Predicciones de encriptación AI para 2025: la capitalización de mercado alcanzará los 150 mil millones de dólares, el 99% de los agentes inteligentes de AI desaparecerán
Con el floreciente desarrollo de la industria de la IA este año, el campo de la fusión entre encriptación y IA ha surgido rápidamente. Un investigador enfocado en el campo de la encriptación de IA ha hecho 10 predicciones para 2025, a continuación se detallan.
1. La capitalización de mercado del token de encriptación AI alcanza los 150 mil millones de dólares.
Actualmente, la capitalización de mercado de los encriptación AI tokens solo representa el 2.9% de la capitalización de mercado de las altcoins, pero esta proporción cambiará pronto.
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 será equivalente a la de DeFi y meme.
La razón por la que tengo plena confianza en esto:
La encriptación de IA se encuentra en el punto de fusión de las dos tecnologías más poderosas.
Evento desencadenante de la fiebre de la IA: La IPO de una gran empresa de IA o un evento similar podría provocar una locura global por la IA. Al mismo tiempo, el capital de Web2 ya ha comenzado a prestar atención a la infraestructura de IA descentralizada.
Entusiasmo de los minoristas: El concepto de IA es fácil de entender y emocionante, los minoristas ahora pueden participar en la inversión a través de tokens. La fiebre del oro que surge de los memes en 2024 se repetirá en el campo de la IA, 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 la popularidad de la IA, el precio de su token ha estado rondando los niveles de hace un año.
Hoy en día, el pensamiento del colmenar digital de Bittensor ha logrado un salto silencioso: las tarifas de registro de más subredes son más bajas, el rendimiento de las subredes en indicadores prácticos como la velocidad de inferencia supera al de sus homólogos de Web2, y la compatibilidad con EVM traerá funciones similares a DeFi a la red de Bittensor.
Razones por las que Bittensor está de regreso:
Emisiones basadas en el mercado: dTAO vincula directamente las recompensas de bloque con la innovación y el rendimiento práctico y medible. Cuanto mejor sea la subred, más valor tendrá su token.
Flujo de capital concentrado: los inversores finalmente pueden apuntar a los subredes específicas en las que creen.
Integración EVM: La compatibilidad con EVM ha atraído a una comunidad de desarrolladores nativos de encriptación más amplia, cerrando la brecha con otras redes.
3. Calcular el mercado es el próximo "mercado L1"
La tendencia evidente en la actualidad es la demanda interminable de cálculo.
Un CEO de una empresa de chips dijo que la demanda de inferencia crecerá "mil millones de veces". Este crecimiento exponencial destruirá los planes de infraestructura tradicionales, y se necesitan urgentemente nuevas soluciones.
La capa de computación descentralizada proporciona cómputo en bruto de manera verificable y económicamente eficiente ( para entrenamiento e inferencia ). Algunas startups están construyendo silenciosamente una base sólida, enfocándose en el producto en lugar de en el token. A medida que el entrenamiento descentralizado de modelos de IA se vuelve práctico, el mercado potencial en su conjunto aumentará drásticamente.
Con respecto a L1:
Al igual que en 2021: ¿recuerdas cómo varias cadenas públicas competían por ser la "mejor" L1? También habrá una competencia similar entre los protocolos de encriptación, luchando por los desarrolladores y las aplicaciones de IA que construyan sobre su capa de encriptación.
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 se vea insignificante. Si estas soluciones de computación descentralizada pueden atraer siquiera a una pequeña parte de los clientes tradicionales de la nube, podremos ver la próxima ola de crecimiento de 10 o 100 veces.
4. Los agentes de IA inundarán las transacciones de la cadena de bloques
Para finales de 2025, el 90% de las transacciones en la cadena ya no serán enviadas por humanos reales, sino que serán ejecutadas por un grupo de agentes de inteligencia artificial que reequilibran constantemente los fondos de liquidez, distribuyen recompensas o realizan pagos pequeños según los datos en tiempo real.
¿Por qué ocurrió esta transformación?
No más errores humanos: los contratos inteligentes se ejecutan completamente según el código. A su vez, los agentes de IA pueden procesar grandes cantidades 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 en el contexto de que los costos de transacción en algunas cadenas públicas están en tendencia a la baja.
Infraestructura invisible: si se puede reducir un poco de inconvenientes, la humanidad estará dispuesta a renunciar al control directo.
Los agentes de IA generarán una gran cantidad de actividades en la cadena, no es de extrañar que todas las cadenas públicas estén abrazando a los agentes inteligentes.
El mayor desafío es hacer que estos sistemas impulsados por agentes sean responsables ante los humanos. A medida que la proporción de transacciones iniciadas por agentes frente a transacciones iniciadas por humanos sigue creciendo, se necesitarán nuevos mecanismos de gobernanza, plataformas de análisis y herramientas de auditoría.
