¿Qué tienen en común los protocolos de IA exitosos? Análisis de capacidades de los principales proyectos y plataformas de contenido que están rompiendo barreras.

Intermedio6/24/2025, 9:02:13 AM
¿Cómo pueden los proyectos de AI+Web3 lograr una implementación en el mundo real? Este artículo analiza cuatro caminos de protocolos de AI convencionales, enfocándose en las oportunidades de avance para productos basados en contenido. Toma a AKEDO como ejemplo para detallar su crecimiento de usuarios, diseño de interacción y lógica de evolución de la plataforma, revelando los secretos de avance de los protocolos de AI de tipo colaboración de creadores.

Desde principios de 2024, la tendencia de integración entre IA y Web3 se ha vuelto cada vez más evidente. Hemos sido testigos del desarrollo vigoroso de múltiples rutas técnicas, desde redes de razonamiento descentralizadas (como Bittensor), protocolos de mercado de GPU (como Render, Aethir), hasta la confirmación de derechos de contenido y protocolos de mercado de IP (como Story Protocol, Grass). Aunque estos proyectos comparten la lógica subyacente de "incentivos nativos de IA + verificabilidad en blockchain", sus enfoques técnicos, audiencias objetivo y caminos comerciales son claramente diferentes.

Este artículo se centra en cuatro direcciones principales: tipo de recurso básico, tipo de protocolo de datos, tipo de herramienta de desarrollo y tipo de creación de contenido. Analiza la disposición funcional y los métodos de conexión ecológica a través de proyectos típicos, prestando especial atención al surgimiento del "protocolo de colaboración de IA para creadores", que ofrece nuevas posibilidades para los creadores y las partes del proyecto.

1. Escaneando proyectos de inteligencia artificial + Web3 en el mercado: Cuatro categorías estructurales típicas

En el mercado actual, podemos clasificar aproximadamente los proyectos de IA + Web3 en cuatro tipos:

1. Protocolo de Tipo de Recurso Básico

Proyectos representativos: Bittensor, Aethir, Render, Filecoin

Estos proyectos proporcionan recursos subyacentes para la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA, cubriendo redes de computación GPU, almacenamiento de datos e incentivos para la colaboración de modelos. Bittensor introduce un sistema de subred para fortalecer la división del trabajo del modelo y la gobernanza en la cadena, Aethir ofrece una red de GPU de borde a nivel empresarial, Render acumula un rico ecosistema de nodos en recursos de renderizado 3D, mientras que Filecoin promueve la certificación de datos y la circulación de datos de entrenamiento con estándares FVM y NFT.

2. Tipo de Protocolo de Datos y Contenido

Proyectos representativos: Story Protocol, Grass

Este tipo de protocolo se centra en la confirmación de derechos en la cadena, incentivos de datos y mecanismos de licenciamiento de contenido. Story se enfoca en la ruta de autorización de IP para creadores, mientras que Grass utiliza complementos para recopilar datos de páginas web y proporcionar retroalimentación a los usuarios.

3. Protocolo de herramientas para desarrolladores y plataformas

Proyectos representativos: Virtuals, Injective, NEAR, Internet Computer

Enfocándose en capacidades programables como API, SDK y contenedores en cadena, sirviendo a desarrolladores B-end. Virtuals proporciona mecanismos de registro y generación de ingresos vAgent, Injective implementa marcos de ejecución de estrategias en cuantificación AI y escenarios DeFi, mientras que NEAR e ICP ofrecen entornos de contratos de alto rendimiento adecuados para el despliegue de modelos de AI.

4. Protocolo de Creación de Contenido e Implementación de Productos

Proyecto Representativo: AKEDO

Este tipo de protocolo enfatiza la interacción entre la IA y los usuarios, centrándose en el contenido creativo, la producción de productos y la difusión social, representando el camino más fuerte actual de IA+Web3 en la percepción del usuario.

2. El Auge de los Protocolos de IA para la Creación de Contenido: ¿Por qué vale la pena prestar atención?

Con la gradual popularización de la ingeniería de prompts y las capacidades de orquestación de agentes, la tendencia de la IA que pasa de capacidades básicas a una ejecución creativa se vuelve cada vez más evidente. Las ventajas de los protocolos basados en contenido son:

· Potentes capacidades de generación de contenido con IA, bajo umbral, retroalimentación rápida

· Más adecuado para incrustar en canales sociales, fácil de crear fisión de tráfico.

