La batalla de las cinco principales monedas de IA: ¿quién es realmente el rey de la potencia computacional?

Visión general de la situación

Hasta agosto de 2024, los cinco proyectos de AI+cadena con mayor capitalización de mercado son: NEAR($46.8 mil millones), ICP($36.4 mil millones), ASI($28 mil millones), Render($20.4 mil millones) y Bittensor($20.3 mil millones). Estos cinco proyectos siguen diferentes caminos, pero todos intentan incorporar capacidades de AI en la cadena de bloques.

Desglose de las rutas de cada empresa

NEAR sigue una ruta de infraestructura: la tecnología de fragmentación Nightshade le permite procesar miles de transacciones por segundo, y ahora está utilizando IA para optimizar la programación de validadores y ayudar a los desarrolladores a generar automáticamente el código de contratos inteligentes. En pocas palabras: acelera las DApps mientras reduce la barrera de entrada para los desarrolladores.

ICP juega con una gran ambición: ejecutar modelos de IA directamente en la cadena, sin depender de servicios en la nube centralizados. Esto es especialmente útil para DeFi, ya que se puede utilizar IA para optimizar estrategias de trading en tiempo real, alertas de riesgos e incluso ejecutar automáticamente lógicas financieras.

ASI es una alianza: la fusión de Fetch.ai, SingularityNET y Ocean Protocol, cuyo objetivo es construir un ecosistema de “agentes autónomos + AGI de código abierto + comercio de datos”. El punto clave es que los agentes de IA pueden negociar por sí mismos, ejecutar contratos y optimizar la asignación de recursos, lo que los convierte en “empleados de máquinas” en la cadena.

Render lo más sencillo - es convertir tarjetas gráficas ociosas en la nube de renderizado. La función de la IA aquí es distribuir inteligentemente las tareas de GPU, optimizar los parámetros de renderizado y mejorar la calidad de la imagen. Para los creadores, la barrera de entrada se reduce considerablemente.

Bittensor es el más radical: construye todo el protocolo sobre IA, los mineros contribuyen con potencia de cálculo y datos para entrenar modelos, el protocolo utiliza IA para evaluar la calidad de la contribución y distribuir recompensas TAO. Es como construir una fábrica de IA descentralizada.

La diferencia clave está aquí

Estos cinco proyectos, en esencia, están respondiendo a diferentes preguntas: NEAR e ICP preguntan “¿cómo hacer que la cadena sea más rápida y fuerte?”; ASI pregunta “¿cómo hacer que la IA sea autónoma?”; Render pregunta “¿cómo democratizar la potencia de cálculo?”; Bittensor pregunta “¿cómo descentralizar el entrenamiento?”.

¿Quién ganará? Depende de qué dirección del AI valore finalmente el mercado: ¿es la eficiencia de la infraestructura, la implementación de aplicaciones o la idea de descentralización?