5. Interacción entre entidades inteligentes: el auge de los clústeres
El concepto de un enjambre de agentes inteligentes: microagentes de IA que colaboran sin problemas para ejecutar grandes planes, suena como la trama de la próxima gran película de ciencia ficción / terror.
Hoy en día, la mayoría de los agentes de IA son "lobos solitarios", operando de manera aislada, con pocas interacciones y resultados impredecibles.
Los grupos de agentes inteligentes cambiarán 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 aporta 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 errónea, verificando en tiempo real la fuente antes de que el contenido se difunda en las redes sociales. Cada agente en el clúster es un experto y puede ejecutar su tarea con precisión.
Estas redes de clústeres generarán una inteligencia más poderosa que cualquier IA aislada individual.
Para que los clústeres prosperen, los estándares de comunicación universales son fundamentales. Independientemente de su marco subyacente, los agentes necesitan poder descubrir, verificar y colaborar. Algunos 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 varios clústeres, haciendo que el sistema sea más resiliente y adaptable. Si un agente falla, otros agentes intervendrán.
6. El equipo de trabajo de encriptación AI será un híbrido de humanos y máquinas
Un protocolo contrató a un agente de IA como su pasante de redes sociales, pagándole 1000 dólares al día. Este agente no se lleva bien con sus colegas humanos: casi despide a uno de ellos, mientras presume de su excelente rendimiento.
Aunque suene extraño, este es el presagio de que los agentes de inteligencia artificial del futuro se convertirán en verdaderos colaboradores, teniendo autonomía, responsabilidad e incluso salario. Las empresas de diversas industrias 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: los agentes pueden manejar grandes cantidades de datos, comunicarse entre sí y tomar decisiones las 24 horas del día, sin necesidad de dormir o descansar con 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, que garantiza que las operaciones importantes de los agentes inteligentes sigan condiciones/reglas específicas.
Las normas sociales están en constante desarrollo: pronto comenzaremos a pensar en la etiqueta de interactuar con agentes inteligentes: ¿diremos "por favor" y "gracias" a la IA? ¿Les haremos responsables moralmente por sus errores, o culparemos a sus desarrolladores?
"Empleado" y "software" comenzarán a desdibujarse 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 un agente de IA requiere un gasto en forma de capacidad de cálculo (, es decir, el costo de inferencia ). Si el agente no puede generar suficiente valor para pagar su "alquiler", el juego habrá terminado.
Ejemplo de juego de supervivencia de inteligencia artificial:
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 es suficiente para cubrir sus costos de computación, y solo entonces prosperará.
Robot de arbitraje DEX: Un agente que utiliza las diferencias de precios entre intercambios descentralizados puede generar ingresos estables, pagando sus tarifas de razonamiento.
Shitposter en plataformas sociales: ¿los KOL de IA virtual tienen chistes adorables, pero carecen de fuentes de ingresos sostenibles? Una vez que la novedad desaparece, el precio del token ( se desploma ), y no pueden cubrir sus propios gastos.
Los agentes impulsados por la utilidad están prosperando, mientras que los agentes que distraen la atención se están volviendo gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminación es beneficioso para la industria. Los desarrolladores se ven obligados a innovar, priorizando los casos de uso prácticos en lugar de las modas. A medida que estos agentes más poderosos y eficientes aparecen, pueden hacer que los escépticos se queden sin palabras.
8. Los datos sintéticos superan 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 perspectiva tradicional sostiene que se deben hacer esfuerzos para recopilar datos privados reales de los usuarios, e incluso pagar por ellos. Sin embargo, un enfoque más práctico es utilizar datos sintéticos, especialmente en industrias con regulaciones estrictas o donde los datos reales son escasos.
Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente, diseñados para imitar la distribución de datos del mundo real. Ofrecen una alternativa escalable, ética y amigable con la privacidad para los datos humanos.
¿Por qué son tan efectivos los datos sintéticos?
Escala ilimitada: ¿Necesitas un millón de radiografías médicas o escaneos 3D de una fábrica? La generación sintética puede producirse en cantidades ilimitadas, sin necesidad de esperar a pacientes reales o fábricas reales.
Amigable con la privacidad: al utilizar conjuntos de datos generados por inteligencia artificial, ninguna información personal estará en riesgo.
Personalizable: se puede personalizar la distribución según las necesidades de entrenamiento exactas.
Los datos humanos que posee el usuario siguen siendo muy importantes en muchos casos, pero si los datos sintéticos continúan mejorando en la realidad, podrían superar a los datos del usuario en cantidad, velocidad de generación y sin restricciones de privacidad.
