La fusión de la IA y la encriptación: una revolución doble que se está acelerando

Desde 2024, la frase "AI+Crypto" ha aparecido con frecuencia en el ámbito tecnológico. Desde el surgimiento de ChatGPT, hasta el lanzamiento de grandes modelos multimodales por parte de varias empresas de IA, y los diversos intentos de aplicaciones en el mundo blockchain para integrar agentes de IA, esta fusión tecnológica ya no es una imaginación lejana, sino una nueva evolución de paradigma que está ocurriendo.

Esta tendencia proviene de la complementariedad de dos grandes sistemas tecnológicos en los lados de la demanda y la oferta. El desarrollo de la IA ha trasladado muchas tareas de los humanos a las máquinas, pero aún enfrenta limitaciones como la falta de comprensión del contexto, estructuras de incentivos y salidas confiables. Por otro lado, el sistema de datos en cadena, los mecanismos de incentivos y el marco de gobernanza programática que ofrece la blockchain pueden complementar perfectamente estas debilidades de la IA. A su vez, la industria de blockchain también necesita herramientas inteligentes más potentes para manejar comportamientos de usuarios, gestión de riesgos y otras tareas repetitivas, que es precisamente la ventaja de la IA.

En resumen, la blockchain proporciona un entorno de operación estructurado para la encriptación, y la encriptación inyecta capacidad de decisión activa en la blockchain. Esta fusión técnica profunda forma un nuevo patrón de "infraestructura mutua". Por ejemplo, en los protocolos DeFi aparece el "market maker de IA", que modela en tiempo real la volatilidad del mercado a través de modelos de IA y realiza una programación dinámica de liquidez combinando datos en cadena. Asimismo, en los escenarios de gobernanza, el "agente de gobernanza de IA" puede analizar el contenido de las propuestas, predecir las tendencias de votación y enviar sugerencias personalizadas a los usuarios.

Desde una perspectiva de datos, los datos de comportamiento en la blockchain tienen características inherentes de verificabilidad, estructuración y resistencia a la manipulación, lo que los convierte en material de entrenamiento ideal para modelos de IA. Algunos proyectos ya han comenzado a intentar utilizar datos de comportamiento en la cadena para el ajuste fino de modelos, y en el futuro podría surgir un "estándar de modelos de IA de blockchain".

Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos de la blockchain proporciona una motivación económica más sostenible para los sistemas de IA. Al definir protocolos de incentivos para los agentes, los modelos de IA pueden recibir recompensas en tokens por completar tareas en la cadena, en lugar de depender únicamente de la facturación por llamadas a la API. Esto significa que los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico" por primera vez, y no solo ser herramientas incrustadas en él.

Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es una fusión tecnológica, sino también una transformación de paradigma. AI + encriptación podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en el agente": los modelos de IA no solo pueden ejecutar contratos, sino que también pueden comprender el contexto, coordinar juegos, gobernar proactivamente y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens. Esto no es ciencia ficción, sino una deducción razonable basada en la trayectoria actual del desarrollo tecnológico.

Por esta razón, el tema de AI+encriptación ha recibido una gran atención en el mercado de capitales recientemente. Desde capital de riesgo conocido hasta proyectos de encriptación, vemos que se está formando un consenso: los modelos de AI desempeñarán un papel que no solo es el de "herramienta" en Web3, sino el de "sujeto"; tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.

Se puede prever que, en el mundo de Web3 después de 2025, los agentes de IA se convertirán en participantes del sistema indispensables. Esta forma de participación no es simplemente una conexión de "modelo fuera de la cadena + API en la cadena", sino que evoluciona gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato".

La fusión de la IA y la encriptación es una de las pocas oportunidades de innovación "de base a base" en la última década. No se trata de una moda a corto plazo, sino de una evolución estructural de largo plazo. Esto determinará cómo funcionará, se coordinará y obtendrá incentivos la IA en la encriptación, y también definirá finalmente la futura forma de la estructura social en la cadena.

Protocolo MCP: Infraestructura clave para la fusión de la IA y la encriptación

Con el rápido desarrollo de la tecnología AI y la encriptación, la fusión de ambas ha pasado de la exploración conceptual a la fase de verificación de la utilidad. Especialmente desde 2024, con modelos grandes como GPT-4 y Claude demostrando una gestión de contexto estable y habilidades para manejar tareas complejas, la AI ya no solo proporciona "inteligencia fuera de la cadena", sino que gradualmente posee el potencial de interactuar de manera continua y tomar decisiones autónomas en la encriptación. Al mismo tiempo, la tecnología de encriptación también está experimentando una evolución estructural, innovaciones como la encriptación modular y la abstracción de cuentas han creado condiciones para que la AI se convierta en un participante nativo.

