Fuente del artículo: ChainCatcher

Autor: Xiyou, ChainCatcher

Editor: Nianqing, ChainCatcher

En 2024, el campo de “Crypto+AI” (AI en criptomonedas) logró un crecimiento sin precedentes. A principios de año, este campo estaba compuesto solo por unos pocos proyectos, pero ahora se ha convertido en una pista independiente que no se puede ignorar en el mercado de criptomonedas.

Según los últimos datos organizados por ChainCatcher, el 7 de diciembre, la capitalización total del mercado de activos de AI en criptomonedas superó los 70 mil millones de dólares, alcanzando hasta el 2% de la capitalización total del mercado de criptomonedas, con una tasa de crecimiento anual del 400%.

Al mismo tiempo, el número de proyectos de AI en criptomonedas también ha crecido de manera explosiva, superando los 600, abarcando múltiples categorías de productos como infraestructura de AI descentralizada y Dapps de AI.

Reflexionando sobre 2024, la narrativa de AI en criptomonedas ha experimentado numerosos cambios significativos. A principios de año, el proyecto Sora lanzado por OpenAI desató un fervor especulativo sobre la infraestructura de AI en criptomonedas. Luego, la celebración de la conferencia anual de AI de Nvidia llevó a que las GPU descentralizadas se convirtieran en el foco de atención del mercado, con los inversores comenzando a buscar infraestructura descentralizada de AI. A mitad de año, la pista de AI en criptomonedas experimentó una ola de inversiones, con numerosas instituciones de capital de riesgo en criptomonedas anunciando su compromiso, y muchos proyectos de criptomonedas recibiendo apoyo financiero, acelerando el proceso de investigación y aplicación tecnológica. Al llegar al final del año, la explosión de memes de AI Agent llevó la narrativa de AI en criptomonedas a un nuevo clímax.

La capitalización total del mercado de activos de AI en criptomonedas superó los 70 mil millones de dólares este año, con más de 600 proyectos relacionados.

Según los últimos datos de CoinMarketCap, el número de tokens en el sector de AI en criptomonedas ha alcanzado los 355, y su capitalización total superó los 70 mil millones de dólares el 7 de diciembre, alcanzando un pico de 70.42 mil millones de dólares. Actualmente, debido a la tendencia de retroceso general del mercado de criptomonedas, al 23 de diciembre, la capitalización total del sector de AI en criptomonedas ha caído a 47 mil millones de dólares, con un volumen de transacciones de 50 mil millones de dólares en 24 horas.

Reflexionando sobre el inicio del año, la capitalización total del mercado de activos de AI en criptomonedas era de solo 17 mil millones de dólares. En menos de un año, la capitalización total de este sector ha aumentado más del 400%, demostrando nuevamente el desarrollo próspero y el gran potencial del campo de AI en criptomonedas.

Daniel Cheung, cofundador de Syncracy Capital, expresó su opinión el 12 de diciembre, señalando que aunque actualmente el sector de AI en criptomonedas representa solo alrededor del 1% de la capitalización total del mercado de criptomonedas, con la evolución continua del ciclo del mercado y el fuerte impulso de la infraestructura de AI y AI Agent, prevé que la capitalización de este sector podría crecer diez veces.

Cabe mencionar que, a pesar de la caída general del mercado de criptomonedas, el 23 de diciembre, la capitalización total del mercado de criptomonedas alcanzó los 3.4 billones de dólares, y la capitalización de los activos de AI en criptomonedas representaba aún cerca del 1.4% del total del mercado (superando el 2% en su pico de capitalización), lo que demuestra aún más su potencial de crecimiento en el futuro.

El año 2024 se puede considerar como un año clave de inflexión para el campo de AI en criptomonedas, que pasa de emerger a una explosión completa. A principios de año, la pista de AI en criptomonedas aún estaba en su etapa inicial, con unos pocos proyectos, principalmente representados por proyectos de GPU descentralizados como Render (RNDR), infraestructura de AI como Fetch.ai (FET) y WorldCoin. Sin embargo, en menos de un año, el campo de AI en criptomonedas se ha dividido en múltiples subpistas, que abarcan GPU descentralizados, plataformas de datos de AI, infraestructura de AI y AI Agent, con cientos de proyectos.

