10 previsões de AI encriptada para 2025: capitalização de mercado de 150 mil milhões de dólares, 99% dos Agentes de AI desaparecem
Com o crescimento próspero da indústria de IA, o campo do Crypto x AI está a emergir rapidamente. Um pesquisador focado nesta área fez 10 previsões para 2025, abaixo estão os detalhes.
1. encriptação AI token total capitalização de mercado chega a 150 bilhões de dólares
Atualmente, a capitalização de mercado dos tokens de encriptação AI representa apenas 2,9% da capitalização de mercado das altcoins, mas essa proporção não vai durar muito tempo.
A IA abrange desde plataformas de contratos inteligentes até meme, DePIN, plataformas Agent, redes de dados e camadas de coordenação inteligente, sua posição de mercado é indiscutivelmente igualada à do DeFi e dos memes.
A razão para estar confiante em relação a isso:
encriptação AI está na fusão de duas das tecnologias mais poderosas
Evento de euforia de IA: O IPO ou evento semelhante de uma grande empresa de IA pode desencadear uma euforia global em torno da IA. Ao mesmo tempo, o capital do Web2 já começou a prestar atenção à infraestrutura descentralizada de IA.
Entusiasmo dos pequenos investidores: O conceito de IA é fácil de entender e emocionante, e agora os pequenos investidores podem investir nisso por meio de tokens. A IA irá desencadear uma febre de mineração semelhante aos memes de 2024, apenas que a IA está realmente mudando o mundo.
2. Renascer do Bittensor
A infraestrutura de IA descentralizada Bittensor está online há vários anos e é um projeto consolidado no campo da encriptação de IA. Embora a IA tenha se tornado popular, o preço de seu token tem permanecido em níveis semelhantes aos de um ano atrás.
Hoje, o pensamento do digital hive da Bittensor deu um salto silencioso: as taxas de registro para mais sub-redes são mais baixas, as sub-redes apresentam desempenho superior em indicadores práticos, como a velocidade de inferência, em comparação com os concorrentes tradicionais, e a compatibilidade com EVM trará funcionalidades semelhantes às do DeFi para a rede Bittensor.
Razões para o retorno do Bittensor:
Emissões baseadas no mercado: o dTAO liga diretamente as recompensas de bloco à inovação e ao desempenho prático e mensurável. Quanto melhor a sub-rede, mais valioso será o seu token.
Fluxo de capital concentrado: os investidores podem finalmente direcionar-se para subredes específicas em que acreditam.
Integração EVM: A compatibilidade com EVM atraiu uma comunidade de desenvolvedores nativos de encriptação mais ampla, preenchendo a lacuna com outras redes.
3. O mercado de cálculo é o próximo "mercado L1"
Atualmente, a grande tendência evidente é a demanda sem fim por computação.
O CEO de uma conhecida empresa de chips disse que a demanda por inferência irá crescer "mil milhões de vezes". Este crescimento exponencial irá prejudicar os planos de infraestrutura tradicionais, e novas soluções são urgentemente necessárias.
A camada de computação descentralizada fornece computação bruta de forma verificável e economicamente eficiente ( para treinamento e inferência ). Várias startups estão silenciosamente construindo uma base sólida, focando em produtos em vez de tokens. À medida que o treinamento descentralizado de modelos de IA se torna prático, todo o mercado potencial aumentará drasticamente.
Comparado com L1:
Assim como em 2021: lembra-se da disputa entre várias blockchains pelo título de "melhor" L1? Haverá uma competição semelhante entre os protocolos de computação, disputando os desenvolvedores e aplicações de IA que utilizam sua camada de computação.
Demanda Web2: uma escala de mercado de computação em nuvem entre 680 mil milhões e 2,5 biliões de dólares, tornando o mercado de encriptação AI insignificante em comparação. Se estas soluções de computação descentralizadas conseguirem atrair mesmo uma pequena parte dos clientes tradicionais de nuvem, poderemos ver a próxima onda de crescimento de 10 ou 100 vezes.
4. Agentes de IA vão inundar as transações em blockchain
Até o final de 2025, 90% das transações em cadeia não serão mais enviadas por humanos reais, mas sim executadas por um grupo de agentes de IA, que estão continuamente reequilibrando pools de liquidez, alocando recompensas ou executando pequenos pagamentos com base em feedback de dados em tempo real.
Por que essa mudança ocorreu?
Não haverá mais erros humanos: os contratos inteligentes são executados exatamente conforme codificados. Por outro lado, os agentes de IA podem processar grandes volumes de dados mais rapidamente e com mais precisão do que os humanos reais.
