Autor: Deep Tide TechFlow
Los hackathons se han convertido en una acción estándar para la construcción de ecosistemas de cadenas públicas. En comparación con el bullicio de "organizar un evento", lo que merece más atención es "qué deja este evento para el ecosistema".
El 21 de marzo de 2026, con la publicación de la lista de ganadores, el hackathon AI Monad Rebel in Paradise concluyó exitosamente.
En un momento en el que la IA se ha convertido universalmente en el "clavo ardiendo al que se aferra Crypto" para revitalizar ecosistemas, este hackathon sigue siendo especialmente digno de analizar. No solo porque Monad, como un proyecto de L1 de primer nivel, atrae una atención constante de la comunidad con cada movimiento que hace para construir su ecosistema tras la emisión de tokens, sino también por otra razón aún más importante: es difícil para la comunidad no notar a los socios colaboradores de este hackathon:
Incluyendo a conocidos y destacados fabricantes de LLM como Kimi, Zhipu, Doubao, entre otros.
Esto hace que el significado de este evento trascienda con creces el de una simple competición de desarrolladores en cadena. Emite una señal de Crypto como un componente central integrado en escenarios más amplios, y también facilita un encuentro entre los grandes modelos de IA y la infraestructura on-chain:
Por un lado, el entorno de ejecución on-chain proporcionado por la cadena pública de alto rendimiento Monad; por el otro, la capacidad de los modelos grandes tradicionales, su cadena de herramientas y la inyección concentrada de recursos de desarrollo; y en el medio, los desarrolladores que intentan convertir la imaginación en productos.
Entonces, de cara a la era de la economía de agentes, donde las redes subyacentes necesitan soportar interacciones y flujos de valor más frecuentes y complejos, ¿cómo se desempeña concretamente Monad?
Al mismo tiempo, en un hackathon como este, centrado en la propuesta de IA, ¿qué construyeron exactamente los desarrolladores en Monad?
Acerquémonos al diseño de IA del ecosistema Monad a través de los proyectos ganadores de este hackathon.
Un hackathon con un "potente lineup" y "recursos intensivos"
Cuando los Agent dejan de ser solo herramientas de diálogo y adquieren capacidad de ejecución, ¿qué direcciones son las más valiosas para que los desarrolladores se involucren?
El hackathon Monad Rebel in Paradise AI pretende dar la respuesta más directa.
En el diseño de las temáticas, el evento se centró en las tres direcciones que mejor representan el valor de implementación de los Agent: Pagos con Agent, Mercados Inteligentes e Innovación en Aplicaciones.
Y para presentar la respuesta de la manera más espectacular, Monad no escatimó en recursos: los participantes no solo pudieron interactuar directamente con líderes en LLM, infraestructura, el campo de los agentes inteligentes y VC, sino que también obtuvieron premios de un pool total que supera los 40,000 dólares, de los cuales 20,000 dólares son en efectivo y 20,000 dólares en apoyo creativo y de recursos, incluyendo créditos gratuitos para el uso de modelos de vanguardia, herramientas de desarrollo e infraestructura.
Como el primer hackathon en la Gran China centrado en las finanzas de Agent de IA, Monad buscó, a través de este evento, ofrecer una demostración de la fusión profunda entre EVM paralelo de alto rendimiento y LLM de primer nivel, y llevar a cabo actividades de bootcamp teniendo como plazas fuertes las ciudades de Beijing y Shenzhen, reuniendo en un mismo campo de pruebas a desarrolladores, capacidades de modelos, infraestructura e inversores.
El panel de jueces VC del evento atrajo la participación de fondos de primera línea como Delphi Ventures, Pantera Capital, CoinFund, Vertex, Enlight, etc., creando para los participantes una oportunidad de demostrar su valía ante fabricantes de modelos, proveedores de infraestructura y agencias de inversión de primer nivel.
Al mismo tiempo, el evento también atrajo la entrada colectiva de destacadas empresas de IA como Kimi, Zhipu AI, Doubao, Step Fun, Silican Flow, YouWare, etc., proporcionando una serie de apoyos que van desde APIs de modelos, soporte de capacidad de cálculo, orientación técnica hasta recursos de evaluación.
Un lineup así hizo que muchos se preguntaran por la oportunidad detrás de la colaboración, pero no es difícil de entender si se analiza:
Cuando los fabricantes de LLM comenzaron a buscar oportunidades de expansión global y el próximo punto de implementación para la innovación en IA, vislumbraron a Crypto con sus características de descentralización, falta de necesidad de confianza (trustless), incentivos verificables, etc., y Monad se convirtió en esa base L1 que los grandes fabricantes descubrieron y eligieron.
