Evolución del orden en la era de la IA y Web3: Las dimensiones competitivas y los caminos de exploración de m&W

链捕手發佈於 2026-07-20更新於 2026-07-20

文章摘要

La humanidad está evolucionando de la mejora de la productividad a la reconfiguración de las relaciones de producción. La rápida evolución de los Agentes de IA está liberando una capacidad productiva sin precedentes. En este contexto, la colaboración a largo plazo entre humanos y agentes de IA requiere la construcción de relaciones de confianza, la evaluación de contribuciones complejas y mecanismos de distribución de valor justos y sostenibles. Mientras que Web3 ha sentado bases técnicas para la desconfianza en activos e identidades, la era de los Agentes de IA exige un nuevo sistema de orden que aborde crédito, colaboración e incentivos económicos. El artículo analiza el enfoque de m&WDAO, que propone EcoFi (Finanzas/Orden del Ecosistema), un modelo que busca conectar activos cognitivos humanos, capacidades de ejecución de agentes de IA y mecanismos económicos on-chain. Se exploran y contrastan varias direcciones existentes: * **Colony**: Enfocado en gobernanza y colaboración organizacional humana basada en contribución (reputación). * **SingularityNET (ASI)**: Centrado en la creación de un mercado abierto para el intercambio y composición de servicios de IA. * **Gitcoin Passport / Verax**: Especializados en infraestructura de verificación de identidad y resistencia a sybil. * **Farcaster / Lens Protocol**: Orientados a redes sociales y de información descentralizadas con identidad propia. Frente a estos enfoques, m&W busca una integración más profunda, proponien...

La humanidad está experimentando una profunda evolución desde el "aumento de la productividad" hacia la "remodelación de las relaciones de producción". El rápido desarrollo de los Agentes de IA está liberando una capacidad productiva de base silicio sin precedentes. En el futuro, cada vez más tareas ya no serán completadas por un solo individuo, sino que podrán involucrar la participación conjunta de humanos, Agentes de IA y redes multi-agentes.

Un problema fundamental también se hace evidente: cuando humanos desconocidos y Agentes de IA comienzan a colaborar a largo plazo, ¿cómo se establecen relaciones de confianza? ¿Cómo se evalúan contribuciones complejas? ¿Cómo lograr que diferentes sujetos formen mecanismos de distribución de valor estables, justos y sostenibles?

En los últimos años, Web3 se ha centrado principalmente en explorar identidad, activos, organizaciones e infraestructura, proporcionando una base tecnológica sin confianza para la economía digital. Pero, al entrar en la era de los Agentes de IA, simplemente resolver la propiedad de activos y la transacción ya no es suficiente para respaldar el desarrollo de redes de colaboración complejas. Las futuras redes inteligentes no necesitan solo la capacidad de transferir valor, sino que requieren nuevos sistemas de orden alrededor de la identidad, el crédito, la colaboración y los incentivos económicos.

En esta etapa, algunos proyectos de IA y Web3 se centran principalmente en capacidades de modelos, recursos de computación, mercados de datos o intercambio de servicios de IA. La exploración de EcoFi (Finanzas Ecológicas / Orden Ecológico) propuesta por m&WDAO, en cambio, intenta partir de las relaciones de colaboración más fundamentales, conectando activos cognitivos humanos, capacidades de ejecución de Agentes de IA y mecanismos económicos en cadena, explorando un nuevo modelo de orden orientado a la economía de colaboración hombre-máquina.

Por lo tanto, analizar las dimensiones competitivas de m&W no es simplemente comparar las ventajas y desventajas de un proyecto con otros, sino observar la dirección de evolución de la infraestructura que se está formando en la era de la IA y Web3: cómo se genera el crédito en las futuras redes inteligentes, cómo ocurre la colaboración y cómo se captura continuamente el valor...

I. Cambio de paradigma: Contribuciones y límites de los caminos de exploración existentes

Para entender la posición de m&W, primero es necesario observar varias direcciones de exploración importantes ya formadas en la industria actual. Diferentes proyectos resuelven diferentes problemas en las redes inteligentes: algunos se enfocan en cómo colaboran las organizaciones, otros en cómo circulan las capacidades de IA, y otros en cómo se verifica la identidad.

