La fusión de IA y Cadena de bloques: El protocolo MCP lidera un nuevo paradigma
Recientemente, el concepto de "AI+Crypto" ha aparecido con frecuencia en las discusiones del mundo tecnológico. Desde la aparición de ChatGPT, hasta que diversas empresas de IA lanzan sucesivamente modelos multimodales, y hasta que en el mundo de la cadena de bloques, los protocolos DeFi, los sistemas de gobernanza y las plataformas NFT intentan integrar agentes de IA, esta fusión de dos olas tecnológicas está pasando de ser una idea a convertirse en una realidad.
El impulso fundamental de esta tendencia proviene de la complementariedad de la tecnología de IA y la Cadena de bloques en ambos extremos de la demanda y la oferta. El desarrollo de la IA ha hecho posible la transferencia de la ejecución de tareas y el procesamiento de información 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 diseño de incentivos y el marco de gobernanza programática que proporciona la Cadena de bloques pueden compensar estas debilidades de la IA. A su vez, la industria de la Cadena de bloques también necesita herramientas de inteligencia más potentes para manejar tareas repetitivas como el comportamiento del usuario, la gestión de riesgos y la ejecución de transacciones, que es precisamente la ventaja de la IA.
Se puede decir que la cadena de bloques proporciona un mundo estructurado para la IA, mientras que la IA inyecta capacidad de decisión activa en la cadena de bloques. Esta profunda fusión tecnológica está formando un nuevo patrón de "infraestructura mutua". Por ejemplo, los "creadores de mercado de IA" que aparecen en los protocolos DeFi son un caso típico. Este tipo de sistemas utiliza modelos de IA para modelar en tiempo real la volatilidad del mercado y combina datos en cadena, la profundidad del libro de órdenes y variables como indicadores de sentimiento entre cadenas, logrando una programación dinámica de la liquidez, reemplazando los modelos de parámetros estáticos tradicionales.
En el escenario de gobernanza, el "agente de gobernanza" asistido por IA comienza a intentar analizar el contenido de las propuestas, las intenciones de los usuarios, predecir las tendencias de votación y ofrecer a los usuarios recomendaciones de decisión personalizadas. En este caso, la IA ya no es solo una herramienta, sino que gradualmente evoluciona hacia un "ejecutor cognitivo en la cadena".
Desde el punto de vista de los datos, los datos de comportamiento en la cadena de bloques tienen características intrínsecas de verificabilidad, estructuración y resistencia a la censura, lo que los convierte en un material ideal para el entrenamiento de modelos de IA. Algunos proyectos emergentes ya han comenzado a intentar integrar el comportamiento en la cadena en el proceso de ajuste fino del modelo, y en el futuro incluso podría aparecer un "estándar de modelos de IA en la cadena", permitiendo que los modelos tengan la capacidad de comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.
Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos de la cadena de bloques proporciona a los sistemas de IA un impulso económico más sólido y sostenible que las plataformas Web2. A través del mecanismo de incentivos de Agentes definido por protocolos como MCP, los ejecutores de modelos ya no dependen de la facturación por llamadas API, sino que pueden obtener recompensas en tokens a través de "pruebas de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de la intención del usuario + valor económico rastreable". Esto significa que los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico" por primera vez, y no solo actuar como herramientas incrustadas en él.
Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es una fusión tecnológica, sino también un cambio de paradigma. AI+Crypto podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en agentes": los humanos ya no son los únicos gobernantes, el modelo en la cadena no solo puede ejecutar contratos, sino también entender el contexto, coordinar juegos, gobernar proactivamente y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens. Esto no es ciencia ficción, sino una inferencia razonable basada en la trayectoria tecnológica actual.
Por esta razón, la narrativa de AI+Crypto ha ganado rápidamente una gran atención en los mercados de capital en los últimos seis meses. Desde capitalistas de riesgo conocidos hasta el lanzamiento de nuevos proyectos, hemos visto que se está formando un consenso: los modelos de IA desempeñarán un papel no solo como "herramientas" en Web3, sino como "sujeto"; tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.