Según la plataforma de datos de criptomonedas Rootdata, actualmente hay más de 600 proyectos de criptomonedas que incluyen términos relacionados con AI, y este número sigue aumentando.

Catalizadores de AI en criptomonedas de 2024: narrativa de OpenAI y otras fuerzas externas, fuerte disposición de VC, explosión de memes de AI Agent.

Desde la perspectiva de los datos sobre la tendencia del valor total del mercado de activos de AI en criptomonedas, el crecimiento de 2024 presenta dos picos significativos: el primer pico ocurre entre febrero y marzo, mientras que el segundo se produce después de octubre, dando paso a una ola de crecimiento más fuerte.

Durante el período de febrero a marzo, el crecimiento en el campo de AI en criptomonedas se debió principalmente a la fuerte estimulación de dos eventos emblemáticos en el campo de AI.

En febrero, OpenAI sorprendió al mundo con el lanzamiento del modelo de “texto a video” Sora, un logro revolucionario que desencadenó una transformación disruptiva en el campo de la AI. Al mismo tiempo, este evento también impulsó enormemente el precio del token WLD del proyecto de criptomonedas Worldcoin, que utiliza autenticación de iris y es liderado por Sam Altman, fundador de OpenAI, lo que a su vez llevó a un fuerte crecimiento en todo el sector de activos de AI en criptomonedas. Durante este tiempo, proyectos de alta calidad como la plataforma de incentivos de modelos de AI Bittensor (TAO) y la plataforma de datos de AI Arkham (ARKM) comenzaron a recibir amplia atención del mercado, y el surgimiento de estos proyectos encendió aún más el entusiasmo de inversión en el mercado de AI en criptomonedas, atrayendo a numerosos inversores a este emergente campo lleno de potencial.

Inmediatamente, la gran celebración de la conferencia anual de AI de Nvidia GTC en marzo volvió a atraer la atención mundial y llevó a un aumento en su capitalización, provocando una ola de especulación sobre los chips GPU. En la conferencia, la aparición de figuras destacadas de la industria de criptomonedas como Illia Polosukhin, cofundador de Near, y Jules Urbach, fundador de la red de renderizado GPU distribuido Render Network, inyectó nueva vitalidad en el campo de AI en criptomonedas. Esta serie de eventos hizo que conceptos como GPU descentralizados surgieran como hongos después de la lluvia, entre ellos, el popular io.net fue fundado en este momento.

Desde entonces, AI en criptomonedas se ha desarrollado oficialmente como una pista independiente, con proyectos de infraestructura de AI, GPU descentralizados y datos de AI, surgiendo como hongos después de la lluvia, ofreciendo al mercado más opciones y oportunidades.

En octubre, el crecimiento en el campo de la AI en criptomonedas se atribuye principalmente a la explosión de memes de AI Agent. El lanzamiento del token GOAT del proyecto de AI Agent Truth Terminal ha provocado una ola de especulación sobre la emisión de tokens de memes de AI Agent, impulsando la emisión masiva de cerca de cien monedas de memes de AI Agent. Esta tendencia ha llevado a que AI Agent surja rápidamente como una pista independiente dentro del campo de la AI en criptomonedas, con productos que incluyen monedas de memes de AI Agent, plataformas de emisión de AI Agent (IAO) e infraestructura subyacente de AI Agent, entre otros. Los proyectos específicos se pueden consultar en el informe de ChainCatcher publicado en noviembre (Ordenamiento del sistema de la pista de AI Agent: memes de AI, plataformas de emisión e infraestructura). Según los datos de Coingecko, al 23 de diciembre, la capitalización total del mercado de tokens de la pista de AI Agent ha alcanzado los 9.8 mil millones de dólares, lo que representa aproximadamente el 20% de la capitalización total del mercado de proyectos de AI en criptomonedas (47 mil millones de dólares), y el entusiasmo especulativo sigue aumentando.