La próxima ola de IA descentralizada podría centrarse en "laboratorios en miniatura", que pueden crear conjuntos de datos sintéticos altamente especializados personalizados para casos de uso específicos.
Estos microlaboratorios sortearán hábilmente las políticas y regulaciones en la generación de datos, de la misma manera que ciertos proyectos eluden las limitaciones 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. Se entrenó un modelo de 15 mil millones de parámetros en un entorno de bajo ancho de banda, lo que demuestra que también se puede realizar un entrenamiento a gran escala fuera de los entornos centralizados tradicionales.
Aunque estos modelos no tienen utilidad práctica en comparación con los modelos básicos existentes ( y tienen un rendimiento más bajo ), esta situación cambiará en 2025.
Esta semana, un laboratorio ha logrado avances adicionales gracias a una nueva tecnología, reduciendo la comunicación entre GPU en más de 1,000 veces. Esta nueva tecnología permite el entrenamiento de modelos grandes en ancho de banda lento sin necesidad de infraestructura especializada.
Impresionante es su declaración: "Esta 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 el avance de la tecnología, los modelos micro se están volviendo 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 tengamos modelos de alto rendimiento que puedan ejecutarse en dispositivos de borde e incluso en teléfonos móviles.
10. Diez nuevos protocolos de encriptación AI con una capitalización de mercado de 1,000 millones de dólares ( aún no han sido lanzados )
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FallingLeaf
· 07-19 22:49
Vivir significa tener que obtener algo de moneda.
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gas_guzzler
· 07-19 08:07
¿Ya se ha caído a cero después de unos años? Despierta.
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OneBlockAtATime
· 07-17 15:22
Tan caro que duele el riñón y aún puede subir más.
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MevShadowranger
· 07-17 15:19
¿Qué hay que predecir? Tomar a la gente por tonta y ya está.
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YieldChaser
· 07-17 15:16
¿El salario vacío solo quiere hacer dinero? NGMI.
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AirdropHustler
· 07-17 15:10
Jaja, todo depende de la charla, no hables conmigo de IA.
Encriptación AI predicción 2025: capitalización de mercado de 1500 millones de dólares, el 99% de los agentes desaparecerán.
Predicciones de encriptación AI para 2025: la capitalización de mercado alcanzará los 150 mil millones de dólares, el 99% de los agentes inteligentes de AI desaparecerán
Con el floreciente desarrollo de la industria de la IA este año, el campo de la fusión entre encriptación y IA ha surgido rápidamente. Un investigador enfocado en el campo de la encriptación de IA ha hecho 10 predicciones para 2025, a continuación se detallan.
1. La capitalización de mercado del token de encriptación AI alcanza los 150 mil millones de dólares.
Actualmente, la capitalización de mercado de los encriptación AI tokens solo representa el 2.9% de la capitalización de mercado de las altcoins, pero esta proporción cambiará pronto.
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 será equivalente a la de DeFi y meme.
La razón por la que tengo plena confianza en esto:
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 la popularidad de la IA, el precio de su token ha estado rondando los niveles de hace un año.
Hoy en día, el pensamiento del colmenar digital de Bittensor ha logrado un salto silencioso: las tarifas de registro de más subredes son más bajas, el rendimiento de las subredes en indicadores prácticos como la velocidad de inferencia supera al de sus homólogos de Web2, y la compatibilidad con EVM traerá funciones similares a DeFi a la red de Bittensor.
Razones por las que Bittensor está de regreso:
3. Calcular el mercado es el próximo "mercado L1"
La tendencia evidente en la actualidad es la demanda interminable de cálculo.
Un CEO de una empresa de chips dijo que la demanda de inferencia crecerá "mil millones de veces". Este crecimiento exponencial destruirá los planes de infraestructura tradicionales, y se necesitan urgentemente nuevas soluciones.
La capa de computación descentralizada proporciona cómputo en bruto de manera verificable y económicamente eficiente ( para entrenamiento e inferencia ). Algunas startups están construyendo silenciosamente una base sólida, enfocándose en el producto en lugar de en el token. A medida que el entrenamiento descentralizado de modelos de IA se vuelve práctico, el mercado potencial en su conjunto aumentará drásticamente.
Con respecto a L1:
4. Los agentes de IA inundarán las transacciones de la cadena de bloques
Para finales de 2025, el 90% de las transacciones en la cadena ya no serán enviadas por humanos reales, sino que serán ejecutadas por un grupo de agentes de inteligencia artificial que reequilibran constantemente los fondos de liquidez, distribuyen recompensas o realizan pagos pequeños según los datos en tiempo real.
¿Por qué ocurrió esta transformación?
Los agentes de IA generarán una gran cantidad de actividades en la cadena, no es de extrañar que todas las cadenas públicas estén abrazando a los agentes inteligentes.
