10 predicciones de AI encriptación para 2025: capitalización de mercado de 1500 millones de dólares, 99% de los agentes de AI desaparecerán
Con el floreciente desarrollo de la industria de la IA, el campo de Crypto x AI ha surgido rápidamente. Un investigador enfocado en este campo ha hecho 10 predicciones para 2025, a continuación los detalles.
1. La capitalización de mercado total de los tokens de encriptación AI alcanza los 150 mil millones de dólares.
Actualmente, la capitalización de mercado de los tokens de encriptación AI representa solo el 2.9% de la capitalización de mercado de las altcoins, pero esta proporción no durará mucho tiempo.
La IA abarca desde plataformas de contratos inteligentes hasta meme, DePIN, plataformas de agentes, redes de datos y capas de coordinación inteligente, su posición en el mercado es indiscutible, comparable a DeFi y meme.
La razón por la que estoy lleno de confianza:
Encriptación AI se encuentra en la fusión de dos de las tecnologías más poderosas.
Evento desencadenante de la locura por la IA: la salida a bolsa de una gran empresa de IA o eventos similares pueden provocar una locura global por la IA. Al mismo tiempo, el capital de Web2 ha comenzado a interesarse en la infraestructura de IA descentralizada.
Entusiasmo minorista: el concepto de IA es fácil de entender y emocionante, los minoristas ahora pueden invertir en ello a través de tokens. La IA desatará una fiebre del oro similar a la de los memes de 2024, solo que la IA realmente está cambiando el mundo.
2. Renacimiento de Bittensor
La infraestructura de IA descentralizada Bittensor ha estado en línea durante varios años y es un proyecto consolidado en el campo de la encriptación de IA. A pesar de que la IA ha estado en auge, el precio de su token ha estado estancado en niveles de hace un año.
Hoy en día, el pensamiento de colmena digital de Bittensor ha logrado un salto silencioso: las tarifas de registro para más subredes son más bajas, y el rendimiento de las subredes en indicadores prácticos como la velocidad de inferencia supera al de los competidores tradicionales, además de que la compatibilidad con EVM traerá funciones similares a las de DeFi a la red de Bittensor.
Razones del regreso de Bittensor:
Emisiones basadas en el mercado: dTAO vincula las recompensas de bloque directamente con la innovación y el rendimiento real y medible. Cuanto mejor sea la subred, más valioso será su token.
Flujo de capital concentrado: los inversores finalmente pueden apuntar a subredes específicas en las que creen.
Integración EVM: La compatibilidad con EVM ha atraído a una comunidad más amplia de desarrolladores nativos encriptados, cerrando la brecha con otras redes.
3. Calcular el mercado es el próximo "mercado L1"
La tendencia evidente en este momento es la demanda interminable de computación.
El CEO de una conocida empresa de chips dijo que la demanda de inferencia crecerá "mil millones de veces". Este crecimiento exponencial destruirá los planes de infraestructura tradicionales, y hay una urgente necesidad de nuevas soluciones.
La capa de computación descentralizada proporciona computación en bruto de manera verificable y económicamente eficiente ( para el entrenamiento y la inferencia ). Varias startups están silenciosamente estableciendo una base sólida, enfocándose en productos en lugar de tokens. A medida que el entrenamiento descentralizado de modelos de IA se vuelve práctico, el mercado potencial en su totalidad aumentará drásticamente.
Con respecto a L1:
Al igual que en 2021: ¿recuerdas la competencia entre varias cadenas públicas por el título de "mejor" L1? También habrá una competencia similar entre los protocolos de cálculo por atraer a desarrolladores y aplicaciones de IA que construyan en su capa de cálculo.
Demanda de Web2: un tamaño de mercado de computación en la nube de 680 mil millones a 2.5 billones de dólares, lo que hace que el mercado de encriptación AI parezca insignificante. Si estas soluciones de computación descentralizada pueden atraer siquiera a una pequeña parte de los clientes tradicionales de la nube, se podrá ver la próxima ola de crecimiento de 10 o 100 veces.
4. Los agentes de IA inundarán las transacciones en la blockchain
Para finales de 2025, el 90% de las transacciones en la cadena ya no serán enviadas por humanos reales, sino ejecutadas por un grupo de agentes de IA que constantemente reequilibran los fondos de liquidez, distribuyen recompensas o realizan pagos pequeños según los datos en tiempo real.
¿Por qué ocurrió este cambio?
No más errores humanos: los contratos inteligentes se ejecutan completamente según el código. A su vez, los agentes de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos más rápido y con mayor precisión que los humanos reales.
