La evolución de la IA en el ámbito Web3: de la especulación a la aplicación práctica

Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, el tema de la IA ha sido un punto focal en el ámbito de las criptomonedas. La comunidad Web3 siempre ha tenido una actitud abierta hacia diversos conceptos nuevos, y mucho más hacia la tecnología de IA con potencial ilimitado. Por lo tanto, el concepto de IA estalló inicialmente en el círculo de criptomonedas en forma de "burbuja especulativa", y luego algunos proyectos comenzaron a explorar su valor práctico: ¿qué aplicaciones innovadoras puede aportar la tecnología de criptomonedas a la IA en auge?

Este artículo analizará la evolución de la IA en el ámbito de Web3, desde la ola inicial de especulación hasta el surgimiento actual de proyectos de aplicación, y combinará casos y datos para ayudar a los lectores a comprender el contexto de la industria y las tendencias futuras. Nuestra conclusión preliminar es:

1. La fase de especulación de memes de IA ya ha pasado, dejando algunos recuerdos inolvidables;
2. Algunos proyectos de Web3 AI de infraestructura básica enfatizan los beneficios de la "descentralización" para la seguridad de la IA, pero los usuarios están más preocupados por los "rendimientos de tokens" y la "experiencia del producto";
3. El enfoque de los futuros proyectos de criptomonedas relacionados con la IA podría trasladarse a proyectos de IA puramente aplicativos, o a plataformas de IA que integren diversas herramientas de fácil uso, lo que podría representar oportunidades de inversión a largo plazo después de la especulación sobre la IA.

Diferencias en las trayectorias de desarrollo de la IA en Web2 y Web3

AI del mundo Web2

La IA en el mundo Web2 es principalmente impulsada por gigantes tecnológicos e instituciones de investigación, con un camino de desarrollo relativamente estable y concentrado. Las grandes empresas entrenan modelos de caja negra cerrados, donde los algoritmos y los datos no son públicos, y los usuarios solo pueden utilizar sus resultados, lo que genera una falta de transparencia. Este control centralizado da lugar a decisiones de IA que no son auditables, con problemas de sesgo y falta de responsabilidad. En general, la innovación en IA de Web2 se centra en la mejora del rendimiento de los modelos base y la implementación de aplicaciones comerciales, pero el proceso de toma de decisiones no es transparente para el público. Este problema ha llevado a que en 2025 surjan nuevos proyectos de IA como Deepseek, que aparentan ser de código abierto pero en realidad son "cajas negras".

Además de ser opacos, los grandes modelos de IA de Web2 también presentan dos problemas: la experiencia es deficiente en diferentes formas de producto y la precisión en campos especializados es insuficiente.

Por ejemplo, para generar PPT, imágenes o videos, los usuarios tienden a utilizar herramientas de IA profesionales que tienen una barrera de entrada baja y una buena experiencia, y están dispuestos a pagar por ello. Actualmente, muchos proyectos de IA están intentando productos sin código para reducir la barrera de entrada para los usuarios.

Por ejemplo, los usuarios de Web3 a menudo se sienten impotentes al utilizar ChatGPT o DeepSeek para consultar información sobre un proyecto o token de criptomonedas, porque los datos de los modelos grandes aún no pueden cubrir con precisión todos los detalles de las industrias específicas. Por lo tanto, otra dirección de desarrollo de productos de IA es profundizar y especializarse en áreas específicas.

AI en el mundo Web3

Web3 es un concepto más amplio que tiene a la industria cripto como núcleo, fusionando tecnología, cultura y comunidad. A diferencia de Web2, Web3 tiende a ser más abierto y impulsado por la comunidad.

Aprovechando la arquitectura descentralizada de la blockchain, los proyectos de IA de Web3 suelen enfatizar el código abierto, la gobernanza comunitaria y la transparencia y confianza, intentando romper de manera distribuida el monopolio tradicional de la IA por parte de unas pocas empresas. Por ejemplo, algunos proyectos exploran la verificación de decisiones de IA mediante blockchain, o son auditados por DAO para reducir sesgos.

En un estado ideal, la IA de Web3 persigue "IA abierta", permitiendo que los parámetros del modelo y la lógica de decisiones sean auditables por la comunidad, mientras que a través de mecanismos de tokens se incentiva a desarrolladores y usuarios a participar. Sin embargo, en la práctica, el desarrollo de IA en Web3 aún se enfrenta a limitaciones técnicas y de recursos: construir una infraestructura de IA descentralizada es extremadamente difícil, y pocos proyectos de IA en Web3 realmente dependen de modelos o servicios centralizados, solo integran algunos elementos de blockchain en la capa de aplicación. Estos proyectos son considerados destacados, al menos en términos de aplicaciones de desarrollo real; mientras que la mayoría de los proyectos de IA en Web3 siguen siendo pura especulación o especulación bajo la bandera de IA.

Además, las diferencias en los modelos de financiamiento y participación también afectan las trayectorias de desarrollo de ambos. La IA de Web2 generalmente está impulsada por la inversión en investigación y la rentabilidad del producto, con ciclos relativamente suaves. En cambio, la IA de Web3 combina las propiedades especulativas del mercado de criptomonedas, lo que a menudo resulta en ciclos de "fiebre" que fluctúan enormemente según el sentimiento del mercado: cuando el concepto es popular, el capital fluye para aumentar el precio y la valoración del token, y cuando se enfría, la popularidad del proyecto y el capital disminuyen rápidamente. Este ciclo hace que la trayectoria de desarrollo de la IA de Web3 sea más volátil y esté más impulsada por la narrativa.

En cuanto a la narrativa principal de la IA Web3 "red de IA descentralizada", actualmente mantenemos una actitud de "expectativa cautelosa y discreta". Después de todo, en el campo de Web3 existen hitos como BTC y ETH. Pero en esta etapa, necesitamos imaginar de manera realista algunos escenarios que se puedan implementar de inmediato, por ejemplo:

1. Integrar agentes de IA en proyectos Web3 existentes para mejorar la eficiencia del proyecto;
2. Combinar la IA con otras nuevas tecnologías para generar nuevas ideas aplicables a la industria de las criptomonedas;
3. Productos de IA diseñados específicamente para la industria Web3, que ofrecen servicios por los que los profesionales de Web3 están dispuestos a pagar, ya sea por la precisión de los datos o por la compatibilidad con sus hábitos de trabajo.