Colony: Exploración de colaboración organizacional desde la contribución hasta la gobernanza

Infraestructuras de organización descentralizada, representadas por Colony, son ejemplos tempranos de exploración de mecanismos de colaboración en cadena en el campo de Web3. Su idea central es que el poder en una organización provenga de contribuciones sostenidas, no simplemente de la posesión de capital. A través de su mecanismo de Reputación, transforma las contribuciones de los miembros en una base importante para decisiones de gobernanza y distribución de recursos.

Este diseño rompe el modo tradicional donde el capital y la posición determinan el poder, permitiendo que las organizaciones en cadena establezcan relaciones de colaboración más dinámicas en torno a las contribuciones reales. Desde este punto de vista, Colony está relacionado en cierta medida con la exploración de m&W sobre "la capitalización del crédito por contribuciones".

Sin embargo, existen diferencias evidentes en sus límites de enfoque. Colony se centra principalmente en resolver cómo las organizaciones humanas pueden operar de manera más eficiente en la cadena, es decir, cómo reducir los costos tradicionales de colaboración a través de contratos inteligentes, evaluación de contribuciones y mecanismos de gobernanza.

A medida que los Agentes de IA se convierten gradualmente en participantes importantes en la economía digital, las futuras redes de colaboración enfrentarán nuevos desafíos: ¿Cómo evaluar el comportamiento a largo plazo de un Agente de IA? ¿Cómo juzgar el valor no estructurado que genera? ¿Cómo hacer que un Agente de IA tenga una identidad confiable y crédito sostenible dentro de una organización? Estos problemas claramente van más allá del marco de gobernanza de los DAO tradicionales.

La dirección de exploración de m&W es, mediante el sistema de crédito SBT (Token Ligado al Alma), mecanismos de verificación asistida por IA y el protocolo EcoFi, hacer que el crédito por contribuciones no sea solo una herramienta de gobernanza interna de la organización, sino que se convierta en la base crediticia de la economía de colaboración hombre-máquina. En resumen, si Colony explora principalmente "cómo las organizaciones humanas colaboran basándose en contribuciones", entonces m&W intenta explorar más a fondo "cómo humanos y Agentes de IA colaboran basándose en el crédito".

SingularityNET (Superalianza ASI): Exploración del intercambio abierto de capacidades de IA

SingularityNET es un explorador de larga data representativo en el campo de IA Web3. Su dirección es construir un ecosistema de servicios de IA abierto, permitiendo que diferentes modelos, servicios y Agentes de IA sean descubiertos, invocados y combinados en una red descentralizada.

El valor importante de esta dirección es que intenta resolver el problema de la fragmentación de las capacidades de IA, permitiendo que las capacidades inteligentes fluyan de manera más abierta, como los activos digitales. Desde la perspectiva de la futura Economía de Agentes, existe cierta superposición entre SingularityNET y m&W, ambos se preocupan por la posibilidad de colaboración entre Agentes de IA y entre IA y humanos.

Pero en cuanto a problemas centrales, sus enfoques son diferentes. SingularityNET se centra más en resolver "cómo se descubren, invocan e intercambian las capacidades inteligentes", su foco está en construir una red abierta de capacidades de IA. Mientras que m&W se preocupa más por otro problema: cuando una gran cantidad de Agentes participan en actividades económicas complejas, ¿cómo se establecen relaciones de crédito a largo plazo?

El desafío central de la futura economía de Agentes no es solo si los Agentes tienen suficientes capacidades, sino también cómo los Agentes desconocidos pueden establecer relaciones de confianza a largo plazo: por ejemplo, si un Agente merece una colaboración a largo plazo, si ha creado valor continuamente en el pasado, si su creador detrás tiene un crédito confiable, y cómo dividir responsabilidades y distribuir valor cuando múltiples Agentes completan tareas complejas juntos.

La ruta de exploración de m&W es, en la etapa 1.0, seleccionar Constructores de alta calidad, y solidificar sus contribuciones sostenidas como activos crediticios SBT, y luego mapearlos para formar avatares digitales con base crediticia. En esta lógica, las contribuciones confiables acumuladas a largo plazo por humanos se convierten en una fuente importante de crédito cuando los Agentes de IA entran en la red económica.

Por lo tanto, SingularityNET se acerca más a construir una "red de intercambio de capacidades de IA", mientras que m&W desea explorar una "red de colaboración hombre-máquina basada en el crédito", formando exploraciones complementarias en diferentes direcciones en el nivel de infraestructura de la futura economía inteligente.

