4E Labs|No solo una salida, sino un cambio de paradigma: el auge de AI Crypto y la hoja de ruta para la próxima década

Autor: Mere X

La combinación de IA + Cripto no es solo una "innovación de infraestructura", sino también un intento de actualizar el modelo de gobernanza. Desafía los límites de la imaginación de la sociedad humana de "sistemas inteligentes" y "control de poder" durante décadas. Una vez que la IA está descentralizada, ¿sigue siendo la IA original? ¿Cómo restringiremos a un agente sin empresa, sin domicilio legal, que puede "tener testamento"?

La IA y las criptomonedas, dos de las direcciones tecnológicas más transformadoras del siglo XXI, están acelerando su convergencia para dar a luz a un nuevo campo disruptivo: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). No solo representa la evolución de la próxima generación de infraestructura Web3, sino que también está redefiniendo el modelo de colaboración inteligente en el Internet del Valor.

Este artículo analizará exhaustivamente el estado de desarrollo actual de la pista AI + Crypto, los proyectos representativos, los impulsores del crecimiento, los riesgos de desafío y las predicciones de tendencias para 2030.

1. Visión general del mercado: la etapa inicial del crecimiento exponencial

Según un informe de investigación de Market.us, el mercado global de IA y criptomonedas está valorado en aproximadamente $ 3.7 mil millones en 2024, y se espera que esta cifra supere los $ 47 mil millones para 2034, con una asombrosa tasa de crecimiento anual compuesta del 28.9%.

Grayscale propuso en 2024 rastrear "AI Crypto" como una clase de activos independiente. La capitalización de mercado del sector creció de aproximadamente $ 4.5 mil millones en 2023 a más de $ 21 mil millones en 2025 y se divide en tres subvías:

1. Infraestructura de entrenamiento de modelos de IA (por ejemplo, Bittensor, Nous)

2. Ecosistemas de agentes y datos en cadena (por ejemplo, The Graph, Fetch.ai)

3. Renderizado de GPU y redes de potencia informática (por ejemplo, Render Network, Akash)

Según una investigación de The Business Research Company, el mercado de la "IA generativa en criptomonedas" está creciendo particularmente rápido, y se espera que alcance los $ 3.3 mil millones para 2029, con una tasa de crecimiento anual de más del 34%.

2. Pilotos: ¿Por qué explotó esta pista?

La fuerza impulsora central detrás de la integración de la IA y blockchain radica en su respuesta conjunta al cuello de botella de la "inteligencia centralizada" y la necesidad de "computación colaborativa".

1. Alternativa descentralizada a la inteligencia en la nube Web2

Los grandes modelos de lenguaje (como GPT, Claude, Gemini) son en su mayoría servicios centralizados, pero Web3 requiere una "fuente inteligente" abierta, verificable y resistente a la censura. El sistema de entrenamiento de redes neuronales de Bittensor completa la inferencia descentralizada a través de mecanismos de incentivos de blockchain, resolviendo el problema de monopolio de las nubes Web2.

2. El auge del ecosistema de agentes de IA en cadena

Proyectos como Fetch.ai y Autonolas están construyendo "ejecutores automáticos en cadena" que pueden realizar aplicaciones de IA de autotoma de decisiones, autoimplementación y autoaprendizaje en DeFi, gobernanza de DAO, gestión de activos y otros escenarios, mejorando en gran medida la inteligencia de las aplicaciones en cadena.

3. La evolución de la IA de DeFi y TradFi

Cada vez más plataformas de negociación (como dYdX, GMX) están introduciendo sistemas de predicción de IA para el control de riesgos y el ajuste de estrategias. La IA generativa se utiliza para generar informes financieros estructurados, retratos de activos en cadena y simuladores de LP.

4. Doble accionamiento de seguridad y cumplimiento

La IA se está convirtiendo en el motor central de las herramientas de cumplimiento en cadena (como el módulo de IA Chainalysis, el escaneo de código OpenZeppelin), ayudando a las empresas en necesidades de cumplimiento de alto nivel, como la lucha contra el lavado de dinero, la detección de contratos inteligentes y el análisis de modelos de comportamiento.