· Se puede construir una economía circular en torno a "creación-monetización-recreación".

En esta dirección, AKEDO es uno de los pocos proyectos representativos que ha completado el lanzamiento de un producto prototipo y ha logrado la verificación de la interacción del usuario (DYOR).

3. Caso de Observación: El Volante de Colaboración de Contenidos Tri-Direccional de AKEDO

1. Estado actual del caso: Logrando la implementación del producto y un millón de interacciones

AKEDO es una plataforma creativa construida sobre un mecanismo de colaboración de múltiples agentes de IA que permite a los usuarios generar contenido ejecutable e interactivo a través de instrucciones en lenguaje natural, y forma un volante creativo a través de incentivos de tokens, difusión de trabajos e interacción comunitaria.

Su bucle cerrado de productos incluye principalmente:

· Los usuarios pueden generar rápidamente marcos y gráficos llamando al módulo de IA utilizando lenguaje natural;
· Soporta la edición visual, reduciendo el umbral de creación;
· La plataforma se puede incrustar y ejecutar en páginas web, X y otros escenarios sociales;
Los creadores, jugadores y diseminadores pueden ganar recompensas en tokens $AKE, logrando una situación de beneficio mutuo para todas las partes.

A diferencia de la mayoría de los proyectos que aún se encuentran en la etapa de "visión del protocolo", AKEDO ha acumulado millones de interacciones en cadena y participación de la comunidad a través de operaciones reales, demostrando la disposición de los usuarios reales para usar y consumir contenido. Aquí hay algunos datos disponibles públicamente:

· 2M suscriptores de TG, 303K seguidores de X;
· 1M interacciones en cadena, el ranking histórico más alto de DappBay es 4º;
· La interacción del usuario con el contenido interactivo dentro de la plataforma alcanza 1.2M;
· Colaboré con 8 IP líderes (como BNB, Mew, etc.)

2. Evolución de la plataforma: cerrando el ciclo hacia los servicios de propiedad intelectual

Mientras mantiene las características de una plataforma de creadores, AKEDO está explorando la posibilidad de ampliar sus capacidades para servir a las partes del proyecto:

· Educación de contenido impulsada por IA: La plataforma apoyará a los equipos de Web3 en la personalización y generación de contenido del mundo y tutoriales interactivos a través de IA, mejorando la participación del usuario y la coherencia de la narrativa del proyecto;

· Mecanismo de Zona de Proyectos: Construir un área de incubación de contenido IP dedicada para ayudar a los proyectos a acumular activos de contenido y retroalimentar el crecimiento de la comunidad;

· Capacidad de incubación bidireccional: Combinando "creación de usuarios × contenido del proyecto" para lograr el empoderamiento mutuo entre la originalidad en cadena y el ecosistema oficial.

Se espera que este camino evolutivo convierta a AKEDO en una "capa de medios de IA" para desarrolladores de contenido, operadores de proyectos y curadores de marcas, cerrando el bucle de circulación en el espacio tridimensional de herramientas, contenido y valor.

IV. Conclusión: Determinismo del Producto bajo la Simbiosis de Múltiples Caminos

La explosión del ecosistema AI+Web3 no solo requiere modelos y fundamentos de hardware, sino que también depende de productos interactivos verdaderamente utilizables y escenarios de aplicación. Los protocolos creativos representan el camino más corto que conecta las capacidades de IA con las necesidades de los usuarios.

Entre muchos protocolos, AKEDO demuestra una dirección evolutiva de "herramienta" a "plataforma" a través de prácticas productizadas, diseños de incentivos tokenizados y expansión colaborativa orientada hacia B+C. En el futuro, los protocolos que realmente puedan servir a creadores, partes de proyectos y usuarios pueden convertirse en el eslabón más vital en la implementación de la IA en Web3.

Declaración:

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¿Qué tienen en común los protocolos de IA exitosos? Análisis de capacidades de los principales proyectos y plataformas de contenido que están rompiendo barreras.

