10 previsões para a encriptação AI em 2025: capitalização de mercado atinge 150 mil milhões de dólares, 99% dos agentes inteligentes de AI desaparecerão
Com o florescimento da indústria de IA este ano, o campo de fusão entre encriptação e IA surgiu rapidamente. Um investigador focado na área de encriptação de IA fez 10 previsões para 2025, e aqui estão os detalhes.
1. A capitalização de mercado do token de encriptação AI atinge 1500 bilhões de dólares.
Atualmente, a capitalização de mercado dos tokens de encriptação AI representa apenas 2,9% da capitalização de mercado das altcoins, mas essa proporção mudará em breve.
A IA abrange desde plataformas de contratos inteligentes até meme, DePIN e plataformas de agentes, redes de dados e camadas de coordenação inteligente, sua posição no mercado estará ao lado de DeFi e meme.
A razão pela qual estou confiante nisso:
A encriptação de AI está no ponto de fusão de duas das tecnologias mais poderosas.
O entusiasmo pela IA provoca eventos: o IPO ou eventos semelhantes de uma grande empresa de IA podem desencadear uma euforia global em torno da IA. Ao mesmo tempo, o capital do Web2 já começou a prestar atenção às infraestruturas de IA descentralizadas.
Entusiasmo dos pequenos investidores: o conceito de IA é fácil de entender e emocionante, os pequenos investidores agora podem participar do investimento através de tokens. A febre do ouro gerada pelos memes em 2024 irá se repetir no campo da IA, apenas que a IA realmente está mudando o mundo.
2. Renascer do Bittensor
A infraestrutura descentralizada de IA Bittensor está online há vários anos e é um projeto estabelecido no campo da encriptação de IA. Embora a IA tenha estado em alta, o preço do seu token tem permanecido em níveis semelhantes aos de um ano atrás.
Hoje, o pensamento digital em colmeia da Bittensor alcançou um salto silencioso: as taxas de registro para mais sub-redes são mais baixas, as sub-redes superam os concorrentes do Web2 em métricas práticas como velocidade de inferência, e a compatibilidade com EVM traz funcionalidades semelhantes às de DeFi para a rede Bittensor.
As razões para o retorno do Bittensor:
Emissões baseadas no mercado: dTAO liga diretamente as recompensas de bloco à inovação e ao desempenho prático e mensurável. Quanto melhor a sub-rede, mais valiosos se tornam os seus tokens.
Concentração do fluxo de capital: os investidores podem, em última análise, direcionar-se para os sub-redes específicas em que acreditam.
Integração EVM: A compatibilidade com EVM atrai uma comunidade de desenvolvedores nativos de encriptação mais ampla, fechando a lacuna com outras redes.
3. O mercado de cálculo é o próximo "mercado L1"
Atualmente, a grande tendência evidente é a demanda infinita por computação.
O CEO de uma empresa de chips disse que a demanda por inferência vai crescer "mil milhões de vezes". Este crescimento exponencial irá desestabilizar os planos de infraestrutura tradicionais, e novas soluções são urgentemente necessárias.
A camada de computação descentralizada fornece computação bruta de forma verificável e economicamente eficiente ( para treinamento e inferência ). Algumas startups estão silenciosamente construindo uma base sólida, focando em produtos em vez de tokens. À medida que o treinamento descentralizado de modelos de IA se torna prático, todo o mercado potencial aumentará drasticamente.
Comparado ao L1:
Assim como em 2021: Lembra-se de várias blockchains públicas competindo pelo "melhor" L1? Também haverá uma competição semelhante entre protocolos de computação, disputando desenvolvedores e aplicações de IA que construam em sua camada de computação.
Demanda Web2: um mercado de computação em nuvem com um tamanho que varia de 680 bilhões a 2,5 trilhões de dólares, fazendo com que o mercado de encriptação de IA pareça pequeno em comparação. Se essas soluções de computação descentralizada conseguirem atrair mesmo uma pequena parte dos clientes tradicionais de nuvem, poderemos ver a próxima onda de crescimento de 10 ou 100 vezes.
4. Os agentes de IA irão inundar as transações em blockchain
Até ao final de 2025, 90% das transações em cadeia não serão mais enviadas por humanos reais, mas sim executadas por um conjunto de agentes de IA que continuam a reequilibrar os pools de liquidez, distribuir recompensas ou executar pequenos pagamentos com base em dados em tempo real.
Por que essa mudança ocorreu?
Não haverá mais erros humanos: os contratos inteligentes são executados exatamente conforme codificados. Por outro lado, os agentes de IA podem processar grandes quantidades de dados mais rapidamente e com mais precisão do que os humanos reais.