Se puede prever que, en el mundo Web3 después de 2025, los agentes de IA se convertirán en participantes del sistema ineludibles. Esta forma de participación no es la tradicional "modelo fuera de la cadena + API en la cadena", sino que está evolucionando gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato". Detrás de esto, están los nuevos protocolos como MCP(Model Context Protocol) que construyen la semántica y el paradigma de ejecución.
La fusión de la IA y la Cadena de bloques es una de las pocas oportunidades de "conexión de capa a capa" en la última década. No es un punto caliente de explosión puntual, sino una evolución estructural a largo plazo. Esto determinará cómo funcionará la IA en la cadena, cómo se coordinará, cómo será incentivada y, en última instancia, definirá la futura forma de la estructura social en la cadena.
Protocolo MCP: Un puente clave para la fusión de la IA y la Cadena de bloques
MCP(Modelo de Contexto de Protocolo)La propuesta del protocolo tiene como objetivo construir una capa de protocolo general para que los modelos de IA funcionen, ejecuten, retroalimenten y generen ganancias en la cadena de bloques. Esto no solo busca resolver el desafío técnico de "la ineficiencia del uso de IA en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica del mundo Web3 de realizar una transición hacia un "paradigma impulsado por la intención".
MCP no es un modelo o plataforma independiente, sino un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la invocación de modelos de IA, la construcción de contexto, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su diseño se centra en cuatro niveles:
Mecanismo de identidad del modelo: bajo el marco MCP, cada instancia de modelo o agente tiene una dirección en la cadena independiente y puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar contratos a través de un mecanismo de verificación de permisos, convirtiéndose en la "primera clase de cuenta" en el mundo de la cadena de bloques.
Sistema de recopilación de contexto y explicación semántica: mediante la abstracción del estado en la cadena, datos fuera de la cadena, y registros de interacciones históricas, combinado con la entrada de lenguaje natural, se proporciona a los modelos una estructura de tarea clara y un contexto ambiental, permitiéndoles tener un "contexto semántico" para ejecutar instrucciones complejas.
Análisis de intenciones y planificación de tareas: convertir la entrada de lenguaje natural del usuario en una descripción de tarea estructurada, y descomponer la tarea y planificar la ruta de ejecución según las capacidades del modelo y las restricciones del entorno.
Mecanismo de incentivos y retroalimentación: A través de recompensas en tokens, acumulación de reputación y otros métodos, proporcionar incentivos económicos para el comportamiento en cadena de los modelos de IA, al mismo tiempo que se establece una relación entre el rendimiento del modelo y la retroalimentación del usuario, formando un ciclo cerrado de optimización continua.
Actualmente, varios proyectos han comenzado a establecer sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Algunos proyectos están intentando desplegar modelos de IA como agentes en la cadena que se pueden llamar públicamente, para servir en la generación de estrategias de trading, decisiones de gestión de activos y otros escenarios; además, hay proyectos que han construido un sistema de colaboración de múltiples agentes basado en el protocolo MCP, permitiendo que múltiples modelos colaboren dinámicamente en torno a una misma tarea del usuario; incluso hay proyectos que intentan expandir MCP como la capa base de un "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir complementos de modelo con capacidades específicas, que otros pueden llamar, formando así un mercado de servicios de IA en la cadena compartido.
Desde la perspectiva de los inversores en criptomonedas, la propuesta de MCP no solo trae un nuevo camino tecnológico, sino que también representa una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", donde el modelo no solo es una herramienta, sino que también es un participante económico con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro, los creadores de mercado en DeFi pueden ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza de DAO pueden ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT pueden ser modelos, e incluso los propios datos en la cadena son analizados, combinados y revalorizados por modelos, generando así nuevos "activos de datos de comportamiento de IA".