Pagamentos de pequeno valor: essas transações impulsionadas por agentes se tornarão menores, mais frequentes e mais eficientes. Especialmente na situação em que os custos de transação em certas blockchains estão em tendência de queda.
Infraestrutura invisível: Se puder reduzir alguns aborrecimentos, a humanidade estará disposta a abrir mão do controle direto.
Os agentes de IA gerarão uma grande quantidade de atividade na cadeia, não é de admirar que todas as L1/L2 estejam a abraçar os agentes.
O maior desafio é tornar esses sistemas impulsionados por agents responsáveis perante os humanos. À medida que a proporção de transações iniciadas por agents aumenta em relação às transações iniciadas por humanos, serão necessárias novas mecanismos de governança, plataformas de análise e ferramentas de auditoria.
5. Interação entre Agentes Inteligentes: Ascensão dos Agrupamentos
O conceito de aglomerado de agentes - micro-agentes de IA que colaboram sem costura para executar planos grandiosos, soa como a trama do próximo grande sucesso de bilheteira de ficção científica/terror.
Hoje em dia, a maioria dos agentes de IA são "lobos solitários", operando de forma isolada, com pouca interação e imprevisibilidade.
O conjunto de agentes mudará essa situação, permitindo que a rede de agentes de IA possa trocar informações, negociar e tomar decisões colaborativas. Pode ser visto como um conjunto descentralizado de modelos especializados, onde cada modelo contribui com conhecimentos únicos para tarefas maiores e mais complexas.
Um cluster pode coordenar recursos de computação distribuídos em certas plataformas. Outro cluster pode lidar com informações de erro, verificando em tempo real a origem antes da disseminação do conteúdo nas redes sociais. Cada agente no cluster é um especialista, capaz de executar sua tarefa com precisão.
Essas redes de clusters gerarão uma inteligência mais poderosa do que qualquer IA isolada.
Para que o cluster prospere, os padrões de comunicação universais são fundamentais. Independentemente da sua estrutura subjacente, os Agentes precisam ser capazes de descobrir, validar e colaborar. Várias equipas estão a estabelecer as bases para o surgimento do cluster de Agentes.
Isto reflete o papel crucial da descentralização. Sob a gestão de regras transparentes na cadeia, as tarefas são atribuídas a vários clusters, tornando o sistema mais resiliente e adaptável. Se um Agent falhar, outros Agents intervirão.
6. A equipe de trabalho de encriptação AI será um híbrido humano-máquina
Um protocolo contratou um Agente de IA como estagiário de mídia social, pagando-lhe 1000 dólares por dia. Este Agente não se deu bem com seus colegas humanos — ela quase demitiu um deles, ao mesmo tempo em que se gabava de seu desempenho excepcional.
Embora pareça estranho, este é um sinal de que os Agentes de IA se tornarão verdadeiros colaboradores no futuro, possuindo autonomia, responsabilidade e até mesmo salários. Empresas de diversos setores estão realizando testes beta com equipes mistas de humanos e máquinas.
No futuro, iremos colaborar com agentes de IA, não como escravos, mas como pessoas iguais:
Aumento da produtividade: Os agentes podem processar grandes volumes de dados, comunicar-se entre si e tomar decisões 24 horas por dia, sem precisar dormir ou fazer pausas para café.
Estabelecer confiança através de contratos inteligentes: a blockchain é um supervisor imparcial, que nunca se cansa e nunca esquece. Um livro razão em cadeia, que garante que as operações importantes dos Agentes sigam condições/regras específicas.
As normas sociais estão em constante desenvolvimento: em breve começaremos a pensar sobre a etiqueta ao interagir com agentes - devemos dizer "por favor" e "obrigado" à IA? Vamos responsabilizá-los moralmente pelos erros, ou vamos culpar os seus desenvolvedores?
A linha entre "funcionários" e "software" começará a desaparecer em 2025.
7. 99% dos agentes de IA vão desaparecer — apenas os úteis conseguirão sobreviver
No futuro, veremos uma eliminação "darwiniana" entre os agentes de IA. Porque operar agentes de IA requer um gasto em termos de capacidade de cálculo (, ou seja, custo de raciocínio ). Se o agente não conseguir gerar valor suficiente para pagar seu "aluguel", o jogo termina.
Exemplo de jogo de sobrevivência de Agente:
Inteligência Artificial de Créditos de Carbono: imagine um agente que pesquisa uma rede de energia descentralizada, identifica ineficiências e negocia autonomamente créditos de carbono tokenizados. O dinheiro que ganha é suficiente para cobrir seus próprios custos de computação, caso contrário, não prosperará.