Gitcoin Passport / Verax: Exploración de infraestructura de autenticidad de identidad y reputación

Observando desde la perspectiva de la selección de crédito y construcción de identidad en la etapa 1.0 de m&W, la infraestructura de credenciales de identidad como Gitcoin Passport y Verax proporciona una referencia importante.

Gitcoin Passport integra información de identidad Web2, registros de comportamiento Web3 y credenciales de terceros para establecer un sistema de puntuación de resistencia a sibilancias (Sybil Resistance Score) para los usuarios, ayudando a los ecosistemas a identificar participantes reales y reducir el impacto de bots y cuentas falsas en la asignación de recursos públicos.

Resuelve un problema fundamental en el mundo digital, es decir, "si este participante existe realmente". Este problema es muy importante para los ecosistemas descentralizados, pero a medida que los Agentes de IA ingresan a las redes de producción, simplemente probar la "autenticidad" de la identidad puede no ser suficiente.

Las futuras redes de colaboración no solo necesitan saber quién es el participante, sino también responder qué valor puede crear el participante. Gitcoin se inclina más hacia un sistema de prueba confiable basado en identidad y comportamiento histórico, mientras que m&W se centra en la formación de crédito productivo dinámico basado en contribuciones continuas.

Aunque Gitcoin continúa explorando tecnologías de identidad más avanzadas, como pruebas de conocimiento cero y credenciales de terceros, su objetivo central sigue centrado principalmente en la autenticidad de la identidad y la verificación de elegibilidad para participar. m&W espera conectar aún más identidad, crédito, colaboración e incentivos económicos, de modo que el crédito no solo se use para probar la identidad, sino que también participe en la creación de valor y la distribución de recursos.

Farcaster y Lens Protocol: Exploración de identidad abierta y redes de información

Además de la colaboración organizacional, el intercambio de capacidades de IA y la verificación de identidad, Farcaster y Lens Protocol representan una importante dirección de exploración en las redes sociales Web3 y de identidad abierta. A través de sistemas de identidad abierta, redes de relaciones de usuario y mecanismos de difusión de contenido, han establecido una nueva infraestructura de información para la sociedad digital.

El valor importante de este tipo de protocolos radica en intentar resolver problemas como la monopolización de la identidad por parte de las plataformas en la era de Internet tradicional y la incapacidad de migrar las relaciones de usuario, permitiendo que los individuos posean su identidad digital y relaciones sociales de manera más autónoma.

Sin embargo, desde la perspectiva del desarrollo de la economía de colaboración hombre-máquina, la conexión de información no equivale a la colaboración de valor. Farcaster y Lens se centran principalmente en resolver el flujo de información y el establecimiento de relaciones entre personas, mientras que la futura economía de Agentes de IA necesita resolver aún más cómo hacer que diferentes sujetos inteligentes formen relaciones de colaboración confiables, cómo registrar continuamente la cognición y la productividad, y cómo hacer que las redes de información evolucionen hacia redes de valor.

m&W 1.0 también valora las redes cognitivas y los ecosistemas de contenido de alta calidad, pero su objetivo final no es construir una plataforma de difusión de información pura, sino filtrar nodos de alto valor a través de temas de alta calidad, contribuciones profesionales y mecanismos de revisión por pares, transformando contenido y cognición en activos crediticios verificables (SBT). Por lo tanto, Farcaster y Lens se acercan más a construir redes de información abierta, mientras que m&W desea explorar una ruta de evolución adicional desde la conexión de información hacia la colaboración de valor.

II. Reconstrucción del orden: El camino progresivo desde el crédito hasta las redes inteligentes

Frente a los diferentes límites de las exploraciones existentes en la industria, m&W no intenta replicar los espacios existentes, sino conectar varias capas fundamentales actualmente relativamente dispersas: el crédito humano, los mecanismos de colaboración y la economía de Agentes de IA.

