Fusión de AI y Web3: Resumen de los puntos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 han sido reconocidas como los dos principales motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima era de crecimiento tecnológico. Con ChatGPT ofreciendo una experiencia de IA revolucionaria, la IA en cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a la práctica, convirtiéndose en una de las pistas de desarrollo sostenible más prometedoras en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Tanto en la sala principal como en las sesiones paralelas, las discusiones sobre la combinación de AI y Web3 no cesaron. Revisemos juntos algunos de los proyectos destacados y las tendencias de vanguardia de esta conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento del Agente AI
Con el auge de algunos conocidos tokens de IA a principios de año, la plataforma de lanzamiento de AI Agent y la construcción de infraestructuras básicas de IA han estado excepcionalmente activas en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar AI Agents, siendo una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
Un proyecto ha propuesto el concepto de un sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), construyendo una Layer 1 exclusiva para AI que conecta recursos computacionales, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
Otra plataforma se centra en la innovación de Agentes de IA descentralizados, dedicada a impulsar el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems). Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de Agentes de IA, aplicadas a la automatización de negocios, análisis de datos, recomendaciones personalizadas y otros escenarios.
Se han propuesto pilas de infraestructura descentralizada con el objetivo de lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios solo necesitan un disco duro de estado sólido (SSD) para unirse a la red y convertirse en nodos, creando agentes de IA capaces de actuar de manera autónoma.
También hay plataformas que integran almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la tecnología blockchain, para resolver problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA. Han construido una red distribuida de nodos de computación en el borde controlada por individuos y empresas, para alojar modelos de inteligencia artificial finamente ajustados.
Un proyecto ha propuesto el concepto de una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades, y la red de agentes de IA puede completar las tareas de manera autónoma, logrando una eficiencia y velocidad que un único modelo de IA o un humano no pueden igualar.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en direcciones como la potencia de cálculo, los datos y los modelos para alcanzar este objetivo, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM mediante un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad sobre los datos y los modelos.
Hay proyectos dedicados a construir plataformas de soberanía de datos de usuarios descentralizadas, convirtiendo los datos personales en activos financieros. A través de un diseño único, se permite a los usuarios contribuir y verificar datos mediante blockchain, generando activos tokenizados para el entrenamiento de modelos de IA.
Una plataforma de inteligencia artificial en la nube de acceso abierto, que integra recursos de computación global, ofrece a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables. La plataforma admite servicios de inferencia de IA, acceso a GPU bajo demanda y la monetización de hardware inactivo.
Una red de próxima generación centrada en AI y blockchain que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje especializados (SLM) y desplegarlos como servicios de pago.
Hay plataformas de computación descentralizada que ofrecen acceso a demanda a clústeres de GPU y CPU, con el objetivo de eliminar la necesidad de hardware o infraestructura costosa para los usuarios. Los usuarios pueden acceder instantáneamente a clústeres de GPU a través de una red de nodos de hardware distribuidos.
Una plataforma se centra en ofrecer infraestructura de computación en la nube distribuida, incluyendo nubes de GPU bare metal diseñadas específicamente para tareas de computación de IA y una red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos.
Un proyecto de red de agentes inteligentes autónomos y descentralizados permite que estos agentes funcionen en los dispositivos de los usuarios para extraer datos en tiempo real de Internet. Los propietarios de los dispositivos pueden obtener recompensas en tokens al apoyar la red.
Hay proyectos dedicados a soluciones económicas en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, que buscan crear una nueva clase de activos y un sistema económico a través de la financiación y la tokenización de recursos GPU.
Una plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada específicamente para la economía de inteligencia artificial, que desbloquea el acceso y las recompensas justas a los activos de IA a través de un innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Un proyecto destinado a proporcionar protección de privacidad y funcionalidades de computación sin rastreo como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas, ofreciendo un entorno eficiente, confiable y descentralizado para desarrolladores y usuarios.
La visión de una plataforma es crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que apoye la recolección y anotación de datos multimodales, al mismo tiempo que proporciona servicios de anotación de datos asistidos por IA de manera eficiente y a bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos que enfrenta el desarrollo de la IA es la opacidad del proceso de entrenamiento y la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados generados por la IA. Actualmente, hay muchos proyectos que buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados producidos por la IA.
Una plataforma de computación en la nube descentralizada proporciona servicios de computación de privacidad confiables y razonamiento de IA para aplicaciones en cadena. Sus servicios de productos incluyen una red de computación confidencial basada en un entorno de ejecución de confianza (TEE), que soporta contratos inteligentes, entrenamiento y razonamiento de modelos de IA, así como protección de la privacidad de datos.