3. Análisis de proyectos representativos (seleccionados)

Actualmente, existen varios proyectos en el ecosistema AI Crypto que destacan a nivel técnico y de mercado. Entre ellos, Bittensor es pionero en la construcción de una red de IA descentralizada, formando un sistema abierto para el entrenamiento continuo y la inferencia al incentivar los nodos del modelo contribuyente. Fetch.ai ha implementado un sistema de agente inteligente en cadena para proporcionar capacidades de ejecución automatizadas para IoT y transacciones financieras, y ya ha cooperado con empresas físicas como Bosch; Render Network se centra en el intercambio descentralizado de recursos de renderizado de GPU, y su red puede admitir el entrenamiento de modelos de IA y aplicaciones de AR/VR, y es técnicamente compatible con la plataforma Apple Vision. The Graph proporciona servicios de acceso estructurado para datos en cadena, formando la memoria de datos y el soporte de indexación de AI Agent. Nous Research está construyendo un mercado de capacitación colaborativa multimodelo para proporcionar una gestión del ciclo de vida completo e incentivos económicos para los LLM de código abierto. Autonolas propone el concepto de "protocolo autónomo multiagente", intentando integrar estrechamente AI Agent con los mecanismos de gobernanza de DAO para construir un sistema inteligente autónomo verdaderamente en cadena.

Nombre del proyecto: Posicionamiento de funciones de token, cooperación / características claveBittensorRed descentralizada entrenada con el modelo TAOAI, imita la arquitectura de aprendizaje profundo y proporciona servicios de inferencia e intercambio de modelos de incentivos minerosFetch.aiFETTa plataforma de agentes de IA en cadena coopera con Bosch y Datarella, centrándose en IoT y pagos móvilesRender NetworkRNDRRservicio de renderizado de GPU descentralizado es compatible con Apple Vision y se implementa ampliamente en AR/VR & AILa capa de indexación de datos de blockchain GraphGRT admite memoria de agentes, adquisición de datos de entrenamiento y flujo de datos de cadena cruzada Plataforma de mercado y entrenamiento colaborativo Nous Research-AI Model La última valoración supera los $1B, y está construyendo un sistema de "supermercado de IA"AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) enfatiza la combinación de AI + DAO y explora el modelo de "agente de la empresa" en cadena.

4. Tendencias macroeconómicas y previsión de la hoja de ruta 2025-2034

No solo dentro de la industria blockchain, sino también las principales empresas de tecnología están diseñando gradualmente esta vía de integración. NVIDIA no solo abre la cadena de herramientas CUDA para adaptarse al entrenamiento de modelos en cadena, sino que también promueve el crecimiento de múltiples proyectos de IA descentralizados a través de inversiones estratégicas; OpenAI y Filecoin exploran conjuntamente "redes de almacenamiento de datos verificables", con el objetivo de resolver los problemas de transparencia y auditoría de los datos de entrenamiento del modelo; Meta AI se compromete a investigar el mecanismo de trazabilidad de los LLM en cadena para mejorar la equidad del modelo y la resistencia al sesgo.

Al mismo tiempo, la regulación global también está respondiendo rápidamente a la evolución tecnológica: la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) lanzó el proyecto "Project Crypto" a principios de 2025 para estudiar el marco de cumplimiento de los contratos autónomos y la lógica de toma de decisiones de IA; El primer borrador del borrador de la UE MiCA 2.0 requiere claramente la interpretabilidad y el mecanismo de divulgación de riesgos de los sistemas de IA en cadena. Singapur y los Emiratos Árabes Unidos son relativamente abiertos, tomando la iniciativa en el reconocimiento legal del estado de agencia de "agentes en cadena" para ayudar a las empresas a probar la innovación de manera compatible.

Durante la próxima década, se espera que la integración de la IA y la cadena de bloques pase por cinco etapas clave. En 2025, la primera generación de agentes on-chain comenzará a desplegarse ampliamente, especialmente en los ecosistemas Gnosis Chain y OP Stack, con una gran cantidad de aplicaciones experimentales emergentes. En 2026, los modelos de IA comenzarán a integrarse profundamente con las redes de capa 2, y mecanismos como zkML pueden implementar la lógica de inferencia de IA en cadena. Para 2027-2028, los agentes de cadena cruzada estarán interconectados y promoverán la formación de un sistema de "empleados digitales" en la cadena. Después de 2030, los agentes de IA con capacidades de memoria, razonamiento y ejecución podrán completar de forma independiente la colaboración en cadena, marcando la formación inicial de economías autónomas. Para 2034, se espera que todo el mercado criptográfico de IA supere los $ 47 mil millones, convirtiéndose en el nuevo núcleo de la economía inteligente.