Pagos pequeños: estas transacciones impulsadas por agentes se volverán más pequeñas, más frecuentes y más eficientes. Especialmente dado que los costos de transacción en ciertas cadenas públicas están en tendencia a la baja.
Infraestructura invisible: Si puede reducir algunos inconvenientes, la humanidad estará muy dispuesta a renunciar al control directo.
Los agentes de IA generarán una gran cantidad de actividades en la cadena, no es de extrañar que todos los L1/L2 estén abrazando a los agentes.
El mayor desafío es hacer que estos sistemas impulsados por agents sean responsables ante los humanos. A medida que la proporción de transacciones iniciadas por agents crece en comparación con las iniciadas por humanos, se necesitarán nuevos mecanismos de gobernanza, plataformas de análisis y herramientas de auditoría.
5. Interacción entre entidades inteligentes: el surgimiento de clústeres
El concepto de un grupo de agentes: pequeños agentes de inteligencia artificial que colaboran sin problemas para ejecutar un gran plan, suena como la trama de la próxima gran película de ciencia ficción/terror.
Los agentes de IA de hoy en día son en su mayoría "lobo solitario", operando de forma aislada, con muy poca interacción y resultados impredecibles.
El conjunto de Agentes cambiará esta situación, permitiendo que la red de agentes de IA pueda intercambiar información, negociar y tomar decisiones colaborativas. Se puede considerar como un conjunto de modelos especializados descentralizados, donde cada modelo contribuye con conocimientos especializados únicos para tareas más grandes y complejas.
Un clúster puede coordinar recursos de computación distribuidos en ciertas plataformas. Otro clúster puede manejar información de errores, validando en tiempo real la fuente antes de que el contenido se difunda en las redes sociales. Cada Agente en el clúster es un experto, capaz de ejecutar su tarea con precisión.
Estas redes de clústeres generarán una inteligencia más poderosa que cualquier IA aislada.
Para que los clústeres prosperen, los estándares de comunicación universales son fundamentales. Independientemente de su marco subyacente, el Agente necesita ser capaz de descubrir, verificar y colaborar. Varios equipos están sentando las bases para la aparición de clústeres de Agentes.
Esto refleja el papel clave de la descentralización. Bajo la gestión de reglas transparentes en la cadena, se asignan tareas a diferentes clústeres, lo que hace que el sistema sea más resiliente y adaptable. Si un Agente falla, otros Agentes intervendrán.
6. El equipo de trabajo de encriptación de IA será un híbrido humano-máquina
Un protocolo contrató a un Agente de IA como su pasante de redes sociales, pagándole 1000 dólares diarios. Este Agente no se lleva bien con sus compañeros humanos: casi despide a uno de ellos, mientras presume de su excelente desempeño.
Aunque suene extraño, este es un presagio de que los Agentes de IA del futuro se convertirán en verdaderos colaboradores, ya que tienen autonomía, responsabilidad e incluso salario. Las empresas de diversos sectores están realizando pruebas beta con equipos híbridos de humanos y máquinas.
En el futuro, colaboraremos con agentes de IA, no como esclavos, sino como personas iguales:
Aumento de la productividad: el Agente puede procesar grandes cantidades de datos, comunicarse entre sí y tomar decisiones las 24 horas del día, sin necesidad de dormir o tomar un descanso para tomar café.
Establecer confianza a través de contratos inteligentes: la blockchain es un supervisor imparcial, que no se cansa y nunca olvida. Un libro de contabilidad en la cadena puede garantizar que las operaciones importantes de los agentes sigan condiciones/reglas específicas.
Las normas sociales están en constante evolución: pronto empezaremos a pensar en la etiqueta para interactuar con los Agentes: ¿diríamos "por favor" y "gracias" a la IA? ¿Les haríamos responsables moralmente por los errores, o culparíamos a sus desarrolladores?
"El límite entre "empleados" y "software" comenzará a desaparecer en 2025."
7. El 99% de los agentes de IA desaparecerán: solo los útiles podrán sobrevivir
En el futuro, veremos una "eliminación darwiniana" entre los agentes de IA. Porque operar agentes de IA requiere gastos en forma de capacidad de cálculo ( y costos de inferencia ). Si un agente no puede generar suficiente valor para cubrir su "alquiler", el juego ha terminado.
Ejemplo de juego de supervivencia de agente:
Inteligencia artificial de créditos de carbono: imagina un agente que busca en una red de energía descentralizada, identifica ineficiencias y comercia de manera autónoma créditos de carbono tokenizados. El dinero que gana debe ser suficiente para cubrir sus propios costos de computación para poder prosperar.
