para establecer una red de datos más abierta y una plataforma de comercio de datos. Combinando la tecnología de criptografía y las características de blockchain para proteger la privacidad del usuario y la confirmación de datos, y al mismo tiempo alentar a los usuarios a compartir datos de alta calidad a través de incentivos, a fin de expandir las fuentes de datos y mejorar la eficiencia de la adquisición de datos. Entre los proyectos representativos se encuentran el proyecto de identidad de IA Worldcoin ($WLD) y la plataforma de comercio de datos Ocean Protocol ($OCEAN).

2. Etapa de preprocesamiento de datos: crear una plataforma distribuida de anotación y procesamiento de datos de IA, y adoptar el modelo de crowdsourcing de incentivos del modelo económico para promover un preprocesamiento de datos más eficiente y de bajo costo y brindar soporte para la etapa posterior de entrenamiento del modelo. Proyectos representativos como la IA Pública, etc.

3. Etapa de validación e inferencia del modelo: En el proceso de verificación e inferencia del modelo, la tecnología Web3 combina tecnologías de criptografía como ZK y cifrado homomórfico para verificar la inferencia del modelo, y los proyectos representativos en la etapa de validación e inferencia del modelo incluyen bittensor ($TAO), Privasea ($PRVA), Modulus, etc.

Muchos proyectos de nivel medio se centran más en las herramientas de desarrollo, a menudo proporcionando servicios adicionales a los desarrolladores existentes y a las partes del proyecto. En las primeras etapas del desarrollo actual de la IA, la demanda del mercado y las prácticas comerciales para estos proyectos aún están evolucionando.

3. Capa de aplicación

A nivel de aplicación, la tecnología de IA está cada vez más integrada en la tendencia de la Web3. La incorporación de la tecnología de IA no solo mejora la eficiencia, sino que también optimiza la experiencia del producto. Al aprovechar las capacidades de generación, análisis y predicción de contenido de la IA, podemos aplicarla a los juegos, las redes sociales, el análisis de datos, la previsión financiera y más. En la actualidad, las aplicaciones de IA+Web3 se dividen principalmente en tres categorías.

1. Clase AIGC: Este tipo de aplicación utiliza tecnología generativa de IA para permitir a los usuarios generar texto, imágenes, videos, avatares y otros contenidos a través de conversaciones. Estas tecnologías pueden mostrarse como agentes de IA independientes o integrarse directamente en el producto. Entre los proyectos representativos se encuentran NFPrompt ($NFP), SleeplessAI ($AI), etc.

2. Análisis de IA: En este tipo de proyecto, el equipo del proyecto utiliza sus datos acumulados, base de conocimientos y capacidades de análisis para entrenar modelos verticales de IA, con el fin de realizar análisis de datos, juicio, predicción y otras funciones, y proporcionarlos a los usuarios en productos. De esta manera, los usuarios pueden acceder fácilmente a las capacidades analíticas avanzadas de la IA, como el análisis de datos, el rastreo de información, la auditoría y modificación de códigos, la previsión financiera y mucho más. Entre los proyectos representativos se encuentran Kaito, Dune, etc.

3. Clase AI Agent Hub: Este tipo de proyecto agrega varios agentes de IA, lo que a menudo brinda a los usuarios la capacidad de crear agentes de IA personalizados sin codificación, similar a los GPT. Los nuevos proyectos potenciales incluyen My Shell, MetaSecond.AI ($MTSD) y más.

En la actualidad, no hay proyectos líderes obvios en la capa de aplicación, pero a largo plazo, el campo de aplicación de IA+Web3 debe ser un sector con un potencial extremadamente alto y un techo más amplio. En este campo, la competencia ya no se limita a la innovación tecnológica, sino que se centra más en la acumulación de productos y capacidades técnicas. En particular, los productos que puedan proporcionar una mejor experiencia en IA obtendrán una mayor ventaja competitiva en esta área.

Conclusión

No cabe duda de que la IA + web3 se ha convertido en un objetivo de inversión ineludible a los ojos de muchas personas en 2024, y con el vigoroso desarrollo de la IA, los inversores deben evaluar cuidadosamente desde una perspectiva más integral, con el fin de seleccionar cuidadosamente aquellos “objetivos de oro” con más potencial y más dignos de una intervención temprana. Ahora, estamos entrando en una nueva era en el campo de la IA + Web3, y esperamos que este campo brille más deslumbrantemente. 2024 será el año en el que seremos testigos del pináculo de la innovación tecnológica, y no se trata solo de la realización de la tecnología, sino también del futuro del mundo.