Autor: Xiyou, ChainCatcher

Editor: Nianqing, ChainCatcher

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

Según los últimos datos organizados por ChainCatcher, a fecha del 7 de diciembre, la capitalización total de los activos del sector de AI criptográfica superó los 70 mil millones de dólares, alcanzando un máximo del 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 criptográfica también ha experimentado un crecimiento explosivo, superando los 600, abarcando múltiples categorías de productos como infraestructura de AI descentralizada y Dapps de AI.

Al mirar hacia atrás en 2024, la narrativa de AI criptográfica ha experimentado múltiples cambios significativos. A principios de año, el proyecto Sora lanzado por OpenAI encendió la especulación sobre la infraestructura de AI criptográfica. Posteriormente, la celebración de la conferencia anual de AI de NVIDIA llevó el enfoque del mercado a la GPU descentralizada, y los inversores comenzaron a buscar la infraestructura descentralizada de AI. A mitad de año, el sector de AI criptográfica experimentó un auge de inversiones, con instituciones de capital de riesgo criptográfico anunciando su involucramiento, muchos proyectos criptográficos obtuvieron financiamiento, acelerando el desarrollo y la aplicación de la tecnología. Para finales de año, la explosión de memes de agentes de AI llevó la narrativa de AI criptográfica a un nuevo clímax.

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

Según los últimos datos de CoinMarketCap, la sección de inteligencia artificial criptográfica (Crypto*AI) ha registrado un total de 355 tokens, y su capitalización total de mercado superó los 70 mil millones de dólares el 7 de diciembre, alcanzando un pico de 70.42 mil millones de dólares. Actualmente, debido al retroceso general del mercado de criptomonedas, a fecha del 23 de diciembre, la capitalización total del sector de AI criptográfica ha caído a 47 mil millones de dólares, con un volumen de comercio de 24 horas aún alcanzando los 5 mil millones de dólares.

Al mirar hacia atrás a principios de año, la capitalización total de mercado del sector de AI criptográfica era de solo 17 mil millones de dólares. En menos de un año, la capitalización total de mercado de este sector ha logrado un aumento de más del 400%, mostrando nuevamente el floreciente desarrollo y el enorme potencial del campo de AI criptográfica.

Daniel Cheung, cofundador de Syncracy Capital, expresó el 12 de diciembre su opinión de que, a pesar de que actualmente el sector de AI criptográfica representa solo alrededor del 1% de la capitalización total del mercado de criptomonedas, con la evolución continua del ciclo de mercado y el fuerte impulso de la infraestructura de AI y de los agentes de AI, prevé que la capitalización de este sector podría alcanzar un crecimiento de 10 veces.

Cabe destacar 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, mientras que la capitalización de mercado de los activos de AI criptográfica aún representaba cerca del 1.4% (superando el 2% en su pico), lo que demuestra aún más su potencial de crecimiento en el futuro.

El año 2024 puede considerarse un año crucial de transición para el campo de AI criptográfica, marcando el paso de un reconocimiento inicial hacia una explosión total. A principios de año, el sector de AI criptográfica aún se encontraba en una fase embrionaria, con pocos proyectos, principalmente representados por proyectos de GPU descentralizados como Render (RNDR), infraestructura de AI Fetch.ai (FET) y WorldCoin. Sin embargo, en menos de un año, el campo de AI criptográfica se ha dividido en múltiples subsectores, abarcando GPU descentralizados, plataformas de datos de AI, infraestructura de AI y agentes de AI, con cientos de proyectos emergentes.

Según la plataforma de datos criptográficos Rootdata, actualmente hay más de 600 proyectos de criptografía que contienen el término AI, y este número sigue aumentando.

Catalizadores de AI criptográfica 2024: narrativas de OpenAI y otras fuerzas externas, fuerte disposición de capital de riesgo, explosión de memes de agentes de AI.

Observando la tendencia de datos de la capitalización total de activos de AI criptográfica, el crecimiento de 2024 muestra dos picos significativos: el primer pico ocurrió entre febrero y marzo, mientras que el segundo ocurrió después de octubre, dando lugar a una ola de crecimiento más fuerte.

Entre febrero y marzo, el crecimiento en el campo de AI criptográfica se debió principalmente a la fuerte estimulación de dos eventos emblemáticos en el campo de AI.