Su lógica central se puede resumir como el anclaje del crédito, la economía de colaboración y finalmente la evolución hacia un orden inteligente. Estas tres etapas no son módulos independientes, sino un sistema recursivo de crédito que evoluciona gradualmente:

m&W 1.0: Anclaje de crédito (Red de Constructores de alta pureza)

Motor central: Colisión de protones / Generación de SBT

m&W 2.0: Economía de colaboración (Ciclo cerrado de valor del protocolo EcoFi)

Motor central: Cualificación por IA / Liquidación inmediata

m&W 3.0: Orden inteligente (Ecosistema de soberanía y colaboración hombre-máquina)

1. m&W 1.0: Selección de nodos de alta calidad y precipitación previa del crédito

La base de cualquier red inteligente necesita participantes confiables como punto de partida. m&W 1.0 no adopta la lógica tradicional de adquisición de usuarios Web3 que solo busca el crecimiento del número de usuarios, sino que se centra más en la calidad de los nodos participantes y la densidad de contribución.

A través de su mecanismo de selección "Colisión de protones", los Constructores necesitan realizar aportaciones cognitivas, contribuciones técnicas, diseño de soluciones y revisión por pares en torno a temas de alta dificultad. El significado de este proceso no es solo filtrar usuarios, sino establecer un mecanismo de verificación de contribuciones de alta calidad en una etapa temprana y proporcionar una base de consenso comunitario para la práctica futura de la integración de ecosistemas de IA y Web3.

El valor no estructurado generado por los participantes durante el proceso de colaboración continua se precipitará aún más en activos crediticios SBT intransferibles. A diferencia de los sistemas tradicionales de certificación de identidad, m&W no se enfoca solo en "quién es esta persona", sino en "qué valor ha creado esta persona en la colaboración a largo plazo".

Esta precipitación de crédito proporciona una fuente confiable para que los avatares digitales AI Agent de los Constructores participen en actividades económicas en el futuro: responde fundamentalmente al desafío de cómo los Agentes desconocidos pueden establecer confianza a largo plazo en el futuro.

2. m&W 2.0: Protocolo EcoFi y ciclo cerrado de economía colaborativa

Si la etapa m&W 1.0 resuelve el problema de la fuente del crédito, entonces la etapa m&W 2.0 resuelve cómo se transforman los activos crediticios en productividad. A través del protocolo EcoFi, m&W espera conectar nodos crediticios de alta calidad a tareas de colaboración reales, permitiendo que las contribuciones sean verificadas, valoradas y generen retornos económicos.

Pero el mayor desafío de la colaboración compleja es que mucho trabajo de alto valor no puede medirse mediante indicadores simples, como la planificación estratégica, la investigación de inversiones, el diseño de arquitectura de protocolos, la optimización compleja de código y el diseño de modelos de negocio. Estas contribuciones suelen tener características altamente no estructuradas.

Por lo tanto, m&W explora un sistema de verificación jerárquico:

  • La IA se encarga del análisis previo, la organización de la información y el análisis estructurado de tareas;
  • Los nodos Constructor de alto crédito son responsables de juicios de valor complejos;
  • Cuando surgen disputas, la red de arbitraje OG de m&WDAO se encarga de la gobernanza final.

Este modo no depende completamente de la IA, ni vuelve a la revisión centralizada tradicional, sino que establece una relación de colaboración adecuada entre la eficiencia de la IA y el juicio de alto nivel humano.

Al mismo tiempo, cada vez que se completa una tarea, se maneja una disputa o se realiza una acción de gobernanza, afectará inversamente al sistema de crédito, optimizando continuamente toda la red. Finalmente, la red formará un ciclo de "acumulación de crédito aumento de oportunidades de colaboración creación de valor mayor fortalecimiento del crédito", que es precisamente el mecanismo de interés compuesto del valor que el sistema EcoFi intenta establecer.

3. m&W 3.0: Del crédito humano a la economía de Agentes

Cuando el sistema de crédito y las redes de colaboración maduren gradualmente, la exploración de m&W se extenderá aún más hacia la Economía de Agentes de IA. En el futuro, los Agentes de IA no solo podrán existir como herramientas, sino que también podrán convertirse en participantes activos en la red económica.

Pero el desafío central de la economía de Agentes es el establecimiento de relaciones de confianza; un nuevo Agente sin registros históricos difícilmente puede obtener la confianza a largo plazo de sujetos desconocidos.

La dirección de exploración de m&W es permitir que las contribuciones confiables acumuladas a largo plazo por los humanos se conviertan en una base crediticia importante cuando los Agentes ingresan a la red económica. A través del mapa SBT formado por la precipitación del crédito de los Constructores, se puede apoyar aún más el desarrollo de avatares digitales de Agentes, permitiendo que los Agentes de IA ya no sean solo entidades algorítmicas que operan de forma aislada, sino que puedan tener una base de crédito con origen, antecedentes y continuidad de comportamiento.