El pensamiento de inversión, por lo tanto, también pasará de "invertir en un producto de IA" a "invertir en el núcleo de incentivos en una capa de ecosistema de IA, capa de agregación de servicios o protocolo de coordinación entre modelos". MCP, como protocolo de interfaz semántica y de ejecución de base, merece una atención especial a medio y largo plazo debido a sus efectos de red potenciales y su prima de estandarización.
Reconstrucción del modelo de tarea en la cadena de bloques del protocolo MCP
Cuando los modelos de IA realmente tengan identidad en la cadena, percepción del contexto semántico, capacidad para interpretar intenciones y ejecutar tareas en la cadena, ya no serán solo "herramientas auxiliares", sino que se convertirán en agentes en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en entidades activas que ejecutan lógica. La existencia del protocolo MCP proporciona un camino estructurado para que los modelos de IA ingresen al mundo de la cadena de bloques, interactúen con contratos, colaboren con personas e interactúen con activos. Este camino no solo incluye capacidades subyacentes como identidad, permisos y memoria, sino que también abarca una capa intermedia de operaciones como descomposición de tareas, planificación semántica y prueba de cumplimiento, y finalmente lleva a la posibilidad de que los agentes de IA participen realmente en la construcción del sistema económico Web3.
Partiendo de las aplicaciones más significativas en la práctica, la gestión de activos en la cadena es el primer campo en el que el Agente de IA ha penetrado. Basado en MC, el Agente de IA puede, tras obtener intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", rastrear automáticamente los datos en la cadena, evaluar las primas de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente una combinación de estrategias de trading, validando luego la seguridad de las rutas de ejecución a través de simulaciones o pruebas en tiempo real en la cadena. 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 especializados delegar activos por primera vez utilizando un lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos ya no sea una actividad con una barrera técnica extremadamente alta.
Otro escenario que está madurando rápidamente es la identidad en la cadena y la interacción social. Cuando los modelos de IA intervienen, los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza continuamente con sus preferencias, intereses y comportamientos dinámicos. Este agente puede participar en DAOs sociales en nombre del usuario, publicar contenido, planificar actividades de NFT e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en la cadena. Algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que apoyan el protocolo MCP, para ayudar automáticamente a los nuevos usuarios a completar el proceso de Onboarding, establecer un gráfico social y participar en comentarios y votaciones, convirtiendo así el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto en un problema de participación de agentes inteligentes.
El tercer punto clave del Agente de IA es la gobernanza y la gestión de DAO. Un Agente con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a organizar regularmente la dinámica de la DAO, extraer información clave, resumir propuestas semánticamente y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de votación o ejecutar automáticamente acciones de votación. Esta gobernanza en cadena basada en un mecanismo de "agente de preferencias" alivia enormemente 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, formando un mecanismo de transferencia de conocimiento de gobernanza entre comunidades, lo que permite construir 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 cadena de AI, la interacción en mundos de juegos, la generación automática de pruebas ZK y la retransmisión de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena, el agente de AI puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores, logrando diálogos 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 de los usuarios, e incluso generando contenido personalizado; en el ámbito de ZK, el modelo puede traducir rápidamente la intención a un sistema de restricciones compatible con ZK mediante un compilado estructurado, simplificando el proceso de generación de pruebas de conocimiento cero y mejorando la universalidad de la accesibilidad del desarrollo.
De las características comunes de estas aplicaciones, se puede ver claramente que el protocolo MCP está cambiando no solo el rendimiento puntual de una aplicación, sino el propio paradigma de ejecución de tareas. La ejecución de tareas en el Web3 tradicional se basa en la premisa de "sabes cómo hacerlo": los usuarios deben comprender claramente la lógica del contrato, la estructura de la transacción, los costos de la red y otros conocimientos de base. En cambio, MCP convierte este paradigma en "solo necesitas expresar lo que quieres hacer", dejando el resto en manos del 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 orquestación de intenciones. Esta transformación fundamental eleva a la IA de "herramienta" a "sujeto de acción", y también transforma la cadena de bloques de "red de protocolos" a "contexto de interacción".