Intermedio6/24/2025, 9:02:13 AM
¿Cómo pueden los proyectos de AI+Web3 lograr una implementación en el mundo real? Este artículo analiza cuatro caminos de protocolos de AI convencionales, enfocándose en las oportunidades de avance para productos basados en contenido. Toma a AKEDO como ejemplo para detallar su crecimiento de usuarios, diseño de interacción y lógica de evolución de la plataforma, revelando los secretos de avance de los protocolos de AI de tipo colaboración de creadores.

Desde principios de 2024, la tendencia de integración entre IA y Web3 se ha vuelto cada vez más evidente. Hemos sido testigos del desarrollo vigoroso de múltiples rutas técnicas, desde redes de razonamiento descentralizadas (como Bittensor), protocolos de mercado de GPU (como Render, Aethir), hasta la confirmación de derechos de contenido y protocolos de mercado de IP (como Story Protocol, Grass). Aunque estos proyectos comparten la lógica subyacente de "incentivos nativos de IA + verificabilidad en blockchain", sus enfoques técnicos, audiencias objetivo y caminos comerciales son claramente diferentes.

Este artículo se centra en cuatro direcciones principales: tipo de recurso básico, tipo de protocolo de datos, tipo de herramienta de desarrollo y tipo de creación de contenido. Analiza la disposición funcional y los métodos de conexión ecológica a través de proyectos típicos, prestando especial atención al surgimiento del "protocolo de colaboración de IA para creadores", que ofrece nuevas posibilidades para los creadores y las partes del proyecto.

1. Escaneando proyectos de inteligencia artificial + Web3 en el mercado: Cuatro categorías estructurales típicas

En el mercado actual, podemos clasificar aproximadamente los proyectos de IA + Web3 en cuatro tipos:

1. Protocolo de Tipo de Recurso Básico

Proyectos representativos: Bittensor, Aethir, Render, Filecoin

Estos proyectos proporcionan recursos subyacentes para la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA, cubriendo redes de computación GPU, almacenamiento de datos e incentivos para la colaboración de modelos. Bittensor introduce un sistema de subred para fortalecer la división del trabajo del modelo y la gobernanza en la cadena, Aethir ofrece una red de GPU de borde a nivel empresarial, Render acumula un rico ecosistema de nodos en recursos de renderizado 3D, mientras que Filecoin promueve la certificación de datos y la circulación de datos de entrenamiento con estándares FVM y NFT.

2. Tipo de Protocolo de Datos y Contenido

Proyectos representativos: Story Protocol, Grass

Este tipo de protocolo se centra en la confirmación de derechos en la cadena, incentivos de datos y mecanismos de licenciamiento de contenido. Story se enfoca en la ruta de autorización de IP para creadores, mientras que Grass utiliza complementos para recopilar datos de páginas web y proporcionar retroalimentación a los usuarios.

3. Protocolo de herramientas para desarrolladores y plataformas

Proyectos representativos: Virtuals, Injective, NEAR, Internet Computer

Enfocándose en capacidades programables como API, SDK y contenedores en cadena, sirviendo a desarrolladores B-end. Virtuals proporciona mecanismos de registro y generación de ingresos vAgent, Injective implementa marcos de ejecución de estrategias en cuantificación AI y escenarios DeFi, mientras que NEAR e ICP ofrecen entornos de contratos de alto rendimiento adecuados para el despliegue de modelos de AI.

4. Protocolo de Creación de Contenido e Implementación de Productos

Proyecto Representativo: AKEDO

Este tipo de protocolo enfatiza la interacción entre la IA y los usuarios, centrándose en el contenido creativo, la producción de productos y la difusión social, representando el camino más fuerte actual de IA+Web3 en la percepción del usuario.

2. El Auge de los Protocolos de IA para la Creación de Contenido: ¿Por qué vale la pena prestar atención?

Con la gradual popularización de la ingeniería de prompts y las capacidades de orquestación de agentes, la tendencia de la IA que pasa de capacidades básicas a una ejecución creativa se vuelve cada vez más evidente. Las ventajas de los protocolos basados en contenido son:

· Potentes capacidades de generación de contenido con IA, bajo umbral, retroalimentación rápida

· Más adecuado para incrustar en canales sociales, fácil de crear fisión de tráfico.

