El año pasado estuve esperando la respuesta a una pregunta:
¿Puede la IA dejar de ser una caja negra?
No se trata de que resuelva todos los problemas de manera perfecta, sino de que nos ha mostrado por primera vez: la IA no solo puede funcionar en sistemas cerrados de grandes empresas, no solo depende de quién hable más fuerte para tener la última palabra. Puede ser abierta, transparente y tener un sistema de crédito.
El diseño central de Recall es muy claro: Hacer que el comportamiento, las fuentes de datos y el proceso de razonamiento de cada agente de IA dejen "huellas en la cadena". ¿Qué significa esto? Significa que puedes rastrear el origen, la trayectoria y la lógica de una decisión inteligente, en lugar de solo observar la salida final.
Esta estructura ofrece a desarrolladores y usuarios una nueva posibilidad:
La IA ya no depende de la publicidad ni de POC, sino que gana confianza a través de clasificaciones en la práctica. Los agentes de IA en Recall pueden competir en "habilidades reales" a través de competiciones, tareas y llamadas de datos; el rendimiento es verificable y las habilidades son comparables.
Al mismo tiempo, Recall utiliza protocolos como Ceramic y Tableland para construir una red en la que la IA puede compartir conocimientos de manera segura. Lo que una IA aprende ya no es solo propiedad privada de su modelo, sino que puede convertirse en una acumulación para toda la red inteligente.
Es posible que hayas escuchado muchas historias sobre "Web3 + AI", pero la base de Recall es más ingenieril. Parte de puntos clave como el crédito, el registro de comportamientos, los permisos de llamada de datos y la interfaz de contexto del modelo (MCP), realmente intenta construir una red de IA descentralizada que funcione.
La comunidad también está tomando forma rápidamente. Más de 200,000 usuarios activos en Discord, un mecanismo intensivo de tareas de puntos en Galxe y Zealy, más de 40 fondos institucionales apoyando... todo esto no es solo la popularidad, sino que las semillas del efecto de red comienzan a emerger.
Mi juicio es:
Recall no es un proyecto que se volvió popular de la noche a la mañana, sino más bien una propuesta de ingeniería que incorpora el espíritu de Web3 en la arquitectura central de la IA. No se trata de resolver el problema de si la IA puede cometer errores, sino de abordar la cuestión de si se puede responsabilizar y mejorar después de que la IA comete un error.
Este es el futuro que realmente vale la pena construir.
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El año pasado estuve esperando la respuesta a una pregunta:
¿Puede la IA dejar de ser una caja negra?
No se trata de que resuelva todos los problemas de manera perfecta, sino de que nos ha mostrado por primera vez: la IA no solo puede funcionar en sistemas cerrados de grandes empresas, no solo depende de quién hable más fuerte para tener la última palabra. Puede ser abierta, transparente y tener un sistema de crédito.
El diseño central de Recall es muy claro:
Hacer que el comportamiento, las fuentes de datos y el proceso de razonamiento de cada agente de IA dejen "huellas en la cadena". ¿Qué significa esto? Significa que puedes rastrear el origen, la trayectoria y la lógica de una decisión inteligente, en lugar de solo observar la salida final.
Esta estructura ofrece a desarrolladores y usuarios una nueva posibilidad:
La IA ya no depende de la publicidad ni de POC, sino que gana confianza a través de clasificaciones en la práctica. Los agentes de IA en Recall pueden competir en "habilidades reales" a través de competiciones, tareas y llamadas de datos; el rendimiento es verificable y las habilidades son comparables.
Al mismo tiempo, Recall utiliza protocolos como Ceramic y Tableland para construir una red en la que la IA puede compartir conocimientos de manera segura. Lo que una IA aprende ya no es solo propiedad privada de su modelo, sino que puede convertirse en una acumulación para toda la red inteligente.
Es posible que hayas escuchado muchas historias sobre "Web3 + AI", pero la base de Recall es más ingenieril. Parte de puntos clave como el crédito, el registro de comportamientos, los permisos de llamada de datos y la interfaz de contexto del modelo (MCP), realmente intenta construir una red de IA descentralizada que funcione.
La comunidad también está tomando forma rápidamente. Más de 200,000 usuarios activos en Discord, un mecanismo intensivo de tareas de puntos en Galxe y Zealy, más de 40 fondos institucionales apoyando... todo esto no es solo la popularidad, sino que las semillas del efecto de red comienzan a emerger.
Mi juicio es:
Recall no es un proyecto que se volvió popular de la noche a la mañana, sino más bien una propuesta de ingeniería que incorpora el espíritu de Web3 en la arquitectura central de la IA. No se trata de resolver el problema de si la IA puede cometer errores, sino de abordar la cuestión de si se puede responsabilizar y mejorar después de que la IA comete un error.
Este es el futuro que realmente vale la pena construir.