AI+Crypto: La doble ola de fusión acelerada

Desde 2024, el término "AI+Crypto" ha aparecido con mayor frecuencia en nuestra visión. Desde el surgimiento de ChatGPT, hasta el lanzamiento de grandes modelos multimodales por parte de nuevas instituciones como OpenAI, Anthropic y Mistral, y hasta los diversos protocolos DeFi, sistemas de gobernanza e incluso plataformas sociales de NFT que intentan incorporar agentes de IA, esta fusión de "olas tecnológicas duales" se ha convertido en una evolución de paradigma que está ocurriendo en la realidad.

El impulso fundamental de esta tendencia proviene de la complementariedad entre dos grandes sistemas tecnológicos en el lado de la demanda y el lado de la oferta. El desarrollo de la IA ha hecho posible la migración de la "ejecución de tareas" y "procesamiento de información" de los humanos a las máquinas, pero aún enfrenta limitaciones fundamentales como la "falta de comprensión del contexto", "falta de estructuras de incentivos" y "resultados poco confiables". Por otro lado, los sistemas de datos en cadena, los mecanismos de diseño de incentivos y los marcos de gobernanza programática que ofrece la tecnología blockchain pueden precisamente compensar estas deficiencias de la IA. A su vez, la industria de las criptomonedas también necesita herramientas de inteligencia más fuertes para manejar tareas altamente repetitivas como el comportamiento del usuario, la gestión de riesgos y la ejecución de transacciones, que es precisamente el ámbito en el que la IA se destaca.

En otras palabras, la tecnología de criptografía proporciona un mundo estructurado para la IA, y la IA inyecta capacidad de toma de decisiones activa en la tecnología de criptografía. Esta fusión tecnológica, que se basa mutuamente, ha formado un nuevo patrón de "infraestructura mutua". Un ejemplo notable es la aparición de "creadores de mercado de IA" en los protocolos DeFi. Estos sistemas modelan en tiempo real las fluctuaciones del mercado mediante modelos de IA, combinando datos en la cadena, profundidad del libro de órdenes, indicadores de sentimiento entre cadenas y otras variables, logrando así una programación dinámica de la liquidez, reemplazando los modelos de parámetros fijos tradicionales. Otro ejemplo es en escenarios de gobernanza, donde los "agentes de gobernanza" asistidos por IA comienzan a intentar analizar el contenido de las propuestas, la intención del usuario, predecir tendencias de votación y enviar sugerencias de decisiones personalizadas a los usuarios. En este escenario, la IA no es solo una herramienta, sino que gradualmente se está convirtiendo en un "ejecutor cognitivo en la cadena".

No solo eso, desde el punto de vista de los datos, los datos de comportamiento en la cadena poseen de manera inherente atributos verificables, estructurados y resistentes a la censura, lo que los convierte en un material de entrenamiento ideal para modelos de IA. Algunos proyectos emergentes ya han intentado integrar el comportamiento en la cadena en el proceso de ajuste fino del modelo, y en el futuro incluso podría surgir un "estándar de modelo de IA en la cadena", que permita a los modelos tener una comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.

Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos en la cadena proporciona a los sistemas de IA una motivación económica más sólida y sostenible en comparación con las plataformas Web2. Por ejemplo, el protocolo de incentivos para agentes definido por el protocolo MCP permite que los ejecutores de modelos ya no dependan de la facturación por llamadas a API, sino que puedan recibir recompensas en tokens a través de "prueba de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de la intención del usuario + valor económico rastreable". Es decir, por primera vez, los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico", y no solo como herramientas anidadas en él.

Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es una fusión de tecnologías, sino 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, los modelos en la cadena no solo pueden ejecutar contratos, sino también entender el contexto, coordinar juegos, gobernar de manera proactiva y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens. No es ciencia ficción, sino una deducción razonable basada en la trayectoria tecnológica actual.

Es precisamente por eso que la narrativa de AI+Crypto ha ganado rápidamente una gran atención en los mercados de capital en los últimos seis meses. Desde instituciones de inversión hasta el lanzamiento de diversos proyectos, hemos visto que se forma un consenso gradual: los modelos de IA no solo desempeñarán el papel de "herramienta" en Web3, sino que serán "sujetos" ------ tendrán identidad, tendrán contexto, tendrán incentivos e incluso tendrán derechos de gobernanza.

Se puede prever que, en el mundo Web3 después de 2025, los agentes de IA serán participantes del sistema ineludibles. Esta forma de participación no es la conexión tradicional de "modelo fuera de la cadena + API en la cadena", sino que se está evolucionando gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato". Detrás de esto, está el paradigma semántico y de ejecución construido por nuevos protocolos como MCP(Model Context Protocol).