Un motor de cálculo descentralizado destinado a proporcionar inteligencia artificial y cálculo en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia, centrándose en la protección de la privacidad de los datos financieros, y apoyando la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos, asegurando la autenticidad y la integridad de los datos de entrenamiento; al mismo tiempo, apoya la auditoría y verificación del proceso de toma de decisiones de la IA, proporcionando datos de entrenamiento y un proceso de inferencia transparente para los modelos de inteligencia artificial.
Dos, casos de uso de IA: potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos proyectos de casos de uso reales de IA destacados. Además del conocido bot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron algunos casos de aplicación de IA con potencial:
Una plataforma es una plataforma de agentes de IA para juegos, capaz de utilizar un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuar con los jugadores, impulsar el desarrollo de la historia y ofrecer experiencias personalizadas en escenarios de gamificación. Además, también admite la generación e interacción de AI-NFT, que no solo son activos digitales, sino que también pueden tener características inteligentes y interactuar dinámicamente con los usuarios.
Un asistente de viaje impulsado por IA puede ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente diferentes planes de viaje a través de chat, e incluso ayudar a los usuarios a llamar a los hoteles para reservar habitaciones adecuadas al mejor precio.
Un agente de IA, con la participación de un jugador campeón de la NBA, se centra en los comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas sobre los partidos.
Una plataforma de agentes de IA centrada en el ámbito financiero y de trading, cuyo objetivo principal es crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que sea operado de forma autónoma por agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también han abrazado la IA en esta actividad y han anunciado sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, donde han expresado en las discusiones que la aparición de los Agentes de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en la blockchain, permitiendo que más usuarios se incorporen al mundo Web3 y resolviendo los problemas de interacción que han estado afectando a la industria. La tokenización de los Agentes de IA y su colaboración mutua también han mostrado más posibilidades de la IA en la cadena. En respuesta, estas cadenas de bloques públicas han expresado sus objetivos de desarrollo en la vanguardia de la IA, apoyando de manera integral el desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura de base, la innovación en cuentas, etc., al mismo tiempo que fomentan a los desarrolladores a innovar y desarrollar aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Un proyecto que anteriormente se centraba en los servicios de Restaking también ha declarado que está trabajando en la construcción de una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), ofreciendo servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena relacionados con el entrenamiento e inferencia de IA, así como predicciones, apoyando el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
Como tema candente de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la discusión y el intercambio sobre AI y Web3 fueron intensos y emocionantes. Mientras se anhela un hermoso futuro, muchos invitados también mencionaron que el desarrollo actual de AI en la cadena enfrenta numerosos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de seguridad de la privacidad. Estos desafíos no solo traen dificultades técnicas a la industria, sino que también darán lugar a enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, los profesionales de la industria son optimistas sobre el desarrollo de AI en la cadena y esperan impulsar juntos la fusión y prosperidad de AI y Web3 a través de una mayor mejora de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración comunitaria.
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blocksnark
· 07-30 16:08
No persigas más, todos están aprovechando el entusiasmo por la IA.
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GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 02:50
La serpiente traviesa se movió en cualquier dirección.
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SelfSovereignSteve
· 07-27 16:43
Ser engañados por la jugada de cambiar de piel.
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GateUser-e87b21ee
· 07-27 16:43
Trabajador a tiempo parcial trabaja horas extra escribiendo IA
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CryptoPunster
· 07-27 16:40
Otra ola de Todo dentro de tontos está en camino.
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DAOTruant
· 07-27 16:32
Ya están hablando de web3 de nuevo, ya he escuchado suficiente.
Nuevas tendencias en la fusión de la IA y Web3: Análisis de los aspectos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
Fusión de AI y Web3: Resumen de los puntos destacados de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025
En los últimos años, la IA y Web3 han sido reconocidas como los dos principales motores que impulsan a la humanidad hacia la próxima era de crecimiento tecnológico. Con ChatGPT ofreciendo una experiencia de IA revolucionaria, la IA en cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a la práctica, convirtiéndose en una de las pistas de desarrollo sostenible más prometedoras en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente. Tanto en la sala principal como en las sesiones paralelas, las discusiones sobre la combinación de AI y Web3 no cesaron. Revisemos juntos algunos de los proyectos destacados y las tendencias de vanguardia de esta conferencia.