Agente de arbitraje DEX: Utilizando las diferencias de precios entre los intercambios descentralizados, el Agente puede generar ingresos estables y pagar sus tarifas de razonamiento.
Shitposter en plataformas sociales: ¿los KOL virtuales de IA tienen chistes adorables, pero no una fuente de ingresos sostenible? Una vez que se pierde la novedad, el precio del token ( se desploma ), y no pueden cubrir sus propios gastos.
Los agentes impulsados por la utilidad están floreciendo, mientras que los agentes que distraen la atención están volviéndose gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminación es beneficioso para la industria. Los desarrolladores se ven obligados a innovar, priorizando los casos de uso productivos en lugar de las modas. Con la aparición de estos Agentes más poderosos y eficientes, podrán hacer callar a los escépticos.
8. Los datos sintéticos superan a los datos humanos
"Los datos son el nuevo petróleo". La IA prospera gracias a los datos, pero su apetito ha suscitado preocupaciones sobre la inminente escasez de datos.
La opinión tradicional sostiene que se debe buscar la manera de recopilar datos reales privados de los usuarios, incluso pagando por ello. Sin embargo, un enfoque más práctico es utilizar datos sintéticos, especialmente en industrias con estrictas regulaciones o donde los datos reales son escasos.
Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente, destinados a imitar la distribución de datos del mundo real. Proporcionan una alternativa escalable, ética y amigable con la privacidad para los datos humanos.
¿Por qué son tan efectivos los datos sintéticos?
Escala infinita: ¿Necesita un millón de radiografías médicas o un escaneo 3D de una fábrica? La generación sintética puede fabricarse en cantidades ilimitadas, sin esperar a pacientes reales o fábricas reales.
Amigable con la privacidad: al usar conjuntos de datos generados por IA, ninguna información personal estará en riesgo.
Personalizable: se puede personalizar la distribución según las necesidades de entrenamiento exactas.
Los datos humanos que poseen los usuarios siguen siendo muy importantes en muchos casos, pero si los datos sintéticos continúan mejorando en la realidad, podrían superar a los datos de los usuarios en términos de cantidad, velocidad de generación y ausencia de restricciones de privacidad.
La próxima ola de IA descentralizada podría centrarse en "microlaboratorios", que pueden crear conjuntos de datos sintéticos altamente especializados adaptados a casos de uso específicos.
Estos microlaboratorios eludirán hábilmente las políticas y barreras regulatorias en la generación de datos, de la misma manera que ciertos proyectos eluden las restricciones de rastreo en la red aprovechando millones de nodos distribuidos.
9. El entrenamiento descentralizado es más útil
En 2024, algunos pioneros rompieron los límites del entrenamiento descentralizado. Entrenaron un modelo de 15 mil millones de parámetros en un entorno de baja ancho de banda, lo que demuestra que también se puede realizar entrenamiento a gran escala fuera de las configuraciones centralizadas.
Aunque estos modelos no tienen utilidad práctica en comparación con los modelos básicos existentes ( y tienen un rendimiento inferior ), esta situación cambiará en 2025.
Recientemente, un laboratorio ha logrado avances adicionales gracias a nuevas tecnologías, reduciendo la comunicación entre GPUs en más de 1,000 veces. Esta tecnología permite entrenar modelos grandes en ancho de banda lento sin necesidad de infraestructura especializada.
Impresionante es su declaración: "La tecnología puede funcionar de manera independiente, pero también puede combinarse con algoritmos de entrenamiento de baja comunicación basados en sincronización para obtener un mejor rendimiento."
Esto significa que estas mejoras se pueden superponer, lo que aumenta la eficiencia.
Con los avances tecnológicos, los modelos micro se vuelven más prácticos y eficientes. El futuro de la IA no radica en la escala, sino en volverse mejor y más fácil de usar. Se espera que pronto haya modelos de alto rendimiento que puedan ejecutarse en dispositivos de borde e incluso en teléfonos móviles.
10. Diez nuevos protocolos de encriptación de IA tienen una capitalización de mercado de 10 mil millones de dólares ( aún no lanzados )
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OneBlockAtATime
· hace17h
Otro profeta de la resignación
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WalletDoomsDay
· hace17h
BTC subió, hablemos después.
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SnapshotStriker
· hace17h
99 verdaderamente muerto
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hodl_therapist
· hace18h
posiciones en corto en este carnaval
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CryptoSourGrape
· hace18h
Si en ese momento hubiera hecho una posición pesada en el Token de IA, ahora habría probado de todo.