Esto significa que las futuras relaciones hombre-máquina ya no serán simplemente el uso unidireccional de la IA por parte de los humanos, sino que evolucionarán gradualmente hacia una "economía de colaboración hombre-máquina" donde humanos y Agentes de IA participan conjuntamente en la producción, la colaboración y la creación de valor.

III. Auto-evolución: Desafíos desde el concepto hasta la implementación de ingeniería

Cualquier innovación a nivel de infraestructura debe enfrentar enormes desafíos desde la teoría hasta la realidad. m&W elige un camino de alta complejidad, por lo que su valor a largo plazo depende no solo del diseño conceptual, sino también de la capacidad de implementación de ingeniería y del sistema de control de riesgos.

1. Desafío de arranque en frío provocado por la selección de nodos de alta calidad

El mecanismo de alto nivel de entrada de m&W 1.0 determina que su tasa de crecimiento temprana puede no ser tan rápida como la de las plataformas sociales tradicionales o las herramientas de identidad. En comparación con herramientas como Gitcoin Passport que se expanden rápidamente basándose en credenciales de identidad, o plataformas como Farcaster que forman efectos de red a través de la difusión de contenido, m&W enfatiza más la calidad del nodo y la profundidad de la contribución.

El costo de esta estrategia es un crecimiento de escala más lento en las primeras etapas, pero su lógica central es reemplazar la cantidad ciega por la pureza. Si los Constructores de alta calidad pueden generar una colaboración profunda a través del protocolo EcoFi, entonces el valor general de la red provendrá más de la creatividad por nodo y del flujo de alto valor unitario, y no solo del volumen de tráfico.

2. Desafío de equilibrio entre la verificación por IA y la gobernanza humana

La verificación asistida por IA es una parte importante de m&W 2.0, pero también es uno de los mayores desafíos técnicos, ya que el juicio de valor complejo no puede depender completamente de algoritmos.

Si la IA comete errores de juicio, puede provocar errores en la asignación de recursos y afectar el crédito de toda la red. Por lo tanto, m&W adopta un modo de gobernanza jerárquico que combina IA con expertos humanos: La IA proporciona eficiencia previa, los nodos de alto crédito proporcionan juicios complejos, y se introduce una red de arbitraje OG que incluye mecanismos de atenuación dinámica de la reputación SBT y diseño anónimo asimétrico para manejar disputas, con el fin de encontrar un equilibrio dinámico entre la eficiencia automatizada y el juicio humano final.

3. Desafío de estabilidad a largo plazo de la Economía de Tokens

Como activo central del ecosistema, $CMW asume múltiples funciones: incentivos de colaboración, liquidación de valor, gobernanza del ecosistema y el valor como medio en la futura economía de Agentes.

Este diseño multifuncional tiene un gran espacio imaginativo, pero también significa una mayor complejidad en el modelo económico. Una economía de tokens realmente sostenible debe construirse sobre la base de la demanda real y el flujo de negocios real.

Para ello, m&W necesita, a través de mecanismos de control de riesgos dinámicos, mecanismos de recompra de dividendos de eficiencia y el soporte del flujo (Volume) de colaboración real en la etapa 2.0, permitir que el modelo económico de tokens forme gradualmente un ciclo cerrado positivo y estable.

Conclusión: Cumpliendo la misión final

En el proceso de desarrollo de la fusión de la IA y Web3, diferentes proyectos están explorando diferentes capas fundamentales de las redes inteligentes: Gitcoin es mejor para probar si un participante existe realmente; Colony es mejor para hacer que las contribuciones generen poder de gobernanza; SingularityNET (ASI) explora cómo las capacidades de IA se pueden intercambiar a través de una red abierta.

Y m&W intenta responder a una pregunta más fundamental: cuando humanos y Agentes de IA se conviertan conjuntamente en sujetos de producción en la futura economía digital, cómo establecer nuevos sistemas de crédito, mecanismos de colaboración y órdenes económicos. Esto no es simplemente construir una aplicación de IA, ni replicar un modelo DAO existente, sino explorar nuevas relaciones de producción en la era de la IA.

