As seis principais direções de desenvolvimento do assistente Web3 AI: da economia de Token à inovação distribuída

Recentemente, após conversar com vários empreendedores e investidores, a sensação geral é que todos ainda mantêm otimismo em relação às perspectivas da combinação entre IA e ativos de criptografia, mas parece haver alguma confusão sobre a direção do desenvolvimento de assistentes de IA no Web3. Em resposta a essa situação, organizei algumas possíveis direções para a evolução da narrativa da IA, para referência:

1. A prática de assistentes de IA criarem entusiasmo através da emissão de tokens já não é vantajosa, podendo até provocar reações negativas. Se um projeto carece de valor prático, depender apenas da economia dos tokens torna-o suscetível a ser rotulado como pura especulação, distanciando-se da essência da IA.

2. A ordem de implementação originalmente prevista para assistentes de IA, estruturas de IA, plataformas de IA e infraestrutura física descentralizada de IA pode ser ajustada. Com a quebra da bolha do mercado de assistentes de IA, é mais provável que se tornem "veículos" após a maturação de tecnologias como ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala e algoritmos de dados. Sem o suporte de tecnologias centrais, é difícil que os assistentes de IA chamem novamente a atenção do mercado apenas por si mesmos.

3. Alguns projetos de plataformas focados em serviços de dados de IA, poder de computação, algoritmos, etc., podem ultrapassar os assistentes de IA e se tornarem o novo foco. Mesmo que novos assistentes de IA sejam lançados, os assistentes desenvolvidos por esses projetos de plataformas de IA podem ter uma maior persuasão no mercado. Afinal, as equipas de projetos que conseguem operar plataformas de IA têm uma maior garantia em termos de reserva de talentos e força técnica do que os desenvolvedores individuais que dependem puramente do desenvolvimento de baixo custo baseado em frameworks.

4. O assistente Web3 AI precisa encontrar uma direção de desenvolvimento diferenciada, em vez de competir diretamente com as equipes Web2. Os assistentes Web2 focam na praticidade, portanto a lógica de plataformas de desenvolvimento de baixo custo faz sentido. Mas os assistentes Web3 enfatizam mais a economia de tokens, e enfatizar demais o desenvolvimento de baixo custo apenas gerará mais bolhas de emissão de ativos. É evidente que o assistente Web3 AI deve combinar a arquitetura de consenso distribuído da blockchain para explorar inovações.

5. A maior vantagem do assistente de IA está na "aplicação prévia", em conformidade com a lógica de "protocolos gordos, aplicações magras". Mas como tornar o protocolo "gordo"? É necessário mobilizar recursos de computação ociosos e utilizar uma arquitetura distribuída para promover a vantagem de aplicação de baixo custo dos algoritmos, ativando cenários verticais mais segmentados como finanças, saúde e educação. E como a aplicação deve se tornar "magra"? Permitir que o assistente de IA gerencie ativos de forma autônoma, realize transações por intenção própria e interaja de maneira multimodal não é algo que aconteça da noite para o dia; é necessário segmentar as necessidades e implementar gradualmente, caso contrário, mesmo um padrão maduro de um cenário de finanças descentralizadas levará um ou dois anos.

6. Os protocolos MCP e a execução automatizada de múltiplos modos da Manus no domínio Web2 têm um papel inspirador para o domínio Web3. É possível desenvolver diretamente aplicações adequadas a cenários Web3 com base no MCP e Manus, ou melhorar cenários de negócios sobre a base do MCP utilizando uma estrutura de colaboração distribuída. Não é necessário discutir a disrupção total desde o início; é suficiente otimizar de forma adequada com base nos protocolos de produtos existentes e aproveitar a vantagem diferenciada e insubstituível do Web3. Tanto o Web2 quanto o Web3 estão envolvidos neste processo de inovação dos grandes modelos de linguagem AI, e o importante é realmente impulsionar o desenvolvimento da tecnologia AI.