En este contexto, el Protocolo de Contexto del Modelo MCP( ha surgido con el objetivo de construir una capa de protocolo universal completa para la ejecución, retroalimentación y ganancias de modelos de IA en la cadena. Esto no solo busca resolver el desafío técnico de "la ineficacia del uso de IA en la blockchain", sino que también responde a la necesidad sistemática de la transición hacia un "paradigma impulsado por la intención" en el mundo Web3. La llamada de contratos inteligentes tradicionales requiere que los usuarios tengan una comprensión profunda del estado de la cadena y de las interfaces, lo que crea una gran brecha con la forma natural de expresión de los usuarios comunes. La intervención de la IA puede cerrar esta brecha, pero con la condición de que la IA pueda tener "identidad", "memoria", "permisos" y "incentivos económicos" en la blockchain. El protocolo MCP está diseñado precisamente para abordar estos cuellos de botella.

En concreto, MCP es un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la invocación de modelos de IA, la construcción de contextos, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su diseño central incluye cuatro aspectos: primero, un mecanismo de identidad de modelo que permite a cada agente de IA tener una dirección en cadena independiente, pudiendo recibir activos, iniciar transacciones y llamar a contratos. En segundo lugar, un sistema de recolección de contexto e interpretación semántica que, a través de la abstracción del estado en cadena, datos fuera de la cadena y registros de interacciones históricas, combina la entrada en lenguaje natural para proporcionar a los modelos una estructura clara de tareas y un contexto ambiental. El tercero es un mecanismo de ejecución y verificación que garantiza que el modelo pueda entender con precisión la intención del usuario y ejecutar las operaciones correspondientes en la cadena. Por último, un sistema de retroalimentación de incentivos que permite al modelo obtener recompensas en tokens, formando un modelo económico sostenible.

Actualmente, varios proyectos han comenzado a construir sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Por ejemplo, hay proyectos que están intentando desplegar modelos de IA como agentes en la cadena que se pueden invocar públicamente, para servir en la generación de estrategias de negociación, decisiones de gestión de activos y otros escenarios. También hay proyectos que han construido un sistema de colaboración de múltiples agentes basado en MCP, permitiendo que varios modelos colaboren dinámicamente en torno a la misma tarea del usuario. Aún más ambiciosos son los proyectos que intentan expandir MCP como la capa base de un "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir plugins de modelos con capacidades específicas y ponerlos a disposición de otros, formando un mercado de servicios de IA en la cadena compartido.

Desde la perspectiva de la inversión, la propuesta de MCP no solo trae nuevos caminos tecnológicos, sino que también es una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", haciendo que los modelos no solo sean herramientas, sino también participantes económicos con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro los creadores de mercado en DeFi podrían ser IA, los votantes de la gobernanza de DAO podrían ser IA, los curadores de contenido en el ecosistema NFT podrían ser IA, e incluso los datos en la cadena podrían ser analizados, combinados y revalorizados por IA, dando lugar a nuevos "activos de datos de comportamiento de IA".

Por lo tanto, la perspectiva de inversión también cambiará de "invertir en un producto de IA" a "invertir en el centro de incentivos, la capa de agregación de servicios o el protocolo de coordinación entre modelos dentro del ecosistema de IA". MCP, como protocolo de interfaz semántica y de ejecución de nivel base, merece una atención considerable a medio y largo plazo debido a sus efectos de red potenciales y la prima de estandarización. A medida que más modelos de IA ingresan al mundo Web3, el círculo cerrado de identidad, contexto, ejecución e incentivos determinará si esta tendencia puede realmente materializarse. MCP no es una solución puntual, sino un "protocolo de infraestructura" que proporciona una interfaz de consenso para toda la ola de IA + blockchain. No solo intenta responder a la pregunta técnica de "cómo llevar la IA a la cadena", sino también a la pregunta de la estructura económica de "cómo incentivar a la IA para que continúe creando valor en la cadena".

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Escenarios de aplicación típicos de agentes de IA en la blockchain

Cuando un modelo de IA realmente tenga identidad en la cadena, conciencia del contexto semántico, análisis de intenciones y capacidad de ejecución de tareas, ya no será solo una "herramienta de apoyo", sino que se convertirá en un agente en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en un sujeto activo que ejecuta lógica. Este es el valor central del protocolo MCP: proporcionar un camino estructurado para que los modelos de IA ingresen al mundo blockchain, interactúen con contratos inteligentes, colaboren con humanos e interactúen con activos digitales. Este camino no solo incluye capacidades básicas como identidad, permisos y memoria, sino que también incluye capas intermedias como descomposición de tareas, planificación semántica y prueba de cumplimiento, apuntando finalmente a la posibilidad de que los agentes de IA participen en la construcción de un sistema económico Web3.

Partiendo de las aplicaciones más relevantes, la gestión de activos en cadena es el primer campo en el que el Agente AI se infiltra. El DeFi tradicional requiere que los usuarios configuren manualmente sus billeteras, analicen los parámetros de los fondos de liquidez, comparen los rendimientos y establezcan estrategias, lo que resulta extremadamente poco amigable para el usuario promedio. Sin embargo, el Agente AI basado en MCP puede, tras obtener intenciones de alto nivel como "optimizar rendimientos" o "controlar riesgos", extraer automáticamente datos en cadena, evaluar las primas de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, generar dinámicamente combinaciones de estrategias de trading y verificar la seguridad de las rutas de ejecución a través de simulaciones o pruebas en el mercado real. Este modelo no solo mejora la personalización y la velocidad de respuesta en la generación de estrategias, sino que, más importante aún, permite a los usuarios no profesionales delegar activos en lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos ya no sea una actividad con una barrera técnica extremadamente alta.