· Se puede construir una economía circular en torno a "creación-monetización-recreación".

En esta dirección, AKEDO es uno de los pocos proyectos representativos que ha completado el lanzamiento de un producto prototipo y ha logrado la verificación de la interacción del usuario (DYOR).

3. Caso de Observación: El Volante de Colaboración de Contenidos Tri-Direccional de AKEDO

1. Estado actual del caso: Logrando la implementación del producto y un millón de interacciones

AKEDO es una plataforma creativa construida sobre un mecanismo de colaboración de múltiples agentes de IA que permite a los usuarios generar contenido ejecutable e interactivo a través de instrucciones en lenguaje natural, y forma un volante creativo a través de incentivos de tokens, difusión de trabajos e interacción comunitaria.

Su bucle cerrado de productos incluye principalmente:

· Los usuarios pueden generar rápidamente marcos y gráficos llamando al módulo de IA utilizando lenguaje natural;
· Soporta la edición visual, reduciendo el umbral de creación;
· La plataforma se puede incrustar y ejecutar en páginas web, X y otros escenarios sociales;
Los creadores, jugadores y diseminadores pueden ganar recompensas en tokens $AKE, logrando una situación de beneficio mutuo para todas las partes.

A diferencia de la mayoría de los proyectos que aún se encuentran en la etapa de "visión del protocolo", AKEDO ha acumulado millones de interacciones en cadena y participación de la comunidad a través de operaciones reales, demostrando la disposición de los usuarios reales para usar y consumir contenido. Aquí hay algunos datos disponibles públicamente:

· 2M suscriptores de TG, 303K seguidores de X;
· 1M interacciones en cadena, el ranking histórico más alto de DappBay es 4º;
· La interacción del usuario con el contenido interactivo dentro de la plataforma alcanza 1.2M;
· Colaboré con 8 IP líderes (como BNB, Mew, etc.)

2. Evolución de la plataforma: cerrando el ciclo hacia los servicios de propiedad intelectual

Mientras mantiene las características de una plataforma de creadores, AKEDO está explorando la posibilidad de ampliar sus capacidades para servir a las partes del proyecto:

· Educación de contenido impulsada por IA: La plataforma apoyará a los equipos de Web3 en la personalización y generación de contenido del mundo y tutoriales interactivos a través de IA, mejorando la participación del usuario y la coherencia de la narrativa del proyecto;

· Mecanismo de Zona de Proyectos: Construir un área de incubación de contenido IP dedicada para ayudar a los proyectos a acumular activos de contenido y retroalimentar el crecimiento de la comunidad;

· Capacidad de incubación bidireccional: Combinando "creación de usuarios × contenido del proyecto" para lograr el empoderamiento mutuo entre la originalidad en cadena y el ecosistema oficial.

Se espera que este camino evolutivo convierta a AKEDO en una "capa de medios de IA" para desarrolladores de contenido, operadores de proyectos y curadores de marcas, cerrando el bucle de circulación en el espacio tridimensional de herramientas, contenido y valor.

IV. Conclusión: Determinismo del Producto bajo la Simbiosis de Múltiples Caminos

La explosión del ecosistema AI+Web3 no solo requiere modelos y fundamentos de hardware, sino que también depende de productos interactivos verdaderamente utilizables y escenarios de aplicación. Los protocolos creativos representan el camino más corto que conecta las capacidades de IA con las necesidades de los usuarios.

Entre muchos protocolos, AKEDO demuestra una dirección evolutiva de "herramienta" a "plataforma" a través de prácticas productizadas, diseños de incentivos tokenizados y expansión colaborativa orientada hacia B+C. En el futuro, los protocolos que realmente puedan servir a creadores, partes de proyectos y usuarios pueden convertirse en el eslabón más vital en la implementación de la IA en Web3.

Declaración:

  1. Este artículo es reimpreso de [TechFlow] Los derechos de autor pertenecen al autor original [TechFlow] Si tiene alguna objeción a la reproducción, por favor contáctenos Equipo de Gate LearnEl equipo lo procesará lo más rápido posible de acuerdo con los procedimientos relevantes.
  2. Descargo de responsabilidad: Las opiniones y puntos de vista expresados en este artículo son del autor y no constituyen ningún consejo de inversión.
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