Si el lanzamiento de la herramienta de texto a video Sora de OpenAI, el aumento de la capitalización de Nvidia y la celebración de su cumbre de AI constituyen un fuerte impulso externo para el desarrollo del campo de AI en criptomonedas, entonces el crecimiento explosivo de los memes de AI Agent es sin duda un fuego encendido internamente en el mercado de criptomonedas, acelerando el surgimiento de este campo. Bajo la influencia conjunta de efectos catalizadores internos y externos, la pista de AI en criptomonedas se ha convertido rápidamente en un campo clave que no se puede ignorar en el mundo de las criptomonedas, cuya importancia sigue aumentando.

Además, en 2024, el mercado de AI en criptomonedas ha experimentado una oleada de inversión sin precedentes, con varias instituciones de inversión compitiendo por entrar, y los montos de inversión aumentando drásticamente. En este campo, instituciones de capital de riesgo de alta gama en la industria de criptomonedas, como Grayscale, Delphi Venture, Coinbase Ventures, Binance Labs y a16z, han comenzado a posicionarse activamente en proyectos de “Crypto+AI”.

Delphi Ventures ya expresó a principios de año su alta expectativa sobre la combinación de Crypto y AI, invirtiendo en varios proyectos relacionados, como io.net, OG Labs y Mythos Ventures. a16z recaudó un nuevo fondo de 6 mil millones de dólares, enfocándose en invertir en el campo de AI y seleccionando 5 proyectos de AI en su aceleradora de startups de criptomonedas en otoño. Al entrar en la segunda mitad del año, institutos como Pantera Capital, Grayscale, Binance Labs y Coinbase Ventures también anunciaron su entrada en el campo de AI en criptomonedas, estableciendo fondos dedicados o aumentando su inversión. Según un informe publicado por Messari, en el tercer trimestre de 2024, las instituciones de capital de riesgo en criptomonedas inyectaron más de 213 millones de dólares en proyectos de AI, con un aumento del 250% en comparación con el trimestre anterior y un aumento del 340% en comparación con el año anterior.

Las perspectivas del mercado de “Crypto for AI” son mayores que las de “AI for Crypto”.

Actualmente, los productos de AI en criptomonedas en el mercado se pueden dividir principalmente en dos formas: “AI for Crypto” y “Crypto for AI”.

El primero, “AI for Crypto”, empodera a Crypto con AI, enfocándose principalmente en aplicar la tecnología de AI a productos criptográficos, mejorando la experiencia del usuario o fortaleciendo el rendimiento de los productos mediante la integración de elementos de AI. Por ejemplo, la optimización de código y auditoría de seguridad con AI: la tecnología de AI puede detectar y analizar automáticamente el código de los proyectos Web3, encontrando vulnerabilidades de seguridad y errores, mejorando la seguridad y estabilidad del proyecto; participación en estrategias de rendimiento en cadena: utilizando algoritmos de AI para analizar tendencias del mercado y comportamiento del usuario, formulando estrategias de rendimiento en cadena más eficientes para ayudar a los usuarios de criptomonedas a obtener mayores retornos; integración de chatbots de AI para responder preguntas de los usuarios, mejorando la experiencia del usuario; y utilizando AI Agent para eliminar obstáculos en la experiencia del usuario en la cadena, como el comercio automático y la gestión de activos, permitiendo a los usuarios participar más fácilmente en el mercado de criptomonedas.

“Crypto for AI” se centra en utilizar la tecnología de criptomonedas para empoderar la industria de AI, aprovechando las ventajas únicas de la tecnología blockchain para resolver o mejorar ciertos aspectos de la industria de AI. Por ejemplo, la privacidad y la transparencia de la tecnología blockchain pueden abordar problemas de privacidad y seguridad en la recolección, procesamiento y almacenamiento de datos en modelos de AI; al utilizar la tokenización de activos del modelo, se permite a la comunidad poseer o utilizar modelos de AI de manera descentralizada; mediante la tecnología de tokens de blockchain, se agregan recursos de potencia de cálculo dispersos, formando un mercado de potencia de cálculo, reduciendo los costos de entrenamiento de modelos de AI y mejorando la eficiencia en el uso de recursos de potencia de cálculo.