La intensa transferencia de recursos sentó la base necesaria para una alta calidad en las entregas de este hackathon. Entonces, ¿cómo son exactamente los primeros productos que se atrevieron a probar y encontraron un punto de aplicación?
De pagos a generación de series: un vistazo a los 11 proyectos ganadores
Campeón General: OpenAlice
OpenAlice es un Agent de transacciones que puede ejecutarse localmente, capaz de integrar en un único espacio de trabajo transparente y colaborativo todos los flujos de investigación, estrategia, ejecución y control de riesgos.
La arquitectura central de OpenAlice utiliza una configuración impulsada por Markdown + JSON. Todo el comportamiento del Agent se define con Markdown legible por humanos y JSON estructurado, los registros son claros y transparentes, facilitando la iteración colaborativa entre humanos y Agents. Además, el proyecto admite implementación local, por lo que los datos y la ejecución no dependen completamente de la nube, lo que aporta aún más privacidad y control.
【Ver Demo】
- Premio Especial NVIDIA Super Compute: Orbit AI
Orbit AI es una nube de IA descentralizada que lleva la capacidad de cálculo a la "órbita", orientada a escenarios de Agent, conectando clusters de GPU satelitales verificables. Su principal ventaja es una mayor capacidad de aislamiento físico y características anti-manipulación, haciendo que la computación de alta confiabilidad también tenga disponibilidad global.
【Ver Demo】
Premio de primer lugar en la categoría Pagos e Infraestructura: Libra
Libra es un "nuevo Git" construido para la era de los Agent, que pretende resolver problemas como la explosión de registros de commits tras la escritura de código por máquinas, la dificultad para leer el historial y la pérdida de información de intención.
Se centra en reconstruir la expresión de intenciones, la colaboración paralela y la experiencia de auditoría y depuración, devolviendo todo el flujo a un estado amigable para las personas.
【Ver Demo】
Premio de segundo lugar en la categoría Pagos e Infraestructura: Agora-mesh
Agora-mesh tiene como objetivo que los Agent descubran servicios de manera más fluida y completen la liquidación on-chain mediante MON, esforzándose por reducir significativamente el umbral de pago para los Agent y lograr transacciones de servicio perfectas de máquina a máquina.
Su flujo general es similar a x402: primero cotización, luego pago on-chain y finalmente entrega de resultados.
【Ver Demo】
Premio de tercer lugar en la categoría Pagos e Infraestructura: TickPay
TickPay se especializa en pagos flow (streaming) de alta frecuencia y pequeño valor, adecuados para escenarios como servicios de video facturados por segundo, APIs de IA facturadas por uso, etc. Combinado con un mecanismo de autorización de abstracción de cuentas (account abstraction), los permisos de cobro se pueden activar o desactivar en cualquier momento, y el proceso de liquidación se completa automáticamente.
【Ver Demo】
Premio de primer lugar en la categoría Coexistencia con Agent: Kimi-swarm
Kimi-swarm es un IDE de colaboración multi-Agent de código abierto desarrollado oficialmente por Kimi, que admite interrumpir e intervenir en cualquier Agent como en una conversación. Simultáneamente, a través de un panel de gráficos y contexto, todo el proceso Swarm se vuelve observable y depurable, dejando de ser una caja negra.
【Ver Demo】
- Premio de segundo lugar en la categoría Coexistencia con Agent: A2A IntentPool Protocol
A2A IntentPool Protocol es una "capa de liquidación de tareas" orientada a la colaboración de máquina a máquina, que permite a los Agent automatizados descubrir tareas, ejecutarlas, demostrar resultados y recibir pagos on-chain directamente. Su objetivo es reducir los intermediarios de plataformas, los costos de intercambio de API y los procesos de conciliación manual.
【Ver Demo】
- Premio de tercer lugar en la categoría Coexistencia con Agent: Anime AI Studio
Anime AI Studio es un Agent de generación de series de animé todo-en-uno, capaz de conectar el flujo completo desde la idea, el guión, el storyboard, los fotogramas clave hasta la generación de video a nivel de toma. También admite reversión segmentada y regeneración local, por lo que modificar una escena no requiere volver a ejecutar toda la cadena.
【Ver Demo】
Premio de primer lugar en la categoría Innovación en Aplicaciones: AgentVerse
AgentVerse es un "mapa de un millón de celdas" nativamente compatible con x402, donde los Agent pueden comprar parcelas, construir páginas de inicio y ser descubiertos por el exterior. Combina identidad, pago y espacio de exhibición, permitiendo a los Agent mostrar sus capacidades al mismo tiempo que poseen capacidad de transacción.