En febrero, OpenAI lanzó con gran impacto el modelo de gran escala ‘Sora’ que genera videos a partir de texto, un logro revolucionario que desató una transformación disruptiva en el campo de AI. Al mismo tiempo, este evento también impulsó enormemente el aumento del precio del token WLD del proyecto de criptografía de verificación de iris Worldcoin, liderado por el fundador de OpenAI, Sam Altman, lo que a su vez llevó a un fuerte crecimiento de toda la sección de activos de AI criptográfica. Durante este tiempo, proyectos de alta calidad como la plataforma de incentivos para modelos de AI Bittensor (TAO) y la plataforma de datos de AI Arkham (ARKM) comenzaron a recibir una amplia atención del mercado, y el surgimiento de estos proyectos avivó aún más el entusiasmo inversor en el mercado de AI criptográfica, atrayendo a numerosos inversores a este nuevo y prometedor campo.

A continuación, en marzo, la gran celebración de la conferencia anual de AI GTC de NVIDIA volvió a atraer una amplia atención a nivel mundial y empujó su capitalización de mercado a dispararse, desencadenando una ola de especulación sobre chips GPU. En la conferencia, la aparición de figuras líderes de la industria criptográfica como Illia Polosukhin, cofundador de Near, y Jules Urbach, fundador de Render Network, inyectó nuevamente nueva energía al campo de AI criptográfica. Esta serie de eventos llevó a la aparición de conceptos de proyectos como GPU descentralizados, que surgieron como setas después de la lluvia, entre los cuales, el ahora popular io.net fue fundado en este momento.

Desde entonces, la AI criptográfica se ha desarrollado oficialmente como una pista independiente, con proyectos de infraestructura de AI, GPU descentralizados, datos de AI descentralizados, etc., surgiendo como setas después de la lluvia, brindando al mercado más opciones y oportunidades.

En octubre, el crecimiento en el campo de AI criptográfica se atribuyó principalmente a la explosión de los memes de agentes de AI. El lanzamiento del token GOAT del proyecto de agente de AI Truth Terminal provocó una ola de especulación sobre la emisión de tokens de memes de agentes de AI, impulsando la emisión masiva de cerca de cien monedas de memes de agentes de AI. Esta tendencia hizo que los agentes de AI emergieran rápidamente, convirtiéndose en un segmento independiente dentro del campo de AI criptográfica, cuyos productos abarcan monedas de memes de agentes de AI, plataformas de emisión de agentes de AI (IAO) e infraestructura subyacente de agentes de AI, etc. Proyectos específicos se pueden consultar en el informe de ChainCatcher publicado en noviembre (Clasificación del sistema de la pista de agente de AI: Memes de AI, plataforma de emisión e infraestructura). Según datos de Coingecko, a fecha del 23 de diciembre, la capitalización total de mercado de los tokens de la pista de agentes de AI alcanzó los 9.8 mil millones de dólares, representando aproximadamente el 20% de la capitalización total de mercado de todos los proyectos de AI criptográfica (47 mil millones de dólares), y el fervor especulativo sigue en aumento.

Si se considera que la herramienta de generación de video a partir de texto Sora lanzada por OpenAI, el aumento de la capitalización de mercado de NVIDIA y la celebración de su cumbre de AI constituyen un fuerte impulso externo para el desarrollo del campo de AI criptográfica, entonces el crecimiento explosivo de los memes de agentes de AI sin duda ha encendido una chispa desde dentro del mercado criptográfico, acelerando el surgimiento de este campo. Bajo la influencia de ambos efectos de catalización, la pista de AI criptográfica se ha convertido rápidamente en un campo clave en el mundo de las criptomonedas que no se puede ignorar, cuya importancia es cada vez más notable.

Además, en 2024, el mercado de AI criptográfica ha recibido un auge de inversión sin precedentes, con las principales instituciones de inversión compitiendo por entrar, y las cantidades invertidas aumentando drásticamente. En este campo, instituciones de capital de riesgo de primer nivel en la industria de criptografía como Grayscale, Delphi Venture, Coinbase Ventures, Binance Labs y a16z han estado activamente invirtiendo en proyectos de ‘Cripto+AI’.

Delphi Ventures ya había expresado al inicio del año su alto optimismo sobre la combinación de Cripto y AI, y ha invertido en varios proyectos relacionados, como io.net, OG Labs y Mythos Ventures. a16z también recaudó un nuevo fondo de 6,000 millones de dólares, enfocado en invertir en el sector de AI, y seleccionó 5 proyectos de AI criptográfica en su aceleradora de startups de criptomonedas de otoño. A medida que avanzaba el segundo semestre, Pantera Capital, Grayscale, Binance Labs y Coinbase Ventures también anunciaron su entrada al campo de AI criptográfica, estableciendo fondos dedicados o aumentando su inversión. Según un informe de Messari, en el tercer trimestre de 2024, las instituciones de capital de riesgo criptográfico inyectaron más de 213 millones de dólares en proyectos de AI, un aumento del 250% en comparación con el trimestre anterior, y un crecimiento interanual del 340%.