Análisis profundo de las perspectivas del mercado y aplicaciones de la industria del protocolo MCP
El protocolo MCP, como una innovación de vanguardia en la fusión de la tecnología de IA y la cadena de bloques, no solo ha traído un nuevo modelo económico al mercado de criptomonedas, sino que también ha proporcionado nuevas oportunidades de desarrollo para múltiples industrias. Con el avance continuo de la tecnología de IA y la expansión constante de los escenarios de aplicación de la cadena de bloques, el panorama del mercado del protocolo MCP comenzará a mostrar su gran potencial.
Potencial del mercado de la fusión AI+Crypto
La fusión de la IA y la cadena de bloques se ha convertido en una fuerza importante para impulsar la transformación digital de la economía global. Especialmente bajo el impulso del protocolo MCP, los modelos de IA no solo pueden ejecutar tareas, sino que también pueden realizar intercambios de valor en la cadena de bloques, convirtiéndose en una economía independiente. Con el continuo desarrollo de la tecnología de IA, cada vez más modelos de IA comienzan a asumir tareas de mercado reales, participando en la producción de bienes, la entrega de servicios, la toma de decisiones financieras y otros múltiples campos. Al mismo tiempo, las características de descentralización, transparencia e inalterabilidad de la cadena de bloques proporcionan un mecanismo de confianza ideal para los modelos de IA, lo que permite su rápida implementación y aplicación en diversas industrias.
Se espera que en los próximos años, la fusión de la IA con el mercado de criptomonedas experimente un crecimiento explosivo. El protocolo MCP, como uno de los pioneros de esta tendencia, irá ocupando gradualmente un lugar importante, especialmente en los campos de finanzas, salud, manufactura, contratos inteligentes y gestión de activos digitales. Activos nativos de IA
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NFTRegretDiary
· hace13h
Finalmente ha llegado este momento.
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FudVaccinator
· 08-01 02:12
Pronto va a To the moon.
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AirdropHunter007
· 08-01 02:09
Token hay demasiados platos, invierte con precaución
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StableNomad
· 08-01 02:05
El futuro ha llegado en el momento justo
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BlockImposter
· 08-01 01:56
La fusión se ha convertido en una tendencia inevitable.
La nueva paradigma de la fusión de AI y Cadena de bloques: el protocolo MC lidera el futuro
La fusión de IA y Cadena de bloques: El protocolo MCP lidera un nuevo paradigma
Recientemente, el concepto de "AI+Crypto" ha aparecido con frecuencia en las discusiones del mundo tecnológico. Desde la aparición de ChatGPT, hasta que diversas empresas de IA lanzan sucesivamente modelos multimodales, y hasta que en el mundo de la cadena de bloques, los protocolos DeFi, los sistemas de gobernanza y las plataformas NFT intentan integrar agentes de IA, esta fusión de dos olas tecnológicas está pasando de ser una idea a convertirse en una realidad.
El impulso fundamental de esta tendencia proviene de la complementariedad de la tecnología de IA y la Cadena de bloques en ambos extremos de la demanda y la oferta. El desarrollo de la IA ha hecho posible la transferencia de la ejecución de tareas y el procesamiento de información 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 diseño de incentivos y el marco de gobernanza programática que proporciona la Cadena de bloques pueden compensar estas debilidades de la IA. A su vez, la industria de la Cadena de bloques también necesita herramientas de inteligencia más potentes para manejar tareas repetitivas como el comportamiento del usuario, la gestión de riesgos y la ejecución de transacciones, que es precisamente la ventaja de la IA.
Se puede decir que la cadena de bloques proporciona un mundo estructurado para la IA, mientras que la IA inyecta capacidad de decisión activa en la cadena de bloques. Esta profunda fusión tecnológica está formando un nuevo patrón de "infraestructura mutua". Por ejemplo, los "creadores de mercado de IA" que aparecen en los protocolos DeFi son un caso típico. Este tipo de sistemas utiliza modelos de IA para modelar en tiempo real la volatilidad del mercado y combina datos en cadena, la profundidad del libro de órdenes y variables como indicadores de sentimiento entre cadenas, logrando una programación dinámica de la liquidez, reemplazando los modelos de parámetros estáticos tradicionales.