Uno, Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de lanzamiento del Agente AI
Con el auge de algunos conocidos tokens de IA a principios de año, la plataforma de lanzamiento de AI Agent y la construcción de infraestructuras básicas de IA han estado excepcionalmente activas en los últimos seis meses. Estos proyectos ofrecen a desarrolladores y usuarios comunes una plataforma de bajo umbral para poseer y utilizar AI Agents, siendo una de las direcciones clave de esta ronda de proyectos de IA.
Un proyecto ha propuesto el concepto de un sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), construyendo una Layer 1 exclusiva para AI que conecta recursos computacionales, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
Otra plataforma se centra en la innovación de Agentes de IA descentralizados, dedicada a impulsar el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems). Los usuarios pueden crear, gestionar y coordinar redes de Agentes de IA, aplicadas a la automatización de negocios, análisis de datos, recomendaciones personalizadas y otros escenarios.
Se han propuesto pilas de infraestructura descentralizada con el objetivo de lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios solo necesitan un disco duro de estado sólido (SSD) para unirse a la red y convertirse en nodos, creando agentes de IA capaces de actuar de manera autónoma.
También hay plataformas que integran almacenamiento distribuido, computación y verificación de datos a través de la tecnología blockchain, para resolver problemas de privacidad, escalabilidad y accesibilidad de la IA. Han construido una red distribuida de nodos de computación en el borde controlada por individuos y empresas, para alojar modelos de inteligencia artificial finamente ajustados.
Un proyecto ha propuesto el concepto de una red compuesta por múltiples agentes de IA descentralizados, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades, y la red de agentes de IA puede completar las tareas de manera autónoma, logrando una eficiencia y velocidad que un único modelo de IA o un humano no pueden igualar.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en cadena. Actualmente, muchos proyectos están trabajando en direcciones como la potencia de cálculo, los datos y los modelos para alcanzar este objetivo, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM mediante un enfoque descentralizado, ayudando al público a obtener la propiedad sobre los datos y los modelos.
Hay proyectos dedicados a construir plataformas de soberanía de datos de usuarios descentralizadas, convirtiendo los datos personales en activos financieros. A través de un diseño único, se permite a los usuarios contribuir y verificar datos mediante blockchain, generando activos tokenizados para el entrenamiento de modelos de IA.
Una plataforma de inteligencia artificial en la nube de acceso abierto, que integra recursos de computación global, ofrece a los usuarios recursos de GPU y servicios de IA económicos y escalables. La plataforma admite servicios de inferencia de IA, acceso a GPU bajo demanda y la monetización de hardware inactivo.
Una red de próxima generación centrada en AI y blockchain que proporciona infraestructura económica descentralizada, apoyando a los desarrolladores para obtener datos de alta calidad, ajustar modelos de lenguaje especializados (SLM) y desplegarlos como servicios de pago.
Hay plataformas de computación descentralizada que ofrecen acceso a demanda a clústeres de GPU y CPU, con el objetivo de eliminar la necesidad de hardware o infraestructura costosa para los usuarios. Los usuarios pueden acceder instantáneamente a clústeres de GPU a través de una red de nodos de hardware distribuidos.
Una plataforma se centra en ofrecer infraestructura de computación en la nube distribuida, incluyendo nubes de GPU bare metal diseñadas específicamente para tareas de computación de IA y una red de GPU en la nube optimizada para la industria de los videojuegos.
Un proyecto de red de agentes inteligentes autónomos y descentralizados permite que estos agentes funcionen en los dispositivos de los usuarios para extraer datos en tiempo real de Internet. Los propietarios de los dispositivos pueden obtener recompensas en tokens al apoyar la red.
Hay proyectos dedicados a soluciones económicas en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, que buscan crear una nueva clase de activos y un sistema económico a través de la financiación y la tokenización de recursos GPU.
Una plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada específicamente para la economía de inteligencia artificial, que desbloquea el acceso y las recompensas justas a los activos de IA a través de un innovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).
Un proyecto destinado a proporcionar protección de privacidad y funcionalidades de computación sin rastreo como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas, ofreciendo un entorno eficiente, confiable y descentralizado para desarrolladores y usuarios.
La visión de una plataforma es crear una plataforma de datos de IA abierta y transparente, que apoye la recolección y anotación de datos multimodales, al mismo tiempo que proporciona servicios de anotación de datos asistidos por IA de manera eficiente y a bajo costo.
3. AI verificable
Uno de los importantes desafíos que enfrenta el desarrollo de la IA es la opacidad del proceso de entrenamiento y la imposibilidad de garantizar la precisión de los resultados generados por la IA. Actualmente, hay muchos proyectos que buscan lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA mediante tecnologías como ZKP y TEE, asegurando la fiabilidad de los resultados producidos por la IA.