Cronología: Hitos esperadosCambios en la industria2025La generación original de agentes de IA se implementará en la cadena, Gnosis Chain y OP Stack madurarán el marco del agente2026Integración de la red L2 y el modelo de IAZKML se hará popular y la lógica de inferencia de IA se ejecutará en la cadena2027–2028Generalización de agentes entre cadenasSistemas de IA colaborativos multicadena y "empleados digitales" en cadena2030+ economías autónomas realizarán inicialmente DAO impulsadas por IA/ El tamaño del mercado de desarrollo institucional DAO como servicio 2034 supera los $ 47 mil millones Los modelos de IA y la gestión de activos están completamente integrados.

5. Pautas de riesgo y acción

A pesar de su inmenso potencial de mercado, la pista AI + Crypto enfrenta varios desafíos clave. En primer lugar, el resultado de la toma de decisiones de IA carece de estabilidad y certeza, especialmente en el campo financiero, donde un solo razonamiento incorrecto puede causar riesgos a nivel de activos. En segundo lugar, los sistemas de contratos inteligentes dependen en gran medida de la verificación del comportamiento del modelo, y los mecanismos actuales como zkML aún son lo suficientemente inmaduros como para lograr una auditoría eficiente y una verificación en cadena. Además, en el contexto de regulaciones unificadas en varios países, todavía existen áreas ambiguas en el estatus legal, la atribución de responsabilidades y la lógica de aplicación de la ley de los agentes de IA. Si las regulaciones se endurecen o las restricciones éticas se fortalecen en el futuro, puede tener un impacto significativo en la implementación del proyecto.

Para los inversores, el diseño debe girar en torno a tres líneas principales: infraestructura de modelos de IA, servicios de datos en cadena y sistemas de agentes inteligentes. Puede considerar combinar tokens con efectos de red reales, como TAO, RNDR, GRT, etc., para evitar perseguir proyectos sin un aterrizaje real. Los desarrolladores deben centrarse en el marco de ejecución del agente de IA y la adaptación del módulo de datos, y explorar las herramientas de desarrollo proporcionadas por Autonolas y Fetch.ai. Los gerentes de DAO pueden intentar introducir sistemas de gobernanza auxiliares, como el uso de IA para proporcionar puntuación de propuestas, modelado presupuestario y otras funciones para mejorar la eficiencia operativa de la organización. Los investigadores académicos y técnicos pueden participar en la construcción de un marco de colaboración inteligente en la era Web3 a partir de zkML, IA verificable (VAI), auditoría de contratos modelo, mecanismos de soberanía de datos, etc.

El rol recomienda que los inversores implementen activos de infraestructura como TAO, RNDR, GRT, etc., para evitar proyectos especulativos únicos, los desarrolladores dan prioridad a la exploración de marcos de agentes (como Autonolas), sockets de modelos e interfaces de oráculos de IA

Conclusión, ¿es AI + Crypto una convergencia tecnológica o una reconstrucción de los paradigmas de gobernanza?

Cuando hablamos de la integración de la IA y la cadena de bloques, estamos hablando de mucho más que el empalme de dos tecnologías populares. Estamos en un juego profundo entre la "propiedad inteligente" y la "estructura de control". Los modelos tradicionales de IA se basan en plataformas centralizadas para crecer, y los datos de los usuarios se convierten en el combustible para ser entrenados, optimizados y comercializados. Pero blockchain propone el fundamento ético opuesto: transparencia, verificabilidad, autosoberanía. Entonces, una vez que la IA está descentralizada, ¿sigue siendo la IA original? ¿Cómo restringiremos a un agente sin empresa, sin domicilio legal, que puede "tener testamento"? Si un agente en cadena puede programar fondos, emitir contratos y participar en la gobernanza, ¿se le debe dar personalidad legal o responsabilidad? Estas preguntas determinarán si realmente podemos construir una ecología inteligente guiada por los humanos, en lugar de ser gobernados por ellos al revés.

En cierto sentido, la combinación de IA + Cripto no es solo una "innovación de infraestructura", sino también un intento de actualizar el modelo de gobernanza. Desafía los límites de la imaginación de la sociedad humana de "sistemas inteligentes" y "control de poder" durante décadas. Y estamos en la entrada de este futuro, no solo para abrazar el cambio, sino también para responder a la próxima era de inteligencia autónoma con un claro sentido del riesgo y la imaginación institucional.