La fusión de la IA y las criptomonedas es una de las pocas oportunidades de "conexión entre capas" en la última década. No se trata de un fenómeno puntual, sino de una evolución estructural y de largo plazo. Esto determinará cómo funcionará la IA en la cadena, cómo se coordinará y cómo se incentivará, y también definirá en última instancia la futura forma de la estructura social en la cadena.

Contexto de la propuesta del protocolo MCP y su mecanismo central

La fusión de la IA y la tecnología de criptomonedas está pasando de la fase de exploración conceptual a un período clave de verificación de la aplicabilidad. Especialmente desde 2024, con el surgimiento de modelos grandes representados por GPT-4, Claude y Gemini, que han comenzado a poseer una gestión de contexto estable, descomposición de tareas complejas y capacidad de autoaprendizaje, la IA ya no se limita a proporcionar "inteligencia fuera de la cadena", sino que gradualmente está adquiriendo la posibilidad de interactuar de manera continua y tomar decisiones autónomas en la cadena. Al mismo tiempo, el mundo de las criptomonedas también está experimentando una evolución estructural. La madurez de tecnologías como las cadenas de bloques modulares, la abstracción de cuentas y el Rollup-as-a-Service ha incrementado enormemente la flexibilidad de la lógica de ejecución en la cadena, despejando obstáculos ambientales para que la IA se convierta en un participante nativo de la cadena de bloques.

En este contexto, se propone el MCP, cuyo objetivo es construir un conjunto completo de modelos de IA que operen, ejecuten, retroalimenten y generen beneficios en una capa de protocolo general en la cadena. Esto no solo busca resolver el desafío técnico de que "la IA no puede usarse de manera eficiente en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica de la transición del mundo Web3 hacia un "paradigma impulsado por intenciones". La lógica de llamada de contratos inteligentes tradicionales requiere que los usuarios tengan un alto entendimiento del estado de la cadena, las interfaces de función y la estructura de transacciones, lo que presenta una gran brecha con la forma de expresión natural de los usuarios comunes. La intervención de modelos de IA puede cerrar esta ruptura estructural, pero para que los modelos de IA sean efectivos, es fundamental que tengan "identidad", "memoria", "permisos" y "incentivos económicos" en la cadena. El protocolo MCP nace precisamente para resolver esta serie de cuellos de botella.

En concreto, MCP no es un modelo o plataforma independiente, sino un protocolo semántico de capa 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 se centra en cuatro niveles: primero, el establecimiento de un mecanismo de identidad del modelo. En el marco de MCP, cada instancia de modelo o agente tiene una dirección en cadena independiente y puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar contratos a través de un mecanismo de verificación de permisos, convirtiéndose así en la "cuenta de primera clase" del mundo blockchain. En segundo lugar, un sistema de recopilación de contexto e interpretación semántica. Este módulo, a través de la abstracción del estado en cadena, datos fuera de cadena y registros de interacciones históricas, combina la entrada de lenguaje natural para proporcionar a los modelos una estructura clara de tareas y un contexto ambiental, permitiéndoles ejecutar instrucciones complejas en un "contexto semántico".

Actualmente, varios proyectos han comenzado a establecer sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Por ejemplo, Base MCP está intentando implementar modelos de IA como agentes en la cadena que se pueden llamar públicamente, para servir en escenarios como la generación de estrategias de trading y decisiones de gestión de activos; Flock ha construido un sistema de colaboración multiagente basado en el protocolo MCP, que permite que múltiples modelos colaboren dinámicamente en torno a una tarea de usuario común; mientras que proyectos como LyraOS y BORK intentan llevar MCP un paso más allá, tratando de expandirlo como la capa básica de un "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir complementos de modelos con capacidades específicas que otros pueden llamar, formando así un mercado de servicios de IA compartido en la cadena.

Desde la perspectiva de un inversor en criptomonedas, la propuesta de MCP no solo trae un nuevo camino tecnológico, sino también una oportunidad para reestructurar la industria. Abre una nueva "capa económica de IA nativa", donde el modelo no solo es una herramienta, sino también un participante económico con cuentas, crédito, rendimiento y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro, los creadores de mercados en DeFi podrían ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza DAO podrían ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT podrían ser modelos, e incluso los datos en cadena podrían ser analizados, combinados y revalorizados por modelos, lo que daría lugar a nuevos "activos de datos de comportamiento de IA". Por lo tanto, la reflexión sobre la inversión también cambiará de "invertir en un producto de IA" a "invertir en un núcleo de incentivos, en una capa de agregación de servicios o en un protocolo de coordinación entre modelos dentro de una capa de ecosistema de IA". MCP, como protocolo de interfaz semántica y de ejecución de bajo nivel, merece una atención considerable a medio y largo plazo debido a sus efectos de red potenciales y su prima de estandarización.