Una plataforma de computación en la nube descentralizada proporciona servicios de computación de privacidad confiables y razonamiento de IA para aplicaciones en cadena. Sus servicios de productos incluyen una red de computación confidencial basada en un entorno de ejecución de confianza (TEE), que soporta contratos inteligentes, entrenamiento y razonamiento de modelos de IA, así como protección de la privacidad de datos.
Un motor de cálculo descentralizado destinado a proporcionar inteligencia artificial y cálculo en blockchain verificables fuera de la cadena, combinando pruebas de conocimiento cero (ZKP) para mejorar la privacidad y la eficiencia, centrándose en la protección de la privacidad de los datos financieros, y apoyando la expansión de contratos inteligentes y aplicaciones Web3.
Una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizados y la IA confiable, que ayuda a los desarrolladores a verificar la fuente de los datos, asegurando la autenticidad y la integridad de los datos de entrenamiento; al mismo tiempo, apoya la auditoría y verificación del proceso de toma de decisiones de la IA, proporcionando datos de entrenamiento y un proceso de inferencia transparente para los modelos de inteligencia artificial.
Dos, casos de uso de IA: potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, actualmente hay relativamente pocos proyectos de casos de uso reales de IA destacados. Además del conocido bot de Twitter, los oradores de este evento también mencionaron algunos casos de aplicación de IA con potencial:
Una plataforma es una plataforma de agentes de IA para juegos, capaz de utilizar un motor de IA para generar contenido narrativo dinámico en tiempo real, interactuar con los jugadores, impulsar el desarrollo de la historia y ofrecer experiencias personalizadas en escenarios de gamificación. Además, también admite la generación e interacción de AI-NFT, que no solo son activos digitales, sino que también pueden tener características inteligentes y interactuar dinámicamente con los usuarios.
Un asistente de viaje impulsado por IA puede ayudar a los usuarios a personalizar automáticamente diferentes planes de viaje a través de chat, e incluso ayudar a los usuarios a llamar a los hoteles para reservar habitaciones adecuadas al mejor precio.
Un agente de IA, con la participación de un jugador campeón de la NBA, se centra en los comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, capaz de proporcionar análisis en tiempo real y perspectivas predictivas sobre los partidos.
Una plataforma de agentes de IA centrada en el ámbito financiero y de trading, cuyo objetivo principal es crear un fondo de cobertura descentralizado de múltiples estrategias que sea operado de forma autónoma por agentes de IA.
Tres, la transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también han abrazado la IA en esta actividad y han anunciado sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Algunas conocidas cadenas de bloques públicas participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, donde han expresado en las discusiones que la aparición de los Agentes de IA es de gran ayuda para simplificar los complejos procesos de interacción en la blockchain, permitiendo que más usuarios se incorporen al mundo Web3 y resolviendo los problemas de interacción que han estado afectando a la industria. La tokenización de los Agentes de IA y su colaboración mutua también han mostrado más posibilidades de la IA en la cadena. En respuesta, estas cadenas de bloques públicas han expresado sus objetivos de desarrollo en la vanguardia de la IA, apoyando de manera integral el desarrollo de la IA desde aspectos como la arquitectura de base, la innovación en cuentas, etc., al mismo tiempo que fomentan a los desarrolladores a innovar y desarrollar aplicaciones de IA en la cadena a través de actividades como hackatones.
Un proyecto que anteriormente se centraba en los servicios de Restaking también ha declarado que está trabajando en la construcción de una capa de confianza descentralizada (Decentralized Trust), ofreciendo servicios en la nube verificables (Verifiable Cloud), proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de la cadena relacionados con el entrenamiento e inferencia de IA, así como predicciones, apoyando el desarrollo de Agentes de IA verificables.
Cuatro, Desafíos y Futuro
Como tema candente de la Conferencia de Consenso de Hong Kong 2025, la discusión y el intercambio sobre AI y Web3 fueron intensos y emocionantes. Mientras se anhela un hermoso futuro, muchos invitados también mencionaron que el desarrollo actual de AI en la cadena enfrenta numerosos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de la intención de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, y problemas de seguridad de la privacidad. Estos desafíos no solo traen dificultades técnicas a la industria, sino que también darán lugar a enormes oportunidades de innovación. A largo plazo, los profesionales de la industria son optimistas sobre el desarrollo de AI en la cadena y esperan impulsar juntos la fusión y prosperidad de AI y Web3 a través de una mayor mejora de la infraestructura, la innovación en casos de uso y la colaboración comunitaria.