A fusão da IA e Web3: Retrospectiva dos destaques da Conferência de Consenso de Hong Kong 2025

Recentemente, a IA e o Web3, como motores de inovação tecnológica, estão a liderar a humanidade rumo à próxima fase de crescimento tecnológico. A experiência revolucionária de IA trazida pelo ChatGPT fez com que a IA em blockchain evoluísse rapidamente de um conceito para um dos setores de desenvolvimento sustentável mais promissores no espaço Web3.

Na recente Conferência de Consenso de Hong Kong 2025, a fusão da IA com o Web3 tornou-se um tópico popular, permeando as discussões no auditório principal e nas sessões paralelas da conferência. Vamos rever juntos alguns dos principais domínios relacionados a projetos de IA discutidos nesta conferência.

Um, Infraestrutura de IA

1. Plataforma e estrutura do Agente de IA

A plataforma e o framework de lançamento do Agente de IA têm recebido muita atenção nos últimos seis meses. Esses projetos oferecem uma plataforma de baixo custo para desenvolvedores e usuários comuns criarem e utilizarem Agentes de IA, tornando-se uma das direções principais desta rodada de projetos de IA.

• 0G Labs: o primeiro sistema operacional de inteligência artificial descentralizada (deAIOS), construindo uma Layer 1 exclusiva para IA, conectando recursos computacionais, dados e modelos, criando um ecossistema de desenvolvimento de IA distribuído.

• DeAgentAI: Plataforma inovadora focada em Agentes de IA descentralizados, dedicada a promover o desenvolvimento de Sistemas Multi-Agente.

• Autonomys Network: uma pilha de infraestrutura descentralizada, destinada a realizar uma colaboração segura e autônoma entre humanos e máquinas. Os usuários podem criar agentes de IA autônomos.

• Gaia Network: plataforma de infraestrutura de IA descentralizada, que suporta o desenvolvimento e a execução distribuídos de Agentes de IA e aplicações.

• Questflow: uma rede descentralizada de múltiplos Agentes de IA, onde os usuários apenas precisam descrever suas necessidades e a rede de agentes de IA pode concluir as tarefas de forma autônoma.

2. Inteligência Artificial Descentralizada

A IA descentralizada é o objetivo final da IA em blockchain. Vários projetos estão se esforçando nas áreas de poder computacional, dados e modelos, visando quebrar o monopólio das grandes empresas sobre LLM de forma descentralizada, ajudando o público a obter a propriedade dos dados e modelos.

• Vana: dedicado a construir uma plataforma de soberania de dados do utilizador descentralizada, transformando dados pessoais em ativos financeiros.

• Hyperbolic: Plataforma de nuvem de IA de acesso aberto, que integra recursos computacionais globais, oferecendo aos usuários recursos de GPU e serviços de IA econômicos e escaláveis.

• OpenLedger: Focado na próxima geração de redes de IA e blockchain, oferecendo infraestrutura econômica descentralizada.

• IO.NET: plataforma de computação descentralizada que oferece acesso sob demanda a clusters de GPU e CPU.

• Aethir: uma plataforma inovadora focada em fornecer infraestrutura de computação em nuvem distribuída.

• MinionLab: rede de agentes inteligentes autônomos descentralizados, usada para mineração de dados da internet em tempo real.

• GAIB: Soluções de camada econômica dedicadas à IA e computação de alto desempenho, considerando as GPUs como ativos e a capacidade de computação como moeda.

• Kite AI: uma plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 projetada para a economia de inteligência artificial.

• Automata: fornece proteção de privacidade em camada intermediária e funcionalidades de computação sem rastreamento para aplicações descentralizadas.

• AI Público: criar uma plataforma de dados de IA aberta e transparente, que suporte a coleta e rotulagem de dados multimodais.

3. AI verificável

Um dos desafios importantes do desenvolvimento da IA é a falta de transparência no processo de treinamento e a questão da precisão dos resultados gerados pela IA. Alguns projetos estão utilizando tecnologias como ZKP e TEE para alcançar a verificabilidade do processo de treinamento da IA, garantindo a confiabilidade dos resultados gerados pela IA.

• Phala Network: Plataforma de computação em nuvem descentralizada, que oferece serviços de computação privada e raciocínio de IA confiáveis para aplicações em cadeia.

• Brevis: motor de computação descentralizado, que oferece AI off-chain e computação em blockchain verificáveis.

• Verisense Network: uma plataforma inovadora focada na validação descentralizada de dados e em IA confiável.

II. Casos de uso de IA: Potencial e Expectativas

Em comparação com a rica infraestrutura de IA, os projetos reais de casos de uso de IA que se destacam ainda são relativamente poucos. Alguns projetos que merecem destaque incluem:

• Narra: Plataforma de Agente AI Gamefi na Berachain, gera conteúdos narrativos dinâmicos em tempo real.

• AI Travel: Assistente de viagem impulsionado por IA, que ajuda os usuários a personalizar automaticamente planos de viagem.

• HeyTracyAI: Agente de comentário desportivo focado na área do basquetebol.

• AskJimmy: uma plataforma de Agente de IA focada nas áreas de finanças e negociação.

Três, a transição de projetos tradicionais para a IA

Muitos projetos tradicionais de Web3 também começaram a abraçar a IA, anunciando seus respectivos planos de transição para a IA:

• As blockchains como Sui, Near, Flow e Aptos estão ativamente envolvidas em conferências relacionadas à IA, afirmando que os Agentes de IA ajudam a simplificar processos de interação complexos em blockchain.

• Eigenlayer está a construir uma camada de confiança descentralizada (Decentralized Trust), fornecendo provas em cadeia para operações off-chain como treinamento e inferência de IA, previsões, entre outras.

Quatro, Desafios e Futuro

Apesar das perspetivas brilhantes, o desenvolvimento de AI em cadeia ainda enfrenta vários desafios, incluindo a falta de fiabilidade dos modelos, a ambiguidade das intenções das palavras-chave, limitações de armazenamento e hardware, bem como questões de segurança e privacidade. Esses desafios não apenas trazem dificuldades técnicas, mas também geram enormes oportunidades de inovação. A longo prazo, a indústria está cheia de esperança para o desenvolvimento de AI em cadeia, esperando impulsionar conjuntamente a fusão e prosperidade da AI com o Web3, através do aprimoramento adicional da infraestrutura, inovação de casos de uso e colaboração da comunidade.