En resumen, la esencia de la tecnología Web3 radica en su infraestructura de blockchain descentralizada, que, a través del funcionamiento del sistema económico de tokens, la ejecución autónoma de contratos inteligentes y la potente eficiencia de las tecnologías distribuidas, no solo asegura la definición precisa de la propiedad de los datos, sino que también, mediante el modelo de incentivos de tokens, mejora enormemente la transparencia y eficiencia de los modelos de negocio. Esta característica actúa como un remedio eficaz para los problemas comunes de falta de transparencia de datos y modelos de negocio vagos en la industria de AI, proporcionando una vía de solución efectiva. Esto se alinea perfectamente con la idea macro de que “AI tiene como objetivo mejorar la eficiencia de producción, mientras que Web3 se centra en optimizar las relaciones de producción”.

Por lo tanto, hay un consenso general entre los profesionales de la industria: “Crypto for AI” presenta un panorama y potencial más amplios en comparación con “AI for Crypto” en el nivel de aplicación de mercado. Esta tendencia está impulsando a cada vez más personas dentro de la industria de AI a buscar activamente soluciones a los desafíos y problemas que enfrenta la industria de AI mediante la tecnología de criptomonedas.

Construyendo un ecosistema de AI en criptomonedas basado en los tres elementos de “datos, potencia de cálculo y algoritmos”.

Basado en los tres elementos centrales que impulsan el desarrollo de grandes modelos de AI: “datos, potencia de cálculo y algoritmos”, podemos subdividir estos en productos de modelos de datos, potencia de cálculo y algoritmos que abarcan tanto infraestructura como aplicaciones. Entre ellos, los datos son la base para entrenar y optimizar modelos de AI; los algoritmos se refieren a los modelos matemáticos y la lógica de programación que impulsan los sistemas de AI; la potencia de cálculo se refiere a los recursos computacionales necesarios para ejecutar estos algoritmos, y estos tres elementos son condiciones necesarias para la actualización y iteración continua del modelo.

Las formas específicas de productos dentro del ecosistema de productos de AI en criptomonedas incluyen los siguientes aspectos:

En el aspecto de los datos, los proyectos de datos de AI en criptomonedas abarcan la recolección, almacenamiento y procesamiento de datos. Primero, en la obtención de datos, para garantizar la riqueza y diversidad de los datos, algunos proyectos de AI en criptomonedas utilizan mecanismos económicos de tokens para incentivar a los usuarios a compartir sus datos privados o exclusivos, como el proyecto Grass que incentiva a los proveedores de datos mediante mecanismos de recompensas, Sahara AI que tokeniza los activos de datos de AI y lanza un mercado de datos dedicado, y Vana que proporciona conjuntos de datos especializados o personalizados para aplicaciones de AI a través de un pool de datos, etc.; en el procesamiento de datos, plataformas de etiquetado de datos descentralizadas contribuyen con conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para desarrolladores, mejorando el aprendizaje reforzado y el ajuste fino de modelos de AI, como Fraction AI (que completó una financiación de 600 mil dólares el 18 de diciembre), Alaya AI y Public AI, que proporcionan conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para optimizar el proceso de aprendizaje reforzado y ajuste fino de los modelos de AI. En cuanto al almacenamiento de datos, soluciones como Filecoin y Arweave aseguran la seguridad y durabilidad de los datos.

En el aspecto de la potencia de cálculo, el entrenamiento y la ejecución de modelos de AI no pueden llevarse a cabo sin el apoyo de poderosos recursos de cálculo GPU. A medida que la complejidad de los modelos de AI aumenta, la demanda de recursos de cálculo GPU también sigue en aumento. Frente a los desafíos actuales, como la escasez de recursos de GPU de alta calidad en el mercado, el aumento de costos y el alargamiento de los tiempos de espera, han surgido redes de cálculo GPU descentralizadas. Estas redes crean mercados abiertos y plataformas de agregación de GPU, permitiendo que cualquier persona (como mineros de bitcoin) contribuya con su capacidad de cálculo GPU ociosa para ejecutar tareas de AI y obtenga recompensas a través de tokens. Proyectos representativos incluyen Akash, Render, Gensyn, io.net y Hyperbolic, entre otros. Además, proyectos como Exabits y GAIB han tokenizado GPUs físicas, convirtiéndolas en activos digitales financieros en la cadena, promoviendo aún más la descentralización y liquidez de la potencia de cálculo.