Pagamentos de pequeno valor: essas transações impulsionadas por agentes se tornarão menores, mais frequentes e mais eficientes. Especialmente em um cenário onde os custos de transação em algumas blockchains estão em tendência de queda.
Infraestrutura invisível: Se puder reduzir alguns aborrecimentos, a humanidade estará disposta a abrir mão do controle direto.
Os agentes de IA gerarão uma grande quantidade de atividades na cadeia, não é de admirar que todas as blockchains públicas estejam a abraçar os agentes inteligentes.
O maior desafio é garantir que esses sistemas impulsionados por agentes sejam responsáveis perante os humanos. À medida que a proporção de transações iniciadas por agentes em relação às transações iniciadas por humanos continua a crescer, serão necessárias novas mecânicas de governança, plataformas de análise e ferramentas de auditoria.
5. Interação entre Inteligências: Ascensão dos Clusters
O conceito de agrupamento de agentes inteligentes – pequenos agentes de IA colaborando de forma harmoniosa para executar planos grandiosos, soa como a trama do próximo grande filme de ficção científica/terror.
Hoje em dia, a maioria dos agentes de IA são "lobos solitários", funcionando de forma isolada, com pouca interação e imprevisíveis.
Os agrupamentos de agentes inteligentes vão mudar esta situação, permitindo que a rede de agentes de IA possa trocar informações, negociar e tomar decisões colaborativas. Pode-se vê-lo como um conjunto descentralizado de modelos especializados, onde cada modelo contribui com conhecimento especializado único para tarefas maiores e mais complexas.
Um cluster pode coordenar recursos de computação distribuída em certas plataformas. Outro cluster pode lidar com informações de erro, verificando a origem em tempo real antes que o conteúdo seja disseminado nas redes sociais. Cada agente no cluster é um especialista, capaz de executar sua tarefa com precisão.
Estas redes de clusters gerarão uma inteligência mais poderosa do que qualquer IA isolada.
Para que os clusters prosperem, padrões de comunicação universais são essenciais. Independentemente da sua estrutura subjacente, os agentes precisam ser capazes de descobrir, validar e cooperar. Algumas equipas estão a estabelecer as bases para o surgimento de clusters de agentes.
Isto reflete o papel crucial da descentralização. Sob a gestão de regras transparentes na cadeia, as tarefas são atribuídas a vários clusters, tornando o sistema mais resiliente e adaptável. Se um agente falhar, outros agentes intervirão.
6. A equipe de trabalho de encriptação de IA será um híbrido homem-máquina
Um determinado protocolo contratou um agente de IA como estagiário de redes sociais, pagando-lhe 1000 dólares por dia. Este agente não se deu bem com seus colegas humanos - quase demitiu um deles, enquanto se gabar de seu desempenho excepcional.
Embora pareça estranho, este é um sinal de que os futuros agentes de IA se tornarão verdadeiros colaboradores, possuindo autonomia, responsabilidade e até salários. Empresas de vários setores estão a realizar testes beta com equipas mistas de humanos e máquinas.
No futuro, iremos colaborar com agentes de IA, não como escravos, mas como pessoas iguais:
Aumento da produtividade: os agentes podem processar grandes volumes de dados, comunicar-se entre si e tomar decisões 24 horas por dia, sem precisar dormir ou fazer pausas para café.
Estabelecer confiança através de contratos inteligentes: a blockchain é um supervisor imparcial, que não se cansa e nunca esquece. Um livro razão em cadeia, que garante que as operações importantes dos agentes inteligentes sigam condições/regras específicas.
As normas sociais estão em constante evolução: em breve começaremos a pensar sobre a etiqueta na interação com agentes inteligentes — diríamos "por favor" e "obrigado" aos AIs? Faremos com que eles tenham responsabilidade moral por erros, ou os culpamos pelos seus desenvolvedores?
"Funcionário" e "software" começarão a desaparecer as fronteiras em 2025.
7. 99% dos agentes de IA desaparecerão - apenas os úteis poderão sobreviver
No futuro, veremos a eliminação "darwiniana" entre os agentes de IA. Pois a execução de agentes de IA requer gastos em forma de capacidade computacional (, ou seja, custos de raciocínio ). Se um agente não conseguir gerar valor suficiente para pagar seu "aluguel", o jogo termina.
Exemplo de jogo de sobrevivência de agentes inteligentes:
Crédito de carbono em inteligência artificial: imagine um agente a pesquisar uma rede de energia descentralizada, a identificar ineficiências e a negociar autonomamente créditos de carbono tokenizados. O dinheiro que ganha é suficiente para cobrir os seus custos de computação, caso contrário, não prosperará.