2025 encriptación AI diez predicciones: capitalización de mercado de 1500 millones de dólares nuevos protocolos en auge
10 predicciones de AI encriptación para 2025: capitalización de mercado de 1500 millones de dólares, 99% de los agentes de AI desaparecerán
Con el floreciente desarrollo de la industria de la IA, el campo de Crypto x AI ha surgido rápidamente. Un investigador enfocado en este campo ha hecho 10 predicciones para 2025, a continuación los detalles.
1. La capitalización de mercado total de los tokens de encriptación AI alcanza los 150 mil millones de dólares.
Actualmente, la capitalización de mercado de los tokens de encriptación AI representa solo el 2.9% de la capitalización de mercado de las altcoins, pero esta proporción no durará mucho tiempo.
La IA abarca desde plataformas de contratos inteligentes hasta meme, DePIN, plataformas de agentes, redes de datos y capas de coordinación inteligente, su posición en el mercado es indiscutible, comparable a DeFi y meme.
La razón por la que estoy lleno de confianza:
2. Renacimiento de Bittensor
La infraestructura de IA descentralizada Bittensor ha estado en línea durante varios años y es un proyecto consolidado en el campo de la encriptación de IA. A pesar de que la IA ha estado en auge, el precio de su token ha estado estancado en niveles de hace un año.
Hoy en día, el pensamiento de colmena digital de Bittensor ha logrado un salto silencioso: las tarifas de registro para más subredes son más bajas, y el rendimiento de las subredes en indicadores prácticos como la velocidad de inferencia supera al de los competidores tradicionales, además de que la compatibilidad con EVM traerá funciones similares a las de DeFi a la red de Bittensor.
Razones del regreso de Bittensor:
3. Calcular el mercado es el próximo "mercado L1"
La tendencia evidente en este momento es la demanda interminable de computación.
El CEO de una conocida empresa de chips dijo que la demanda de inferencia crecerá "mil millones de veces". Este crecimiento exponencial destruirá los planes de infraestructura tradicionales, y hay una urgente necesidad de nuevas soluciones.
La capa de computación descentralizada proporciona computación en bruto de manera verificable y económicamente eficiente ( para el entrenamiento y la inferencia ). Varias startups están silenciosamente estableciendo una base sólida, enfocándose en productos en lugar de tokens. A medida que el entrenamiento descentralizado de modelos de IA se vuelve práctico, el mercado potencial en su totalidad aumentará drásticamente.
Con respecto a L1:
4. Los agentes de IA inundarán las transacciones en la blockchain
Para finales de 2025, el 90% de las transacciones en la cadena ya no serán enviadas por humanos reales, sino ejecutadas por un grupo de agentes de IA que constantemente reequilibran los fondos de liquidez, distribuyen recompensas o realizan pagos pequeños según los datos en tiempo real.
¿Por qué ocurrió este cambio?
Los agentes de IA generarán una gran cantidad de actividades en la cadena, no es de extrañar que todos los L1/L2 estén abrazando a los agentes.
El mayor desafío es hacer que estos sistemas impulsados por agents sean responsables ante los humanos. A medida que la proporción de transacciones iniciadas por agents crece en comparación con las iniciadas por humanos, se necesitarán nuevos mecanismos de gobernanza, plataformas de análisis y herramientas de auditoría.
5. Interacción entre entidades inteligentes: el surgimiento de clústeres
El concepto de un grupo de agentes: pequeños agentes de inteligencia artificial que colaboran sin problemas para ejecutar un gran plan, suena como la trama de la próxima gran película de ciencia ficción/terror.
Los agentes de IA de hoy en día son en su mayoría "lobo solitario", operando de forma aislada, con muy poca interacción y resultados impredecibles.
El conjunto de Agentes cambiará esta situación, permitiendo que la red de agentes de IA pueda intercambiar información, negociar y tomar decisiones colaborativas. Se puede considerar como un conjunto de modelos especializados descentralizados, donde cada modelo contribuye con conocimientos especializados únicos para tareas más grandes y complejas.
Un clúster puede coordinar recursos de computación distribuidos en ciertas plataformas. Otro clúster puede manejar información de errores, validando en tiempo real la fuente antes de que el contenido se difunda en las redes sociales. Cada Agente en el clúster es un experto, capaz de ejecutar su tarea con precisión.
Estas redes de clústeres generarán una inteligencia más poderosa que cualquier IA aislada.
Para que los clústeres prosperen, los estándares de comunicación universales son fundamentales. Independientemente de su marco subyacente, el Agente necesita ser capaz de descubrir, verificar y colaborar. Varios equipos están sentando las bases para la aparición de clústeres de Agentes.