En el escenario de gobernanza, el "agente de gobernanza" asistido por IA comienza a intentar analizar el contenido de las propuestas, las intenciones de los usuarios, predecir las tendencias de votación y ofrecer a los usuarios recomendaciones de decisión personalizadas. En este caso, la IA ya no es solo una herramienta, sino que gradualmente evoluciona hacia un "ejecutor cognitivo en la cadena".
Desde el punto de vista de los datos, los datos de comportamiento en la cadena de bloques tienen características intrínsecas de verificabilidad, estructuración y resistencia a la censura, lo que los convierte en un material ideal para el entrenamiento de modelos de IA. Algunos proyectos emergentes ya han comenzado a intentar integrar el comportamiento en la cadena en el proceso de ajuste fino del modelo, y en el futuro incluso podría aparecer un "estándar de modelos de IA en la cadena", permitiendo que los modelos tengan la capacidad de comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.
Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos de la cadena de bloques proporciona a los sistemas de IA un impulso económico más sólido y sostenible que las plataformas Web2. A través del mecanismo de incentivos de Agentes definido por protocolos como MCP, los ejecutores de modelos ya no dependen de la facturación por llamadas API, sino que pueden obtener recompensas en tokens a través de "pruebas de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de la intención del usuario + valor económico rastreable". Esto significa que los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico" por primera vez, y no solo actuar como herramientas incrustadas en él.
Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es una fusión tecnológica, sino también un cambio de paradigma. AI+Crypto podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en agentes": los humanos ya no son los únicos gobernantes, el modelo en la cadena no solo puede ejecutar contratos, sino también entender el contexto, coordinar juegos, gobernar proactivamente y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens. Esto no es ciencia ficción, sino una inferencia razonable basada en la trayectoria tecnológica actual.
Por esta razón, la narrativa de AI+Crypto ha ganado rápidamente una gran atención en los mercados de capital en los últimos seis meses. Desde capitalistas de riesgo conocidos hasta el lanzamiento de nuevos proyectos, hemos visto que se está formando un consenso: los modelos de IA desempeñarán un papel no solo como "herramientas" en Web3, sino como "sujeto"; tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.
Se puede prever que, en el mundo Web3 después de 2025, los agentes de IA se convertirán en participantes del sistema ineludibles. Esta forma de participación no es la tradicional "modelo fuera de la cadena + API en la cadena", sino que está evolucionando gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato". Detrás de esto, están los nuevos protocolos como MCP(Model Context Protocol) que construyen la semántica y el paradigma de ejecución.
La fusión de la IA y la Cadena de bloques es una de las pocas oportunidades de "conexión de capa a capa" en la última década. No es un punto caliente de explosión puntual, sino una evolución estructural a largo plazo. Esto determinará cómo funcionará la IA en la cadena, cómo se coordinará, cómo será incentivada y, en última instancia, definirá la futura forma de la estructura social en la cadena.
Protocolo MCP: Un puente clave para la fusión de la IA y la Cadena de bloques
MCP(Modelo de Contexto de Protocolo)La propuesta del protocolo tiene como objetivo construir una capa de protocolo general para que los modelos de IA funcionen, ejecuten, retroalimenten y generen ganancias en la cadena de bloques. Esto no solo busca resolver el desafío técnico de "la ineficiencia del uso de IA en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica del mundo Web3 de realizar una transición hacia un "paradigma impulsado por la intención".
MCP no es un modelo o plataforma independiente, sino un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la invocación de modelos de IA, la construcción de contexto, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su diseño se centra en cuatro niveles:
Mecanismo de identidad del modelo: bajo el marco MCP, cada instancia de modelo o agente tiene una dirección en la cadena independiente y puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar contratos a través de un mecanismo de verificación de permisos, convirtiéndose en la "primera clase de cuenta" en el mundo de la cadena de bloques.