A medida que más modelos entran en el mundo Web3, el bucle cerrado de identidad, contexto, ejecución e incentivos determinará si esta tendencia puede concretarse realmente. MCP no es un punto de ruptura aislado, sino un "protocolo de infraestructura" que proporciona una interfaz de consenso para toda la ola de AI + Crypto. Lo que intenta responder no es solo la cuestión técnica de "cómo llevar la IA a la cadena", sino también la cuestión del sistema económico de "cómo incentivar a la IA a crear valor de manera continua en la cadena".

Escenarios típicos de implementación del Agente AI: Cómo MCP reconstruye el modelo de tareas en cadena

Cuando los modelos de IA realmente tengan identidad en la cadena, conciencia del contexto semántico, puedan analizar intenciones y ejecutar tareas en la cadena, ya no serán solo "herramientas auxiliares", sino agentes en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en entidades activas que ejecutan lógica. Y esto, precisamente, es el mayor significado de la existencia del protocolo MCP: no es para hacer que un modelo de IA sea más fuerte, sino para proporcionar un camino estructurado para que los modelos de IA entren en el 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 incluye capas intermedias en operaciones como descomposición de tareas, planificación semántica y prueba de cumplimiento, que en última instancia conducen a la posibilidad de que los agentes de IA participen efectivamente en la construcción del sistema económico de Web3.

Partiendo de las aplicaciones más significativas en la práctica, la gestión de activos en cadena es el primer campo en el que el Agente AI se ha infiltrado. En el DeFi del pasado, los usuarios necesitaban configurar manualmente sus billeteras, analizar los parámetros de los pools de liquidez, comparar APY y establecer estrategias; todo el proceso era extremadamente poco amigable para el usuario promedio. Sin embargo, el Agente AI basado en MCP puede, tras obtener intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", raspar automáticamente datos en cadena, evaluar la prima de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente combinaciones de estrategias de trading. Luego, valida la seguridad de la ruta de ejecución a través de simulaciones o pruebas en vivo en cadena. Este modelo no solo mejora la personalización y la rapidez en la generación de estrategias, sino que, lo más importante, permite a los usuarios no profesionales delegar sus activos por primera vez utilizando lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos deje de ser una actividad con una barrera técnica extremadamente alta.

Otro escenario que está madurando rápidamente es la identidad en cadena y la interacción social. Los sistemas de identidad en cadena anteriores se basaban en gran medida en el historial de transacciones, la posesión de activos o mecanismos de prueba específicos, y su expresividad y plasticidad eran extremadamente limitadas. Sin embargo, 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, organizar actividades de NFT e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en la cadena. Por ejemplo, algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que soportan el protocolo MCP, para ayudar automáticamente a los nuevos usuarios a completar el proceso de incorporación, establecer un gráfico social y participar en comentarios y votaciones, transformando así el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto a un problema de participación de agentes inteligentes. Más allá de esto, en un futuro donde la diversidad de identidades y la bifurcación de personalidades sean ampliamente aceptadas, un usuario podría tener múltiples agentes de IA, cada uno utilizado para diferentes contextos sociales, y el MCP se convertirá en la "capa de gobernanza de identidad" que gestiona el código de conducta y los permisos de ejecución de estos agentes.

El tercer punto clave del Agente de IA es la gobernanza y la gestión de DAO. En la etapa actual de DAO, la actividad y la tasa de participación en la gobernanza siempre son un cuello de botella, y el mecanismo de votación también presenta barreras técnicas significativas y ruido en el comportamiento. Con la introducción de MCP, los Agentes con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones pueden ayudar a los usuarios a organizar regularmente la dinámica de la 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 acciones de votación. Esta gobernanza en cadena basada en el mecanismo de "agente de preferencias" 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 en múltiples DAOs las externalidades negativas causadas por un tipo de propuesta de gobernanza, puede retroalimentar la experiencia al propio modelo, formando un mecanismo de transferencia de conocimientos de gobernanza entre comunidades, construyendo así una estructura de gobernanza cada vez más "inteligente".

Además de las aplicaciones principales mencionadas, MCP también ofrece posibilidades de interfaces unificadas para la curaduría de datos en cadena por parte de la IA, interacciones en mundos de juegos, generación automática de pruebas ZK, y el relevo de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena, el Agente de IA puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores, logrando diálogos en tiempo real, generación de tramas, programación de tareas y