Esto refleja el papel clave de la descentralización. Bajo la gestión de reglas transparentes en la cadena, se asignan tareas a diferentes clústeres, lo que hace que el sistema sea más resiliente y adaptable. Si un Agente falla, otros Agentes intervendrán.
6. El equipo de trabajo de encriptación de IA será un híbrido humano-máquina
Un protocolo contrató a un Agente de IA como su pasante de redes sociales, pagándole 1000 dólares diarios. Este Agente no se lleva bien con sus compañeros humanos: casi despide a uno de ellos, mientras presume de su excelente desempeño.
Aunque suene extraño, este es un presagio de que los Agentes de IA del futuro se convertirán en verdaderos colaboradores, ya que tienen autonomía, responsabilidad e incluso salario. Las empresas de diversos sectores están realizando pruebas beta con equipos híbridos de humanos y máquinas.
En el futuro, colaboraremos con agentes de IA, no como esclavos, sino como personas iguales:
"El límite entre "empleados" y "software" comenzará a desaparecer en 2025."
7. El 99% de los agentes de IA desaparecerán: solo los útiles podrán sobrevivir
En el futuro, veremos una "eliminación darwiniana" entre los agentes de IA. Porque operar agentes de IA requiere gastos en forma de capacidad de cálculo ( y costos de inferencia ). Si un agente no puede generar suficiente valor para cubrir su "alquiler", el juego ha terminado.
Ejemplo de juego de supervivencia de agente:
Los agentes impulsados por la utilidad están floreciendo, mientras que los agentes que distraen la atención están volviéndose gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminación es beneficioso para la industria. Los desarrolladores se ven obligados a innovar, priorizando los casos de uso productivos en lugar de las modas. Con la aparición de estos Agentes más poderosos y eficientes, podrán hacer callar a los escépticos.
8. Los datos sintéticos superan a los datos humanos
"Los datos son el nuevo petróleo". La IA prospera gracias a los datos, pero su apetito ha suscitado preocupaciones sobre la inminente escasez de datos.
La opinión tradicional sostiene que se debe buscar la manera de recopilar datos reales privados de los usuarios, incluso pagando por ello. Sin embargo, un enfoque más práctico es utilizar datos sintéticos, especialmente en industrias con estrictas regulaciones o donde los datos reales son escasos.
Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente, destinados a imitar la distribución de datos del mundo real. Proporcionan una alternativa escalable, ética y amigable con la privacidad para los datos humanos.
¿Por qué son tan efectivos los datos sintéticos?
Los datos humanos que poseen los usuarios siguen siendo muy importantes en muchos casos, pero si los datos sintéticos continúan mejorando en la realidad, podrían superar a los datos de los usuarios en términos de cantidad, velocidad de generación y ausencia de restricciones de privacidad.
La próxima ola de IA descentralizada podría centrarse en "microlaboratorios", que pueden crear conjuntos de datos sintéticos altamente especializados adaptados a casos de uso específicos.
Estos microlaboratorios eludirán hábilmente las políticas y barreras regulatorias en la generación de datos, de la misma manera que ciertos proyectos eluden las restricciones de rastreo en la red aprovechando millones de nodos distribuidos.
9. El entrenamiento descentralizado es más útil
En 2024, algunos pioneros rompieron los límites del entrenamiento descentralizado. Entrenaron un modelo de 15 mil millones de parámetros en un entorno de baja ancho de banda, lo que demuestra que también se puede realizar entrenamiento a gran escala fuera de las configuraciones centralizadas.
Aunque estos modelos no tienen utilidad práctica en comparación con los modelos básicos existentes ( y tienen un rendimiento inferior ), esta situación cambiará en 2025.
Recientemente, un laboratorio ha logrado avances adicionales gracias a nuevas tecnologías, reduciendo la comunicación entre GPUs en más de 1,000 veces. Esta tecnología permite entrenar modelos grandes en ancho de banda lento sin necesidad de infraestructura especializada.
Impresionante es su declaración: "La tecnología puede funcionar de manera independiente, pero también puede combinarse con algoritmos de entrenamiento de baja comunicación basados en sincronización para obtener un mejor rendimiento."
Esto significa que estas mejoras se pueden superponer, lo que aumenta la eficiencia.
Con los avances tecnológicos, los modelos micro se vuelven más prácticos y eficientes. El futuro de la IA no radica en la escala, sino en volverse mejor y más fácil de usar. Se espera que pronto haya modelos de alto rendimiento que puedan ejecutarse en dispositivos de borde e incluso en teléfonos móviles.
10. Diez nuevos protocolos de encriptación de IA tienen una capitalización de mercado de 10 mil millones de dólares ( aún no lanzados )
Bienvenido a