【Ver Demo】
Premio de segundo lugar en la categoría Innovación en Aplicaciones: campfire
campfire es un patio de recreo social que reúne a personas y Agent, donde los usuarios pueden realizar misiones juntos, participar en interacciones de mercado o ingresar a la Agent Arena para competir. Hace hincapié en la interacción de alta frecuencia y los resultados cuantificables, haciendo que la experiencia general se acerque más a un producto real, y no solo a una demo.
【Ver Demo】
Premio de tercer lugar en la categoría Innovación en Aplicaciones: Juego de过关 (superación de niveles) de trading cuantitativo Web3
El Juego de过关 de trading cuantitativo Web3 es un producto para aprender trading cuantitativo Web3 a través de un mecanismo de superación de niveles. Los usuarios pueden arrastrar y soltar módulos de estrategia para combinarlos y ejecutar estrategias directamente, comprendiendo la lógica cuantitativa "mientras juegan". Cada nivel incluye comentarios de diagnóstico, ayudando a los usuarios a saber dónde está el problema y cómo ajustarlo.
【Ver Demo】
El diseño de IA del ecosistema Monad va mucho más allá de un hackathon
En realidad, más allá de este hackathon, esta no es la primera vez que Monad se centra en la IA.
En la página "Centro de Aplicaciones" del sitio web oficial de Monad, la IA se enumera por separado como una etiqueta de categoría. Actualmente exhibe 12 aplicaciones de IA, de las cuales 3 recibieron el apoyo del plan de incentivos Monad Momentum. Aunque estos datos aún no pueden calificarse de "abundantes", permiten vislumbrar la creciente importancia que Monad concede a la IA.
En dimensiones como la consolidación de la infraestructura y la ampliación del apoyo al ecosistema, Monad inició hace tiempo una serie de acciones.
Anteriormente, la documentación oficial de Monad lanzó específicamente una guía de pagos x402 y un tutorial para ERC-8004 (Agentes Trustless), intentando conectar los eslabones clave de pago: hacer que los Agent de IA no solo piensen, sino que realmente tengan la capacidad de descubrir de forma autónoma, obtener cotizaciones, completar pagos y entregar resultados, con una experiencia casi imperceptible durante todo el proceso.
En diciembre de 2025, Monad lanzó el plan AI Blueprint, proporcionando apoyo integral a las aplicaciones de IA, incluyendo recursos y ayuda en infraestructura, para ayudar a los desarrolladores a construir, lanzar y escalar proyectos, centrándose en direcciones como redes de inferencia descentralizadas, clusters de Agent autónomos, IA generativa on-chain, sistemas de memoria verificables y computación con protección de privacidad + inferencia distribuida en hardware de nivel consumer.
En febrero de 2026, Monad también coorganizó el Moltiverse Hackathon, aprovechando el impulso de OpenClaw, enfocándose en alentar el desarrollo de aplicaciones de Agent y herramientas de monetización, y destacando la colaboración autónoma de Agent, los micropagos y la capacidad de ejecución on-chain.
Bajo estas medidas intensivas, la IA parece haberse convertido en todos los aspectos en uno de los campos de batalla principales para la construcción del ecosistema Monad.
Por supuesto, atreverse a apostar recursos por la IA no es solo porque esté de moda:
Por un lado, en la capa de infraestructura, la arquitectura de Monad se adapta naturalmente a escenarios de Agent que requieren alta frecuencia, baja latencia e interacción continua.
Ya sea la ejecución paralela Optimistic, la arquitectura pipeline o MonadDB, estos diseños aportan a Monad ventajas de rendimiento como más de 10,000 TPS, un tiempo de bloque de 0.4 segundos y costos de Gas muy bajos. Sobre la base de impulsar a los Agent logren realizar transacciones autónomas, liquidaciones autónomas y colaboración autónoma, Monad tiene la capacidad de ser esa base de ejecución lo suficientemente rápida, barata y estable.
Por otro lado, el rico y sólido ecosistema DeFi de Monad también proporciona a los Agent de IA ricas herramientas financieras invocables, pools de liquidez accesibles y escenarios de rendimiento participables, pudiendo apoyar mejor a los Agent de IA para que descubran oportunidades por sí mismos, realicen transacciones, liquiden y obtengan interés compuesto, actualizándose así de simples chatbots a entidades económicas autónomas on-chain.
Esta imaginación sobre el futuro espacio de exploración de las finanzas de IA también distancia a Monad de muchos proyectos Crypto de IA que se quedan en el empaquetamiento conceptual. Y esto quizás también crea un ancla importante para que, después de la conclusión de este hackathon temático de IA, se continúe prestando atención a más movimientos del ecosistema Monad.