El mercado de ‘Cripto para AI’ tiene un mayor potencial que el de ‘AI para Cripto’

En la actualidad, los productos de AI criptográfica en el mercado se pueden dividir principalmente en dos grandes formas: ‘AI para criptografía’ y ‘Cripto para AI’.

El primero, ‘AI para Cripto’, se refiere a empoderar a los productos criptográficos con AI, centrándose principalmente en aplicar 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, el uso de AI para optimizar código y auditorías de seguridad: la tecnología de AI puede detectar y analizar automáticamente el código de proyectos Web3, identificando posibles vulnerabilidades y errores, mejorando así la seguridad y estabilidad del proyecto; participación en estrategias de rendimiento en cadena: utilizando algoritmos de AI para analizar tendencias de mercado y comportamientos de usuarios, formulando estrategias de rendimiento en cadena más eficientes para ayudar a los usuarios criptográficos a obtener mayores rendimientos; integración de chatbots de AI para responder preguntas de usuarios, mejorando la experiencia del cliente; y mediante el uso de agentes de AI 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 criptográfico.

El ‘Cripto para AI’ se centra en empoderar a la industria de AI mediante el uso de tecnología criptográfica, aprovechando las ventajas únicas de la tecnología blockchain para resolver o mejorar ciertos aspectos de la industria de AI. Por ejemplo, la privacidad y transparencia de la tecnología blockchain pueden abordar los problemas de privacidad y seguridad en la recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos de modelos de AI; permitiendo a la comunidad poseer o utilizar modelos de AI a través de la tokenización de activos del modelo; mediante la tecnología de tokens de blockchain, agregando recursos de poder de cálculo dispersos para formar un mercado de poder de cálculo, reduciendo el costo del entrenamiento de modelos de AI y mejorando la eficiencia en el uso de recursos de poder de cálculo.

En resumen, la esencia de la tecnología Web3 radica en su infraestructura de blockchain descentralizada, que, al depender de la operación del sistema de economía de tokens, la ejecución autónoma de contratos inteligentes y la poderosa eficiencia de las tecnologías distribuidas, no solo asegura la definición precisa de la propiedad de los datos, sino que también, gracias al 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 persistentes de falta de transparencia de datos y modelos de negocio difusos en la industria de AI, ofreciendo una ruta de solución efectiva. Esto se alinea perfectamente con la macrovisión de que ‘AI está destinada a mejorar la eficiencia de producción, mientras que Web3 se centra en optimizar las relaciones de producción’.

Por lo tanto, hay un consenso general en la industria de que ‘Cripto para AI’ presenta un panorama y potencial más amplio en comparación con ‘AI para Cripto’. Esta tendencia también ha llevado a que cada vez más personas dentro de la industria de AI busquen activamente soluciones a los desafíos y problemas que enfrenta la industria de AI mediante el uso de tecnología criptográfica.

Construyendo un ecosistema de AI criptográfica en torno a los tres elementos fundamentales: ‘datos, poder de cálculo y algoritmos’

Basado en los tres elementos fundamentales que impulsan el desarrollo de modelos de AI de gran escala: ‘datos, poder de cálculo y algoritmos’, podemos subdividir aún más en productos que abarcan infraestructura y aplicación de datos, poder de cálculo y modelos algorítmicos. Aquí, los datos son la base para entrenar y optimizar modelos de AI; los algoritmos se refieren a los modelos matemáticos y la lógica programática que impulsan los sistemas de AI; el poder de cálculo se refiere a los recursos computacionales necesarios para ejecutar estos algoritmos, y estos tres elementos son también condiciones necesarias para la actualización continua y la iteración de los modelos.