Sistema de recopilación de contexto y explicación semántica: mediante la abstracción del estado en la cadena, datos fuera de la cadena, y registros de interacciones históricas, combinado con la entrada de lenguaje natural, se proporciona a los modelos una estructura de tarea clara y un contexto ambiental, permitiéndoles tener un "contexto semántico" para ejecutar instrucciones complejas.
Análisis de intenciones y planificación de tareas: convertir la entrada de lenguaje natural del usuario en una descripción de tarea estructurada, y descomponer la tarea y planificar la ruta de ejecución según las capacidades del modelo y las restricciones del entorno.
Mecanismo de incentivos y retroalimentación: A través de recompensas en tokens, acumulación de reputación y otros métodos, proporcionar incentivos económicos para el comportamiento en cadena de los modelos de IA, al mismo tiempo que se establece una relación entre el rendimiento del modelo y la retroalimentación del usuario, formando un ciclo cerrado de optimización continua.
Actualmente, varios proyectos han comenzado a establecer sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Algunos proyectos están intentando desplegar modelos de IA como agentes en la cadena que se pueden llamar públicamente, para servir en la generación de estrategias de trading, decisiones de gestión de activos y otros escenarios; además, hay proyectos que han construido un sistema de colaboración de múltiples agentes basado en el protocolo MCP, permitiendo que múltiples modelos colaboren dinámicamente en torno a una misma tarea del usuario; incluso hay proyectos que intentan expandir MCP como la capa base de un "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir complementos de modelo con capacidades específicas, que otros pueden llamar, formando así un mercado de servicios de IA en la cadena compartido.
Desde la perspectiva de los inversores en criptomonedas, la propuesta de MCP no solo trae un nuevo camino tecnológico, sino que también representa una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", donde el modelo no solo es una herramienta, sino que también es un participante económico con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro, los creadores de mercado en DeFi pueden ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza de DAO pueden ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT pueden ser modelos, e incluso los propios datos en la cadena son analizados, combinados y revalorizados por modelos, generando así nuevos "activos de datos de comportamiento de IA".
El pensamiento de inversión, por lo tanto, también pasará de "invertir en un producto de IA" a "invertir en el núcleo de incentivos en una capa de ecosistema de IA, capa de agregación de servicios o protocolo de coordinación entre modelos". MCP, como protocolo de interfaz semántica y de ejecución de base, merece una atención especial a medio y largo plazo debido a sus efectos de red potenciales y su prima de estandarización.
Reconstrucción del modelo de tarea en la cadena de bloques del protocolo MCP
Cuando los modelos de IA realmente tengan identidad en la cadena, percepción del contexto semántico, capacidad para interpretar intenciones y ejecutar tareas en la cadena, ya no serán solo "herramientas auxiliares", sino que se convertirán en agentes en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en entidades activas que ejecutan lógica. La existencia del protocolo MCP proporciona un camino estructurado para que los modelos de IA ingresen al mundo de la cadena de bloques, interactúen con contratos, colaboren con personas e interactúen con activos. Este camino no solo incluye capacidades subyacentes como identidad, permisos y memoria, sino que también abarca una capa intermedia de operaciones como descomposición de tareas, planificación semántica y prueba de cumplimiento, y finalmente lleva a la posibilidad de que los agentes de IA participen realmente en la construcción del sistema económico Web3.
Partiendo de las aplicaciones más significativas en la práctica, la gestión de activos en la cadena es el primer campo en el que el Agente de IA ha penetrado. Basado en MC, el Agente de IA puede, tras obtener intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", rastrear automáticamente los datos en la cadena, evaluar las primas de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente una combinación de estrategias de trading, validando luego la seguridad de las rutas de ejecución a través de simulaciones o pruebas en tiempo real en la cadena. 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 especializados delegar activos por primera vez utilizando un lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos ya no sea una actividad con una barrera técnica extremadamente alta.
