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Tokens, Modelos y Burbujas: La Partida de Crypto × AI en el Mercado Primario

En el mercado primario de cripto, la intersección entre Crypto y AI ha sido descrita como un "experimento de ilusión tokenizado". Aunque inicialmente se promovieron tres áreas clave—tokenización de potencia computacional, datos y modelos—la mayoría de los proyectos carecen de un ajuste real en el mercado (PMF). La tokenización de la potencia computacional a menudo no cumple con los estándares profesionales, la de datos enfrenta fricciones en la oferta y demanda, y la de modelos ignora su naturaleza no escasa y rápidamente depreciable. Además, enfoques como la "inferencia verificable" (ZKML, OPML) han buscado problemas inexistentes, como la manipulación maliciosa de modelos, que rara vez ocurre en la práctica. Vitalik Buterin (V神) ahora propone un enfoque más equilibrado, dividido en cuatro quadrantes: usar Ethereum para resolver problemas de confianza y economía en AI (interacciones privadas y capa económica descentralizada), y emplear AI para optimizar ecosistemas cripto (auditoría de contratos inteligentes y mejora de mercados y gobernanza). Esta visión integradora sugiere un futuro donde Crypto y AI se complementen, superando la ilusión de la tokenización pura.

比推02/12 06:19

Tokens, Modelos y Burbujas: La Partida de Crypto × AI en el Mercado Primario

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Desde el mercado primario: Crypto × AI, un experimento de ilusión tokenizada

Resumen: El artículo analiza la intersección entre Crypto y AI desde una perspectiva de mercado primario, describiéndola como un "experimento de ilusión tokenizado". El autor, Lao Bai, retoma un análisis de hace dos años coincidiendo con un nuevo tuit de Vitalik Buterin (V神). Inicialmente, la visión predominante era "Crypto ayuda a AI" con tres pilares: tokenización de capacidad de computación (problemas de inestabilidad y falta de SLA comercial), tokenización de datos (fricción en la oferta y demanda especializada) y tokenización de modelos (activos no escasos y de rápida depreciación). Proyectos como la "verificación de inferencias" (ZKML, OPML) se consideran soluciones en busca de un problema real. Vitalik, en cambio, siempre favoreció más la visión de "AI ayuda a Crypto". Su marco actual, más maduro, se divide en cuatro cuadrantes: 1. **Infraestructura + Supervivencia:** Usar Ethereum (ZK, FHE) para permitir interacciones con AI sin confianza y privadas. 2. **Infraestructura + Prosperidad:** Ethereum como capa económica para agentes de AI (pagos, contratación, garantías). 3. **Impacto + Supervivencia:** Visiones cypherpunk con LLMs locales como escudo del usuario (auditar contratos, verificar transacciones). 4. **Impacto + Prosperidad:** AI para mejorar mercados de predicción y gobernanza de DAOs, amplificando el juicio humano. La conclusión es que, tras intentos fallidos de forzar que Crypto ayude a AI, ahora se encuentran puntos medios más prometedores en estas áreas, lejos de la simple tokenización o las "AI Layer1".

marsbit02/12 06:14

Desde el mercado primario: Crypto × AI, un experimento de ilusión tokenizada

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