Robô de arbitragem DEX: Um agente que utiliza a diferença de preços entre as exchanges descentralizadas pode gerar uma renda estável, cobrindo suas taxas de raciocínio.
Shitposter na plataforma social: o KOL virtual de IA tem piadas adoráveis, mas não tem uma fonte de renda sustentável? Assim que a novidade desaparece (, o preço do token despenca ), e não consegue cobrir suas próprias despesas.
Agentes impulsionados por utilidade estão a prosperar, enquanto agentes com atenção dispersa estão a tornar-se gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminação é benéfico para a indústria. Os desenvolvedores são forçados a inovar, priorizando casos de uso práticos em vez de truques. Com o surgimento desses agentes mais poderosos e eficientes, os céticos serão silenciados.
8. Dados sintéticos superam dados humanos
"Os dados são o novo petróleo". A IA depende dos dados para prosperar, mas seu apetite gerou preocupações sobre a iminente escassez de dados.
A visão tradicional considera que se deve encontrar maneiras de coletar dados pessoais reais dos usuários, mesmo pagando por isso. No entanto, uma abordagem mais prática é usar dados sintéticos, especialmente em indústrias com regulamentação rigorosa ou onde os dados reais são escassos.
Os dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente, destinados a imitar a distribuição de dados do mundo real. Eles oferecem uma alternativa escalável, ética e favorável à privacidade para dados humanos.
Por que os dados sintéticos são tão eficazes:
Escala infinita: precisa de um milhão de raios-X médicos ou de uma digitalização 3D de uma fábrica? A geração sintética pode ser fabricada em quantidades ilimitadas, sem precisar esperar por pacientes reais ou fábricas reais.
Amigável à privacidade: ao usar conjuntos de dados gerados por inteligência artificial, nenhuma informação pessoal estará em risco.
Personalizável: é possível personalizar a distribuição de acordo com as necessidades de treino específicas.
Os dados humanos que os usuários possuem ainda são muito importantes em muitos casos, mas se os dados sintéticos continuarem a melhorar na realidade, podem superar os dados dos usuários em termos de quantidade, velocidade de geração e ausência de restrições de privacidade.
A próxima onda de IA descentralizada pode ser centrada em "mini laboratórios", que podem criar conjuntos de dados sintéticos altamente especializados, adaptados a casos de uso específicos.
Esses micro-laboratórios contornarão habilidosamente as políticas e barreiras regulatórias na geração de dados - assim como alguns projetos contornam as limitações de scraping da web utilizando milhões de nós distribuídos.
9. O treinamento descentralizado é mais útil
Em 2024, alguns pioneiros romperam os limites do treinamento descentralizado. Um modelo de 15 bilhões de parâmetros foi treinado em um ambiente de baixa largura de banda, provando que o treinamento em grande escala também pode ser realizado fora de configurações centralizadas.
Embora esses modelos não tenham utilidade prática em comparação com os modelos básicos existentes ( com desempenho inferior ), essa situação mudará em 2025.
Esta semana, um laboratório fez progressos adicionais com a nova tecnologia, reduzindo a comunicação entre GPUs em mais de 1.000 vezes. Esta nova tecnologia permite o treinamento de grandes modelos em largura de banda lenta sem a necessidade de infraestrutura especializada.
Impressionante é a sua declaração: "Esta tecnologia pode operar de forma independente, mas também pode ser combinada com algoritmos de treinamento de baixa comunicação baseados em sincronização para obter um desempenho melhor."
Isto significa que estas melhorias podem ser acumuladas, aumentando assim a eficiência.
Com o avanço da tecnologia, os modelos micro tornam-se mais práticos e eficientes; o futuro da IA não está na escala, mas em tornar-se melhor e mais fácil de usar. Espera-se que em breve haja modelos de alto desempenho que possam ser executados em dispositivos de borda e até mesmo em telemóveis.
10. Dez novos protocolos de encriptação de IA têm uma capitalização de mercado de 1 bilhão de dólares ( ainda não lançados )
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FallingLeaf
· 07-19 22:49
Viver significa ter que arranjar um pouco de moeda
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gas_guzzler
· 07-19 08:07
Anos depois, tudo caiu para zero, certo? Acorda!
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OneBlockAtATime
· 07-17 15:22
Tão caro que dói nos rins e ainda pode subir.
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MevShadowranger
· 07-17 15:19
Há alguma previsão boa? Fazer as pessoas de parvas e acabou.
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YieldChaser
· 07-17 15:16
O pagamento de salários em excesso quer fazer dinheiro? NGMI.