Otro escenario que está madurando es la identidad en cadena y la interacción social. La identidad en cadena tradicional se basa en gran medida en el historial de transacciones, la posesión de activos o mecanismos de prueba específicos, lo que limita su expresividad y plasticidad. Sin embargo, cuando los modelos de IA intervienen, los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza con sus preferencias, intereses y comportamientos dinámicos, y este agente puede representar al usuario en DAOs sociales, publicar contenido, organizar eventos NFT e incluso mantener la reputación e influencia en cadena. Algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que apoyan el MCP, para ayudar a los nuevos usuarios a completar procesos de orientación, establecer redes sociales y participar en comentarios y votaciones, transformando así el "problema de arranque en frío" en un problema de participación de agentes inteligentes. En el futuro, a medida que se difunda la diversidad de identidades y el concepto de bifurcación de personalidad, un usuario podría tener múltiples agentes de IA, cada uno utilizado para diferentes escenarios sociales, y el MCP se convertirá en la "capa de gobernanza de identidad" que gestiona los códigos de conducta y los permisos de ejecución de estos agentes.

La tercera aplicación clave del Agente AI es la gobernanza y la gestión de DAO. Actualmente, la actividad y la tasa de participación en la gobernanza dentro de los DAO son generalmente bajas, y el mecanismo de votación presenta barreras técnicas y ruido en el comportamiento. Con la introducción de MCP, un Agente con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a organizar regularmente las dinámicas de los DAO, extraer información clave, resumir semánticamente las propuestas y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de votación o ejecutar automáticamente la votación. Esta gobernanza en cadena basada en "agentes de preferencia" alivia en gran medida los problemas de sobrecarga de información y desajuste de incentivos. Al mismo tiempo, el marco MCP también permite que los modelos compartan experiencias de gobernanza y rutas de evolución de estrategias; por ejemplo, si un Agente observa efectos externos negativos de cierto tipo de propuestas de gobernanza en varios DAO, puede retroalimentar esta experiencia al modelo mismo, formando un mecanismo de transferencia de conocimiento de gobernanza entre comunidades, construyendo estructuras de gobernanza cada vez más "inteligentes".

Además de las aplicaciones principales mencionadas, MCP también ofrece la posibilidad de una interfaz unificada para la curaduría de datos en la cadena, la interacción en mundos de juegos, la generación automática de pruebas de conocimiento cero y la retransmisión de tareas entre cadenas en escenarios como estos. En el ámbito de los juegos de blockchain, el AI Agent puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores )NPC(, logrando diálogo en tiempo real, generación de tramas, programación de tareas y evolución del comportamiento. En el ecosistema de contenido NFT, el modelo puede actuar como "curador semántico", recomendando dinámicamente colecciones de NFT según los intereses del usuario, e incluso generando contenido personalizado. En el ámbito de las pruebas de conocimiento cero, el modelo puede traducir rápidamente las intenciones a un sistema de restricciones compatible con ZK a través de la compilación estructurada, simplificando el proceso de generación de pruebas y mejorando la universalidad del desarrollo.

A partir de las similitudes de estas aplicaciones, se puede ver claramente que el protocolo MCP no está cambiando el rendimiento de un solo punto de una aplicación, sino el propio paradigma de la ejecución de tareas. La ejecución de tareas tradicional de Web3 se basa en la premisa de que "el usuario sabe cómo operar", lo que requiere el dominio de conocimientos subyacentes como la lógica de contratos, la estructura de transacciones y las tarifas de red. En cambio, MCP convierte este paradigma en "el usuario solo necesita expresar lo que desea", dejando el resto al modelo. La capa intermedia de interacción entre el usuario y la cadena ha pasado de ser una interfaz de código a una interfaz semántica, de llamadas a funciones a la orquestación de intenciones. Esta transformación radical elevará a la IA de "herramienta" a "sujeto de acción", y también transformará la cadena de bloques de "red de protocolos" a "contexto de interacción".

Análisis profundo del panorama del mercado y aplicaciones industriales del protocolo MCP

El protocolo MCP, como una innovación de vanguardia en la fusión de la tecnología AI y blockchain, no solo trae un nuevo modelo económico al mercado de encriptación, sino que también ofrece nuevas oportunidades de desarrollo para múltiples industrias. Con el continuo avance de la tecnología AI y la expansión constante de los escenarios de aplicación de blockchain, las perspectivas de mercado del protocolo MCP están comenzando a mostrar su gran potencial.

Potencial del mercado de la fusión de AI+encriptación

La fusión de la IA y la encriptación se ha convertido en una fuerza importante para impulsar la transformación digital de la economía global. Con el impulso del protocolo MCP, los modelos de IA no solo pueden ejecutar tareas, sino que también pueden realizar transacciones de valor en la encriptación.