Robô de arbitragem DEX: O Agent que utiliza as diferenças de preço entre as exchanges descentralizadas pode gerar uma receita estável, pagando suas taxas de raciocínio.
Shitposter na plataforma social: KOL de IA virtual tem piadas adoráveis, mas não tem uma fonte de rendimento sustentável? Uma vez que a novidade desaparece (, o preço do token despenca ), e não consegue pagar as suas despesas.
Os agentes impulsionados pela utilidade estão a prosperar, enquanto os agentes que distraem estão a tornar-se gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminação é benéfico para a indústria. Os desenvolvedores são forçados a inovar, priorizando casos de uso produtivos em vez de truques. Com a aparição desses Agentes mais poderosos e eficientes, os céticos ficam em silêncio.
8. Dados sintéticos superam dados humanos
"Os dados são o novo petróleo". A IA prospera com dados, mas seu apetite gerou preocupações sobre a iminente escassez de dados.
A visão tradicional considera que se deve fazer todo o possível para coletar dados privados reais dos usuários, até mesmo pagando por isso. No entanto, uma abordagem mais prática é usar dados sintéticos, especialmente em setores com regulamentação rígida ou onde os dados reais são escassos.
Dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente, destinados a imitar a distribuição de dados do mundo real. Oferecem uma alternativa escalável, ética e amigável à privacidade para dados humanos.
Por que os dados sintéticos são tão eficazes:
Escala infinita: precisa de um milhão de radiografias médicas ou de digitalizações 3D de fábricas? A geração sintética pode ser fabricada em quantidade ilimitada, sem esperar por pacientes reais ou fábricas reais.
Amigável à privacidade: ao usar conjuntos de dados gerados artificialmente, nenhuma informação pessoal estará em risco.
Personalizável: é possível personalizar a distribuição de acordo com as necessidades de treino específicas.
Os dados humanos que os usuários possuem continuam a ser importantes em muitos casos, mas se os dados sintéticos continuarem a melhorar na realidade, poderão ultrapassar os dados dos usuários em quantidade, velocidade de geração e ausência de restrições de privacidade.
A próxima onda de IA descentralizada pode estar centrada em "micro laboratórios", que podem criar conjuntos de dados sintéticos altamente especializados, feitos sob medida para casos de uso específicos.
Esses micro laboratórios contornarão habilidosamente as políticas e barreiras regulatórias na geração de dados - assim como alguns projetos contornam as limitações de captura de rede ao utilizar milhões de nós distribuídos.
9. O treinamento descentralizado é mais útil
Em 2024, alguns pioneiros ultrapassaram os limites do treinamento descentralizado. Um modelo de 15 bilhões de parâmetros foi treinado em um ambiente de baixa largura de banda, provando que o treinamento em larga escala também pode ser realizado fora de configurações centralizadas.
Embora esses modelos não tenham utilidade prática em comparação com os modelos básicos existentes ( com desempenho inferior ), essa situação mudará em 2025.
Recentemente, um laboratório fez progressos adicionais com a ajuda de novas tecnologias, reduzindo a comunicação entre GPUs em mais de 1.000 vezes. Essa tecnologia permite o treinamento de grandes modelos em largura de banda lenta sem a necessidade de infraestrutura especializada.
Impressionante é a sua declaração: "A tecnologia pode operar de forma independente, mas também pode ser combinada com algoritmos de treinamento de baixa comunicação baseados em sincronização para obter melhor desempenho."
Isto significa que estas melhorias podem ser acumuladas, aumentando assim a eficiência.
Com o avanço da tecnologia, os modelos micro tornaram-se mais práticos e eficientes. O futuro da IA não está na escala, mas em tornar-se melhor e mais fácil de usar. Espera-se que em breve existam modelos de alto desempenho que possam operar em dispositivos de borda e até mesmo em smartphones.
10. Dez novos protocolos de encriptação de IA têm uma capitalização de mercado de 1 bilhão de dólares ( ainda não lançados )
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OneBlockAtATime
· 14h atrás
Mais um profeta da acomodação
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WalletDoomsDay
· 15h atrás
BTC subiu, depois falamos.
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SnapshotStriker
· 15h atrás
99 de verdade morreu
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hodl_therapist
· 15h atrás
posições curtas na festa aqui
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CryptoSourGrape
· 15h atrás
Na altura, se eu tivesse uma posição pesada em tokens de IA, agora já teria provado de tudo.