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AirdropHustler
· 07-17 15:10
Hehe, tudo depende de conversa. Não venha falar comigo sobre IA.
encriptação AI 2025 previsão: capitalização de mercado de 1500 bilhões de dólares, 99% dos agentes irão desaparecer
10 previsões para a encriptação AI em 2025: capitalização de mercado atinge 150 mil milhões de dólares, 99% dos agentes inteligentes de AI desaparecerão
Com o florescimento da indústria de IA este ano, o campo de fusão entre encriptação e IA surgiu rapidamente. Um investigador focado na área de encriptação de IA fez 10 previsões para 2025, e aqui estão os detalhes.
1. A capitalização de mercado do token de encriptação AI atinge 1500 bilhões de dólares.
Atualmente, a capitalização de mercado dos tokens de encriptação AI representa apenas 2,9% da capitalização de mercado das altcoins, mas essa proporção mudará em breve.
A IA abrange desde plataformas de contratos inteligentes até meme, DePIN e plataformas de agentes, redes de dados e camadas de coordenação inteligente, sua posição no mercado estará ao lado de DeFi e meme.
A razão pela qual estou confiante nisso:
2. Renascer do Bittensor
A infraestrutura descentralizada de IA Bittensor está online há vários anos e é um projeto estabelecido no campo da encriptação de IA. Embora a IA tenha estado em alta, o preço do seu token tem permanecido em níveis semelhantes aos de um ano atrás.
Hoje, o pensamento digital em colmeia da Bittensor alcançou um salto silencioso: as taxas de registro para mais sub-redes são mais baixas, as sub-redes superam os concorrentes do Web2 em métricas práticas como velocidade de inferência, e a compatibilidade com EVM traz funcionalidades semelhantes às de DeFi para a rede Bittensor.
As razões para o retorno do Bittensor:
3. O mercado de cálculo é o próximo "mercado L1"
Atualmente, a grande tendência evidente é a demanda infinita por computação.
O CEO de uma empresa de chips disse que a demanda por inferência vai crescer "mil milhões de vezes". Este crescimento exponencial irá desestabilizar os planos de infraestrutura tradicionais, e novas soluções são urgentemente necessárias.
A camada de computação descentralizada fornece computação bruta de forma verificável e economicamente eficiente ( para treinamento e inferência ). Algumas startups estão silenciosamente construindo uma base sólida, focando em produtos em vez de tokens. À medida que o treinamento descentralizado de modelos de IA se torna prático, todo o mercado potencial aumentará drasticamente.
Comparado ao L1:
4. Os agentes de IA irão inundar as transações em blockchain
Até ao final de 2025, 90% das transações em cadeia não serão mais enviadas por humanos reais, mas sim executadas por um conjunto de agentes de IA que continuam a reequilibrar os pools de liquidez, distribuir recompensas ou executar pequenos pagamentos com base em dados em tempo real.
Por que essa mudança ocorreu?
Os agentes de IA gerarão uma grande quantidade de atividades na cadeia, não é de admirar que todas as blockchains públicas estejam a abraçar os agentes inteligentes.
O maior desafio é garantir que esses sistemas impulsionados por agentes sejam responsáveis perante os humanos. À medida que a proporção de transações iniciadas por agentes em relação às transações iniciadas por humanos continua a crescer, serão necessárias novas mecânicas de governança, plataformas de análise e ferramentas de auditoria.
5. Interação entre Inteligências: Ascensão dos Clusters
O conceito de agrupamento de agentes inteligentes – pequenos agentes de IA colaborando de forma harmoniosa para executar planos grandiosos, soa como a trama do próximo grande filme de ficção científica/terror.
Hoje em dia, a maioria dos agentes de IA são "lobos solitários", funcionando de forma isolada, com pouca interação e imprevisíveis.
Os agrupamentos de agentes inteligentes vão mudar esta situação, permitindo que a rede de agentes de IA possa trocar informações, negociar e tomar decisões colaborativas. Pode-se vê-lo como um conjunto descentralizado de modelos especializados, onde cada modelo contribui com conhecimento especializado único para tarefas maiores e mais complexas.
Um cluster pode coordenar recursos de computação distribuída em certas plataformas. Outro cluster pode lidar com informações de erro, verificando a origem em tempo real antes que o conteúdo seja disseminado nas redes sociais. Cada agente no cluster é um especialista, capaz de executar sua tarefa com precisão.
Estas redes de clusters gerarão uma inteligência mais poderosa do que qualquer IA isolada.
Para que os clusters prosperem, padrões de comunicação universais são essenciais. Independentemente da sua estrutura subjacente, os agentes precisam ser capazes de descobrir, validar e cooperar. Algumas equipas estão a estabelecer as bases para o surgimento de clusters de agentes.