El mayor desafío es hacer que estos sistemas impulsados por agentes sean responsables ante los humanos. A medida que la proporción de transacciones iniciadas por agentes frente a transacciones iniciadas por humanos sigue creciendo, se necesitarán nuevos mecanismos de gobernanza, plataformas de análisis y herramientas de auditoría.
5. Interacción entre entidades inteligentes: el auge de los clústeres
El concepto de un enjambre de agentes inteligentes: microagentes de IA que colaboran sin problemas para ejecutar grandes planes, suena como la trama de la próxima gran película de ciencia ficción / terror.
Hoy en día, la mayoría de los agentes de IA son "lobos solitarios", operando de manera aislada, con pocas interacciones y resultados impredecibles.
Los grupos de agentes inteligentes cambiarán 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 aporta 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 errónea, verificando en tiempo real la fuente antes de que el contenido se difunda en las redes sociales. Cada agente en el clúster es un experto y puede ejecutar su tarea con precisión.
Estas redes de clústeres generarán una inteligencia más poderosa que cualquier IA aislada individual.
Para que los clústeres prosperen, los estándares de comunicación universales son fundamentales. Independientemente de su marco subyacente, los agentes necesitan poder descubrir, verificar y colaborar. Algunos 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 varios clústeres, haciendo que el sistema sea más resiliente y adaptable. Si un agente falla, otros agentes intervendrán.
6. El equipo de trabajo de encriptación AI será un híbrido de humanos y máquinas
Un protocolo contrató a un agente de IA como su pasante de redes sociales, pagándole 1000 dólares al día. Este agente no se lleva bien con sus colegas humanos: casi despide a uno de ellos, mientras presume de su excelente rendimiento.
Aunque suene extraño, este es el presagio de que los agentes de inteligencia artificial del futuro se convertirán en verdaderos colaboradores, teniendo autonomía, responsabilidad e incluso salario. Las empresas de diversas industrias 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:
"Empleado" y "software" comenzarán a desdibujarse 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 un agente de IA requiere un gasto en forma de capacidad de cálculo (, es decir, el costo de inferencia ). Si el agente no puede generar suficiente valor para pagar su "alquiler", el juego habrá terminado.
Ejemplo de juego de supervivencia de inteligencia artificial:
Los agentes impulsados por la utilidad están prosperando, mientras que los agentes que distraen la atención se están volviendo gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminación es beneficioso para la industria. Los desarrolladores se ven obligados a innovar, priorizando los casos de uso prácticos en lugar de las modas. A medida que estos agentes más poderosos y eficientes aparecen, pueden hacer que los escépticos se queden sin palabras.
8. Los datos sintéticos superan 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 perspectiva tradicional sostiene que se deben hacer esfuerzos para recopilar datos privados reales de los usuarios, e incluso pagar por ellos. Sin embargo, un enfoque más práctico es utilizar datos sintéticos, especialmente en industrias con regulaciones estrictas o donde los datos reales son escasos.
Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente, diseñados para imitar la distribución de datos del mundo real. Ofrecen 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 posee el usuario siguen siendo muy importantes en muchos casos, pero si los datos sintéticos continúan mejorando en la realidad, podrían superar a los datos del usuario en cantidad, velocidad de generación y sin restricciones de privacidad.
La próxima ola de IA descentralizada podría centrarse en "laboratorios en miniatura", que pueden crear conjuntos de datos sintéticos altamente especializados personalizados para casos de uso específicos.
Estos microlaboratorios sortearán hábilmente las políticas y regulaciones en la generación de datos, de la misma manera que ciertos proyectos eluden las limitaciones 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. Se entrenó un modelo de 15 mil millones de parámetros en un entorno de bajo ancho de banda, lo que demuestra que también se puede realizar un entrenamiento a gran escala fuera de los entornos centralizados tradicionales.
Aunque estos modelos no tienen utilidad práctica en comparación con los modelos básicos existentes ( y tienen un rendimiento más bajo ), esta situación cambiará en 2025.
Esta semana, un laboratorio ha logrado avances adicionales gracias a una nueva tecnología, reduciendo la comunicación entre GPU en más de 1,000 veces. Esta nueva tecnología permite el entrenamiento de modelos grandes en ancho de banda lento sin necesidad de infraestructura especializada.
Impresionante es su declaración: "Esta 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 el avance de la tecnología, los modelos micro se están volviendo 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 tengamos modelos de alto rendimiento que puedan ejecutarse en dispositivos de borde e incluso en teléfonos móviles.
10. Diez nuevos protocolos de encriptación AI con una capitalización de mercado de 1,000 millones de dólares ( aún no han sido lanzados )
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