Si en el futuro los Agentes de IA se convierten en participantes importantes de la economía digital, entonces una nueva infraestructura en torno a la identidad, el crédito, la colaboración y la distribución de valor se convertirá en un componente indispensable.

La exploración de m&W no intenta convertirse en otra plataforma de modelos, mercado de algoritmos o herramienta de servicios de Agentes en el ecosistema de IA, sino conectar el crédito por contribuciones humanas a largo plazo, las capacidades de colaboración de los Agentes de IA (avatars digitales), los mecanismos de restricción en cadena y los sistemas de incentivos económicos, estableciendo una base crediticial más confiable, reglas de colaboración y un orden económico para las redes de colaboración hombre-máquina.

Sobre la base de la propia práctica de m&W, m&W espera aprovechar aún más el papel de EcoFi (Finanzas Ecológicas / Orden Ecológico), promoviendo que los ecosistemas de IA y Web3 formen relaciones de colaboración de red inteligente más abiertas, confiables y sostenibles, y finalmente logrando la misión de usar la cadena de bloques para establecer el orden en las redes inteligentes.

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Q¿Cuál es la principal diferencia entre el enfoque de Colony y el de m&W en cuanto a la colaboración y el crédito?

AColony se centra en cómo las organizaciones humanas pueden colaborar de manera eficiente en la cadena de bloques, utilizando mecanismos de reputación para convertir contribuciones en influencia en la gobernanza y distribución de recursos. m&W, en cambio, explora cómo los humanos y los AI Agent pueden colaborar en base al crédito, yendo más allá del marco de gobernanza tradicional de las DAO al considerar la colaboración a largo plazo y la evaluación de valor no estructurado entre agentes.

Q¿En qué se diferencian las direcciones de exploración de SingularityNET (ASI) y m&W dentro del campo AI & Web3?

ASingularityNET se enfoca en construir una red de intercambio abierto de capacidades de IA, permitiendo que modelos, servicios y agentes sean descubiertos, invocados y combinados. Su objetivo principal es resolver la fragmentación de capacidades de IA. m&W, por su parte, se centra en el problema de cómo establecer relaciones de confianza a largo plazo cuando muchos agentes participan en actividades económicas complejas, utilizando el crédito humano acumulado como base para la credibilidad de los agentes en la red económica.

Q¿Qué desafío fundamental de la futura economía de agentes busca abordar m&W según el artículo?

Am&W busca abordar el desafío central de cómo establecer relaciones de confianza a largo plazo entre agentes de IA extraños en una red económica futura. Esto incluye cómo evaluar el comportamiento a largo plazo de un AI Agent, cómo juzgar el valor no estructurado que genera y cómo dotar a los agentes de identidades confiables y crédito continuo dentro de una organización colaborativa.

Q¿Cuáles son las tres etapas evolutivas del sistema de crédito recursivo propuesto por m&W, según se describe en el artículo?

ALas tres etapas evolutivas son: 1) m&W 1.0: Anclaje de Crédito (red de constructores de alta calidad), que establece la fuente de crédito. 2) m&W 2.0: Economía de Colaboración (protocolo EcoFi y ciclo de valor), que transforma los activos de crédito en productividad. 3) m&W 3.0: Orden Inteligente (ecosistema de soberanía humana y máquina), donde el crédito humano sirve de base para la economía agentizada, evolucionando hacia una 'economía de colaboración humano-máquina'.

Q¿Cómo plantea m&W resolver el desafío de equilibrar la verificación por IA y la gobernanza humana en su sistema de colaboración?

Am&W adopta un modelo de gobernanza en capas que combina IA y expertos humanos: la IA proporciona eficiencia preliminar en tareas como descomposición de tareas y análisis estructurado; los nodos constructores de alto crédito son responsables de juicios de valor complejos; y se introduce una red de arbitraje OG, que incluye mecanismos de atenuación dinámica de reputación SBT y diseño asimétrico anónimo, para manejar disputas. Este enfoque busca un equilibrio dinámico entre la eficiencia automatizada y el juicio final humano.