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

En el nivel de datos, los proyectos de datos de AI criptográfica abarcan la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos. En primer lugar, en términos de adquisición de datos, para garantizar la riqueza y diversidad de los datos, algunos proyectos de AI criptográfica se benefician del mecanismo de economía de tokens, incentivando a los usuarios a compartir sus datos privados o exclusivos, como el proyecto Grass que anima a los proveedores de datos mediante un sistema de recompensas, Sahara AI que capitaliza los activos de datos de AI y lanzó un mercado de datos dedicado, y Vana que proporciona conjuntos de datos específicos o personalizados para aplicaciones de AI a través de un pool de datos, etc.; en términos de procesamiento de datos, las plataformas de etiquetado de datos descentralizadas han contribuido con conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para los desarrolladores, mejorando así el aprendizaje reforzado y el mecanismo de ajuste fino de los modelos de AI, como Fraction AI (que completó una financiación de 6 millones de dólares el 18 de diciembre), Alaya AI y Public AI, que proporcionan conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad a los desarrolladores, optimizando así 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 ámbito del poder de cálculo, el entrenamiento y la ejecución de inferencias de modelos de AI requieren un fuerte apoyo de recursos de cálculo GPU. Con el aumento de la complejidad de los modelos de AI, también aumenta la demanda de recursos de cálculo GPU. Frente a los desafíos del mercado, como la escasez de recursos GPU de alta calidad, el aumento de costos y el tiempo de espera, las redes de cálculo GPU descentralizadas han surgido. Estas redes crean un mercado abierto y plataformas de agregación de GPU, permitiendo a cualquier persona (como los mineros de Bitcoin) contribuir con su capacidad de cálculo GPU no utilizada para ejecutar tareas de AI y ser recompensados con tokens. Proyectos representativos incluyen Akash, Render, Gensyn, io.net y Hyperbolic. 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 del poder de cálculo.

En el nivel de modelos algorítmicos, las redes de algoritmos de AI descentralizadas disponibles 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 un usuario plantea una pregunta, este mercado puede seleccionar inteligentemente el modelo de AI más adecuado para proporcionar la respuesta. Productos representativos como Bittensor, que reúne varios modelos de AI en forma de subredes para ofrecer contenido de alta calidad a los usuarios; mientras que Pond selecciona los mejores modelos descentralizados mediante un sistema de puntos de competencia, y a través de la tokenización de modelos de AI, incentiva a cada contribuyente de modelos, promoviendo así la innovación y optimización de algoritmos de AI.

Por lo tanto, actualmente el mercado criptográfico ha construido un ecosistema de AI criptográfica en torno a los tres pilares: ‘datos, poder de cálculo y algoritmos’, que está en pleno desarrollo.

¿Cuáles son las ventajas para el sector de AI criptográfica en 2025?

Sin embargo, desde que el mercado de memes de agentes de AI ganó popularidad en octubre, los productos relacionados con agentes de AI se convirtieron en los favoritos del mercado de AI criptográfica, como el proyecto Talus Network, que anunció en noviembre haber completado una financiación de 6 millones de dólares por un total de 150 millones de dólares, creando una infraestructura y un marco específicamente diseñados para agentes de AI.

Además, esta ola de memes de agentes de AI no solo encendió un nuevo punto de especulación en el sector de AI criptográfica, sino que también llevó a que el enfoque del mercado se desplazara de las áreas de infraestructura de AI criptográfica como datos descentralizados y GPU a una ferviente búsqueda de aplicaciones de agentes de AI, como ai16z, cuyo valor de mercado ya superó los 1,000 millones de dólares, y esta tendencia sigue en aumento.

En las recientes perspectivas de tendencia del sector 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 agentes de AI experimentarán un crecimiento explosivo en 2025.

Al mismo tiempo, el entusiasmo en el campo de AI externo también sigue en aumento. El 23 de diciembre, la empresa de AI de Elon Musk, xAI, anunció que completó una nueva ronda de financiamiento de 6,000 millones de dólares, elevando su valoración a 40,000 millones de dólares, lo que impulsa aún más la prosperidad del mercado de AI.

En términos narrativos, OpenAI está pasando de GPT a un agente de inteligencia artificial general. Se informa que OpenAI planea lanzar un nuevo producto de agente de AI llamado ‘Operador’ en enero de 2025, que podrá ejecutar automáticamente operaciones complejas como escribir código, reservar viajes y hacer compras en línea, y 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 el foco de atención de la industria de criptomonedas y AI.

Cada vez que se produce una actualización de los grandes modelos de empresas de Web2 en el campo de AI, como NVIDIA y OpenAI, se enciende la chispa del sector de AI, atrayendo nuevos fondos e incendiando aún más el campo de AI criptográfica.

En el ámbito político, el presidente electo de EE. UU., Donald Trump, ha anunciado el nombramiento del exejecutivo de PayPal, David O. Sacks, como jefe de asuntos de inteligencia artificial y criptomonedas de la Casa Blanca, encargado de guiar al gobierno en la formulación de políticas en los campos de inteligencia artificial y criptomonedas. Este individuo tiene experiencia de inversión tanto en el sector de criptomonedas como en el de AI, habiendo participado en inversiones en varias empresas criptográficas y de AI como Multicoin, y se considera que las políticas que elabore impulsarán el campo de la fusión de AI y criptomonedas.