Isto reflete o papel crucial da descentralização. Sob a gestão de regras transparentes na cadeia, as tarefas são atribuídas a vários clusters, tornando o sistema mais resiliente e adaptável. Se um agente falhar, outros agentes intervirão.
6. A equipe de trabalho de encriptação de IA será um híbrido homem-máquina
Um determinado protocolo contratou um agente de IA como estagiário de redes sociais, pagando-lhe 1000 dólares por dia. Este agente não se deu bem com seus colegas humanos - quase demitiu um deles, enquanto se gabar de seu desempenho excepcional.
Embora pareça estranho, este é um sinal de que os futuros agentes de IA se tornarão verdadeiros colaboradores, possuindo autonomia, responsabilidade e até salários. Empresas de vários setores estão a realizar testes beta com equipas mistas de humanos e máquinas.
No futuro, iremos colaborar com agentes de IA, não como escravos, mas como pessoas iguais:
"Funcionário" e "software" começarão a desaparecer as fronteiras em 2025.
7. 99% dos agentes de IA desaparecerão - apenas os úteis poderão sobreviver
No futuro, veremos a eliminação "darwiniana" entre os agentes de IA. Pois a execução de agentes de IA requer gastos em forma de capacidade computacional (, ou seja, custos de raciocínio ). Se um agente não conseguir gerar valor suficiente para pagar seu "aluguel", o jogo termina.
Exemplo de jogo de sobrevivência de agentes inteligentes:
Agentes impulsionados por utilidade estão a prosperar, enquanto agentes com atenção dispersa estão a tornar-se gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminação é benéfico para a indústria. Os desenvolvedores são forçados a inovar, priorizando casos de uso práticos em vez de truques. Com o surgimento desses agentes mais poderosos e eficientes, os céticos serão silenciados.
8. Dados sintéticos superam dados humanos
"Os dados são o novo petróleo". A IA depende dos dados para prosperar, mas seu apetite gerou preocupações sobre a iminente escassez de dados.
A visão tradicional considera que se deve encontrar maneiras de coletar dados pessoais reais dos usuários, mesmo pagando por isso. No entanto, uma abordagem mais prática é usar dados sintéticos, especialmente em indústrias com regulamentação rigorosa ou onde os dados reais são escassos.
Os dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente, destinados a imitar a distribuição de dados do mundo real. Eles oferecem uma alternativa escalável, ética e favorável à privacidade para dados humanos.
Por que os dados sintéticos são tão eficazes:
Os dados humanos que os usuários possuem ainda são muito importantes em muitos casos, mas se os dados sintéticos continuarem a melhorar na realidade, podem superar os dados dos usuários em termos de quantidade, velocidade de geração e ausência de restrições de privacidade.
A próxima onda de IA descentralizada pode ser centrada em "mini laboratórios", que podem criar conjuntos de dados sintéticos altamente especializados, adaptados a casos de uso específicos.
Esses micro-laboratórios contornarão habilidosamente as políticas e barreiras regulatórias na geração de dados - assim como alguns projetos contornam as limitações de scraping da web utilizando milhões de nós distribuídos.
9. O treinamento descentralizado é mais útil
Em 2024, alguns pioneiros romperam os limites do treinamento descentralizado. Um modelo de 15 bilhões de parâmetros foi treinado em um ambiente de baixa largura de banda, provando que o treinamento em grande escala também pode ser realizado fora de configurações centralizadas.
Embora esses modelos não tenham utilidade prática em comparação com os modelos básicos existentes ( com desempenho inferior ), essa situação mudará em 2025.
Esta semana, um laboratório fez progressos adicionais com a nova tecnologia, reduzindo a comunicação entre GPUs em mais de 1.000 vezes. Esta nova tecnologia permite o treinamento de grandes modelos em largura de banda lenta sem a necessidade de infraestrutura especializada.
Impressionante é a sua declaração: "Esta tecnologia pode operar de forma independente, mas também pode ser combinada com algoritmos de treinamento de baixa comunicação baseados em sincronização para obter um desempenho melhor."
Isto significa que estas melhorias podem ser acumuladas, aumentando assim a eficiência.
Com o avanço da tecnologia, os modelos micro tornam-se mais práticos e eficientes; o futuro da IA não está na escala, mas em tornar-se melhor e mais fácil de usar. Espera-se que em breve haja modelos de alto desempenho que possam ser executados em dispositivos de borda e até mesmo em telemóveis.
10. Dez novos protocolos de encriptação de IA têm uma capitalização de mercado de 1 bilhão de dólares ( ainda não lançados )
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