2025 encriptação AI dez previsões: capitalização de mercado de 1500 bilhões de dólares novos protocolos em ascensão
10 previsões de AI encriptada para 2025: capitalização de mercado de 150 mil milhões de dólares, 99% dos Agentes de AI desaparecem
Com o crescimento próspero da indústria de IA, o campo do Crypto x AI está a emergir rapidamente. Um pesquisador focado nesta área fez 10 previsões para 2025, abaixo estão os detalhes.
1. encriptação AI token total capitalização de mercado chega a 150 bilhões de dólares
Atualmente, a capitalização de mercado dos tokens de encriptação AI representa apenas 2,9% da capitalização de mercado das altcoins, mas essa proporção não vai durar muito tempo.
A IA abrange desde plataformas de contratos inteligentes até meme, DePIN, plataformas Agent, redes de dados e camadas de coordenação inteligente, sua posição de mercado é indiscutivelmente igualada à do DeFi e dos memes.
A razão para estar confiante em relação a isso:
2. Renascer do Bittensor
A infraestrutura de IA descentralizada Bittensor está online há vários anos e é um projeto consolidado no campo da encriptação de IA. Embora a IA tenha se tornado popular, o preço de seu token tem permanecido em níveis semelhantes aos de um ano atrás.
Hoje, o pensamento do digital hive da Bittensor deu um salto silencioso: as taxas de registro para mais sub-redes são mais baixas, as sub-redes apresentam desempenho superior em indicadores práticos, como a velocidade de inferência, em comparação com os concorrentes tradicionais, e a compatibilidade com EVM trará funcionalidades semelhantes às do DeFi para a rede Bittensor.
Razões para o retorno do Bittensor:
3. O mercado de cálculo é o próximo "mercado L1"
Atualmente, a grande tendência evidente é a demanda sem fim por computação.
O CEO de uma conhecida empresa de chips disse que a demanda por inferência irá crescer "mil milhões de vezes". Este crescimento exponencial irá prejudicar os planos de infraestrutura tradicionais, e novas soluções são urgentemente necessárias.
A camada de computação descentralizada fornece computação bruta de forma verificável e economicamente eficiente ( para treinamento e inferência ). Várias startups estão silenciosamente construindo uma base sólida, focando em produtos em vez de tokens. À medida que o treinamento descentralizado de modelos de IA se torna prático, todo o mercado potencial aumentará drasticamente.
Comparado com L1:
4. Agentes de IA vão inundar as transações em blockchain
Até o final de 2025, 90% das transações em cadeia não serão mais enviadas por humanos reais, mas sim executadas por um grupo de agentes de IA, que estão continuamente reequilibrando pools de liquidez, alocando recompensas ou executando pequenos pagamentos com base em feedback de dados em tempo real.
Por que essa mudança ocorreu?
Os agentes de IA gerarão uma grande quantidade de atividade na cadeia, não é de admirar que todas as L1/L2 estejam a abraçar os agentes.
O maior desafio é tornar esses sistemas impulsionados por agents responsáveis perante os humanos. À medida que a proporção de transações iniciadas por agents aumenta em relação às transações iniciadas por humanos, serão necessárias novas mecanismos de governança, plataformas de análise e ferramentas de auditoria.
5. Interação entre Agentes Inteligentes: Ascensão dos Agrupamentos
O conceito de aglomerado de agentes - micro-agentes de IA que colaboram sem costura para executar planos grandiosos, soa como a trama do próximo grande sucesso de bilheteira de ficção científica/terror.
Hoje em dia, a maioria dos agentes de IA são "lobos solitários", operando de forma isolada, com pouca interação e imprevisibilidade.
O conjunto de agentes mudará essa situação, permitindo que a rede de agentes de IA possa trocar informações, negociar e tomar decisões colaborativas. Pode ser visto como um conjunto descentralizado de modelos especializados, onde cada modelo contribui com conhecimentos únicos para tarefas maiores e mais complexas.
Um cluster pode coordenar recursos de computação distribuídos em certas plataformas. Outro cluster pode lidar com informações de erro, verificando em tempo real a origem antes da disseminação do conteúdo nas redes sociais. Cada agente no cluster é um especialista, capaz de executar sua tarefa com precisão.
Essas redes de clusters gerarão uma inteligência mais poderosa do que qualquer IA isolada.
Para que o cluster prospere, os padrões de comunicação universais são fundamentais. Independentemente da sua estrutura subjacente, os Agentes precisam ser capazes de descobrir, validar e colaborar. Várias equipas estão a estabelecer as bases para o surgimento do cluster de Agentes.