Otro escenario que está madurando rápidamente es la identidad en la cadena y la interacción social. Cuando los modelos de IA intervienen, los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza continuamente con sus preferencias, intereses y comportamientos dinámicos. Este agente puede participar en DAOs sociales en nombre del usuario, publicar contenido, planificar actividades de NFT e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en la cadena. Algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que apoyan el protocolo MCP, para ayudar automáticamente a los nuevos usuarios a completar el proceso de Onboarding, establecer un gráfico social y participar en comentarios y votaciones, convirtiendo así el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto en un problema de participación de agentes inteligentes.
El tercer punto clave del Agente de IA es la gobernanza y la gestión de DAO. Un Agente con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a organizar regularmente la dinámica de la DAO, extraer información clave, resumir propuestas semánticamente y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de votación o ejecutar automáticamente acciones de votación. Esta gobernanza en cadena basada en un mecanismo de "agente de preferencias" alivia enormemente 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, formando un mecanismo de transferencia de conocimiento de gobernanza entre comunidades, lo que permite construir 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 cadena de AI, la interacción en mundos de juegos, la generación automática de pruebas ZK y la retransmisión de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena, el agente de AI puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores, logrando diálogos 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 de los usuarios, e incluso generando contenido personalizado; en el ámbito de ZK, el modelo puede traducir rápidamente la intención a un sistema de restricciones compatible con ZK mediante un compilado estructurado, simplificando el proceso de generación de pruebas de conocimiento cero y mejorando la universalidad de la accesibilidad del desarrollo.
De las características comunes de estas aplicaciones, se puede ver claramente que el protocolo MCP está cambiando no solo el rendimiento puntual de una aplicación, sino el propio paradigma de ejecución de tareas. La ejecución de tareas en el Web3 tradicional se basa en la premisa de "sabes cómo hacerlo": los usuarios deben comprender claramente la lógica del contrato, la estructura de la transacción, los costos de la red y otros conocimientos de base. En cambio, MCP convierte este paradigma en "solo necesitas expresar lo que quieres hacer", dejando el resto en manos del 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 orquestación de intenciones. Esta transformación fundamental eleva a la IA de "herramienta" a "sujeto de acción", y también transforma la cadena de bloques de "red de protocolos" a "contexto de interacción".
Análisis profundo de las perspectivas del mercado y aplicaciones de la industria del protocolo MCP
El protocolo MCP, como una innovación de vanguardia en la fusión de la tecnología de IA y la cadena de bloques, no solo ha traído un nuevo modelo económico al mercado de criptomonedas, sino que también ha proporcionado nuevas oportunidades de desarrollo para múltiples industrias. Con el avance continuo de la tecnología de IA y la expansión constante de los escenarios de aplicación de la cadena de bloques, el panorama del mercado del protocolo MCP comenzará a mostrar su gran potencial.
Potencial del mercado de la fusión AI+Crypto
La fusión de la IA y la cadena de bloques se ha convertido en una fuerza importante para impulsar la transformación digital de la economía global. Especialmente bajo el impulso del protocolo MCP, los modelos de IA no solo pueden ejecutar tareas, sino que también pueden realizar intercambios de valor en la cadena de bloques, convirtiéndose en una economía independiente. Con el continuo desarrollo de la tecnología de IA, cada vez más modelos de IA comienzan a asumir tareas de mercado reales, participando en la producción de bienes, la entrega de servicios, la toma de decisiones financieras y otros múltiples campos. Al mismo tiempo, las características de descentralización, transparencia e inalterabilidad de la cadena de bloques proporcionan un mecanismo de confianza ideal para los modelos de IA, lo que permite su rápida implementación y aplicación en diversas industrias.
Se espera que en los próximos años, la fusión de la IA con el mercado de criptomonedas experimente un crecimiento explosivo. El protocolo MCP, como uno de los pioneros de esta tendencia, irá ocupando gradualmente un lugar importante, especialmente en los campos de finanzas, salud, manufactura, contratos inteligentes y gestión de activos digitales. Activos nativos de IA