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Euruka Tech:$erc ai 及其在 Web3 中的雄心概述 介紹 在快速發展的區塊鏈技術和去中心化應用的環境中,新項目頻繁出現,每個項目都有其獨特的目標和方法論。其中一個項目是 Euruka Tech,該項目在加密貨幣和 Web3 的廣闊領域中運作。Euruka Tech 的主要焦點,特別是其代幣 $erc ai,是提供旨在利用去中心化技術日益增長的能力的創新解決方案。本文旨在提供 Euruka Tech 的全面概述,探索其目標、功能、創建者的身份、潛在投資者以及它在更廣泛的 Web3 背景中的重要性。 Euruka Tech, $erc ai 是什麼? Euruka Tech 被描述為一個利用 Web3 環境提供的工具和功能的項目,專注於在其運作中整合人工智能。雖然有關該項目框架的具體細節仍然有些模糊,但它旨在增強用戶參與度並自動化加密空間中的流程。該項目的目標是創建一個去中心化的生態系統,不僅促進交易,還通過人工智能整合預測功能,因此其代幣被命名為 $erc ai。其目的是提供一個直觀的平台,促進更智能的互動和高效的交易處理,並在不斷增長的 Web3 領域中發揮作用。 Euruka Tech, $erc ai 的創建者是誰? 目前,關於 Euruka Tech 背後的創建者或創始團隊的信息仍然不明確且有些模糊。這一數據的缺失引發了擔憂,因為了解團隊背景通常對於在區塊鏈行業建立信譽至關重要。因此,我們將這些信息歸類為 未知,直到具體細節在公共領域中公開。 Euruka Tech, $erc ai 的投資者是誰? 同樣,關於 Euruka Tech 項目的投資者或支持組織的識別在現有研究中並未明確提供。對於考慮參與 Euruka Tech 的潛在利益相關者或用戶來說,來自知名投資公司的財務合作或支持所帶來的保證是至關重要的。沒有關於投資關係的披露,很難對該項目的財務安全性或持久性得出全面的結論。根據所找到的信息,本節也處於 未知 的狀態。 Euruka Tech, $erc ai 如何運作? 儘管缺乏有關 Euruka Tech 的詳細技術規範,但考慮其創新雄心是至關重要的。該項目旨在利用人工智能的計算能力來自動化和增強加密貨幣環境中的用戶體驗。通過將 AI 與區塊鏈技術相結合,Euruka Tech 旨在提供自動交易、風險評估和個性化用戶界面等功能。 Euruka Tech 的創新本質在於其目標是創造用戶與去中心化網絡所提供的廣泛可能性之間的無縫連接。通過利用機器學習算法和 AI,它旨在減少首次用戶的挑戰,並簡化 Web3 框架內的交易體驗。AI 與區塊鏈之間的這種共生關係突顯了 $erc ai 代幣的重要性,成為傳統用戶界面與去中心化技術的先進能力之間的橋樑。 Euruka Tech, $erc ai 的時間線 不幸的是,由於目前有關 Euruka Tech 的信息有限,我們無法提供該項目旅程中主要發展或里程碑的詳細時間線。這條時間線通常對於描繪項目的演變和理解其增長軌跡至關重要,但目前尚不可用。隨著有關顯著事件、合作夥伴關係或功能添加的信息變得明顯,更新將無疑增強 Euruka Tech 在加密領域的可見性。 關於其他 “Eureka” 項目的澄清 值得注意的是,多個項目和公司與 “Eureka” 共享類似的名稱。研究已經識別出一些倡議,例如 NVIDIA Research 的 AI 代理,專注於使用生成方法教導機器人複雜任務,以及 Eureka Labs 和 Eureka AI,分別改善教育和客戶服務分析中的用戶體驗。然而,這些項目與 Euruka Tech 是不同的,不應與其目標或功能混淆。 結論 Euruka Tech 及其 $erc ai 代幣在 Web3 領域中代表了一個有前途但目前仍不明朗的參與者。儘管有關其創建者和投資者的細節仍未披露,但將人工智能與區塊鏈技術相結合的核心雄心仍然是關注的焦點。該項目在通過先進自動化促進用戶參與方面的獨特方法,可能會使其在 Web3 生態系統中脫穎而出。 隨著加密市場的持續演變,利益相關者應密切關注有關 Euruka Tech 的進展,因為文檔創新、合作夥伴關係或明確路線圖的發展可能在未來帶來重大機會。當前,我們期待更多實質性見解的出現,以揭示 Euruka Tech 的潛力及其在競爭激烈的加密市場中的地位。

811 人學過發佈於 2025.01.02更新於 2025.01.02

什麼是 ERC AI

什麼是 DUOLINGO AI

DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

837 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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