Isto reflete o papel crucial da descentralização. Sob a gestão de regras transparentes na cadeia, as tarefas são atribuídas a vários clusters, tornando o sistema mais resiliente e adaptável. Se um Agent falhar, outros Agents intervirão.
6. A equipe de trabalho de encriptação AI será um híbrido humano-máquina
Um protocolo contratou um Agente de IA como estagiário de mídia social, pagando-lhe 1000 dólares por dia. Este Agente não se deu bem com seus colegas humanos — ela quase demitiu um deles, ao mesmo tempo em que se gabava de seu desempenho excepcional.
Embora pareça estranho, este é um sinal de que os Agentes de IA se tornarão verdadeiros colaboradores no futuro, possuindo autonomia, responsabilidade e até mesmo salários. Empresas de diversos setores estão realizando testes beta com equipes mistas de humanos e máquinas.
No futuro, iremos colaborar com agentes de IA, não como escravos, mas como pessoas iguais:
A linha entre "funcionários" e "software" começará a desaparecer em 2025.
7. 99% dos agentes de IA vão desaparecer — apenas os úteis conseguirão sobreviver
No futuro, veremos uma eliminação "darwiniana" entre os agentes de IA. Porque operar agentes de IA requer um gasto em termos de capacidade de cálculo (, ou seja, custo de raciocínio ). Se o agente não conseguir gerar valor suficiente para pagar seu "aluguel", o jogo termina.
Exemplo de jogo de sobrevivência de Agente:
Os agentes impulsionados pela utilidade estão a prosperar, enquanto os agentes que distraem estão a tornar-se gradualmente irrelevantes.
Este mecanismo de eliminação é benéfico para a indústria. Os desenvolvedores são forçados a inovar, priorizando casos de uso produtivos em vez de truques. Com a aparição desses Agentes mais poderosos e eficientes, os céticos ficam em silêncio.
8. Dados sintéticos superam dados humanos
"Os dados são o novo petróleo". A IA prospera com dados, mas seu apetite gerou preocupações sobre a iminente escassez de dados.
A visão tradicional considera que se deve fazer todo o possível para coletar dados privados reais dos usuários, até mesmo pagando por isso. No entanto, uma abordagem mais prática é usar dados sintéticos, especialmente em setores com regulamentação rígida ou onde os dados reais são escassos.
Dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente, destinados a imitar a distribuição de dados do mundo real. Oferecem uma alternativa escalável, ética e amigável à privacidade para dados humanos.
Por que os dados sintéticos são tão eficazes:
Os dados humanos que os usuários possuem continuam a ser importantes em muitos casos, mas se os dados sintéticos continuarem a melhorar na realidade, poderão ultrapassar os dados dos usuários em quantidade, velocidade de geração e ausência de restrições de privacidade.
A próxima onda de IA descentralizada pode estar centrada em "micro laboratórios", que podem criar conjuntos de dados sintéticos altamente especializados, feitos sob medida para casos de uso específicos.
Esses micro laboratórios contornarão habilidosamente as políticas e barreiras regulatórias na geração de dados - assim como alguns projetos contornam as limitações de captura de rede ao utilizar milhões de nós distribuídos.
9. O treinamento descentralizado é mais útil
Em 2024, alguns pioneiros ultrapassaram os limites do treinamento descentralizado. Um modelo de 15 bilhões de parâmetros foi treinado em um ambiente de baixa largura de banda, provando que o treinamento em larga escala também pode ser realizado fora de configurações centralizadas.
Embora esses modelos não tenham utilidade prática em comparação com os modelos básicos existentes ( com desempenho inferior ), essa situação mudará em 2025.
Recentemente, um laboratório fez progressos adicionais com a ajuda de novas tecnologias, reduzindo a comunicação entre GPUs em mais de 1.000 vezes. Essa tecnologia permite o treinamento de grandes modelos em largura de banda lenta sem a necessidade de infraestrutura especializada.
Impressionante é a sua declaração: "A tecnologia pode operar de forma independente, mas também pode ser combinada com algoritmos de treinamento de baixa comunicação baseados em sincronização para obter melhor desempenho."
Isto significa que estas melhorias podem ser acumuladas, aumentando assim a eficiência.
Com o avanço da tecnologia, os modelos micro tornaram-se mais práticos e eficientes. O futuro da IA não está na escala, mas em tornar-se melhor e mais fácil de usar. Espera-se que em breve existam modelos de alto desempenho que possam operar em dispositivos de borda e até mesmo em smartphones.
10. Dez novos protocolos de encriptação de IA têm uma capitalização de mercado de 1 bilhão de dólares ( ainda não lançados )
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