En el nivel de modelos algorítmicos, las redes de algoritmos de AI descentralizadas en el mercado son esencialmente un mercado de servicios de algoritmos de AI descentralizado, que conecta numerosos modelos de AI con diferentes especializaciones y conocimientos. Cuando los usuarios plantean preguntas, este mercado puede seleccionar inteligentemente el modelo de AI más adecuado para proporcionar respuestas. Productos representativos como Bittensor, que agrupa varios modelos de AI en forma de subred, para ofrecer contenido de alta calidad a los usuarios; y Pond, que evalúa los modelos descentralizados más destacados a través de puntos de competencia, incentivando a cada contribuyente de modelo mediante la tokenización de modelos de AI, promoviendo así la innovación y optimización de algoritmos de AI.

A la luz de esto, actualmente, el mercado de criptomonedas ha construido un ecosistema de AI en criptomonedas en torno a los tres pilares de “datos, potencia de cálculo y algoritmos”, que está en pleno desarrollo.

¿Qué beneficios hay en la pista de AI en criptomonedas para 2025?

Sin embargo, desde que el mercado de memes de AI Agent se volvió popular en octubre, los productos relacionados con AI Agent se han convertido en los nuevos favoritos del mercado de AI en criptomonedas. Proyectos como Talus Network, que anunció completar una financiación de 600 mil dólares con 1.5 millones de dólares en noviembre, se han establecido específicamente para construir una infraestructura y un marco para AI Agent.

Además, esta ola de memes de AI Agent no solo ha encendido un nuevo punto caliente de especulación en la pista de AI en criptomonedas, sino que también ha llevado la atención del mercado desde los campos de infraestructura de AI en criptomonedas, como datos descentralizados y GPU, hacia una búsqueda entusiasta de aplicaciones de AI Agent, como el valor de ai16z que ya ha superado los mil millones de dólares, y esta tendencia sigue aumentando.

En las recientes perspectivas sobre las tendencias de la industria de criptomonedas para 2025 publicadas por varias instituciones, a16z, VanEck, Bitwise, Hashed, Blockworks, Messari y Framework han expresado su optimismo sobre el desarrollo del mercado de criptomonedas y AI, y han señalado especialmente que los productos relacionados con AI Agent experimentarán un crecimiento explosivo en 2025.

Al mismo tiempo, la popularidad del campo externo de AI también sigue aumentando. El 23 de diciembre, la empresa de AI de Elon Musk, xAI, anunció que completó una nueva ronda de financiamiento de 6 mil millones de dólares, lo que elevó su valoración a 40 mil millones de dólares, impulsando aún más la prosperidad del mercado de AI.

En el nivel narrativo, OpenAI está experimentando una transformación de GPT a un agente de inteligencia artificial general AI Agent. Se informa que OpenAI planea lanzar un nuevo producto de AI Agent llamado “Operator” en enero de 2025, que podrá ejecutar automáticamente operaciones complejas como escribir código, reservar viajes y comprar en comercio electrónico. Se espera que, al igual que Sora a principios de 2024, vuelva a detonar el mercado de AI. Además, la cumbre anual de AI de Nvidia también se llevará a cabo en marzo de 2025, siendo igualmente un foco de atención para las industrias de criptomonedas y AI.

Cada vez que compañías de Web2 en el campo de AI como Nvidia y OpenAI actualizan sus grandes modelos, esto enciende el interés en la pista de AI, atrayendo nuevos fondos y desencadenando aún más el mercado de AI en criptomonedas.

En términos de políticas, el presidente electo de Estados Unidos, Donald Trump, ha nombrado a David O. Sacks, exejecutivo de PayPal, como jefe de asuntos de inteligencia artificial y criptomonedas de la Casa Blanca, encargado de guiar al gobierno en la formulación de políticas en el ámbito de la inteligencia artificial y las criptomonedas. Esta persona tiene experiencia en inversiones en ambas industrias, habiendo participado en la inversión en varias empresas de criptomonedas y AI como Multicoin, y se considera que las políticas que desarrolle tendrán un efecto impulsor en el campo de la convergencia entre criptomonedas y AI.