A menudo hablamos de modelos más grandes, ventanas de contexto más amplias y más parámetros. Pero el verdadero avance podría no estar relacionado con el tamaño en absoluto. El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) representa un cambio de paradigma en cómo los asistentes de IA interactúan con el mundo que los rodea, y está sucediendo ahora mismo.

El Verdadero Problema con los Asistentes de IA​

Aquí hay un escenario que todo desarrollador conoce: Estás usando un asistente de IA para ayudar a depurar código, pero no puede ver tu repositorio. O le preguntas sobre datos de mercado, pero su conocimiento está desactualizado por meses. La limitación fundamental no es la inteligencia de la IA, sino su incapacidad para acceder al mundo real.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) han sido como brillantes eruditos encerrados en una habitación con solo sus datos de entrenamiento como compañía. No importa cuán inteligentes se vuelvan, no pueden verificar los precios actuales de las acciones, mirar tu base de código o interactuar con tus herramientas. Hasta ahora.

Introduciendo el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)​

MCP reimagina fundamentalmente cómo los asistentes de IA interactúan con sistemas externos. En lugar de intentar meter más contexto en modelos de parámetros cada vez más grandes, MCP crea una forma estandarizada para que la IA acceda dinámicamente a información y sistemas según sea necesario.

La arquitectura es elegantemente simple pero poderosa:

• Anfitriones MCP: Programas o herramientas como Claude Desktop donde los modelos de IA operan e interactúan con varios servicios. El anfitrión proporciona el entorno de ejecución y los límites de seguridad para el asistente de IA.

• Clientes MCP: Componentes dentro de un asistente de IA que inician solicitudes y manejan la comunicación con servidores MCP. Cada cliente mantiene una conexión dedicada para realizar tareas específicas o acceder a recursos particulares, gestionando el ciclo de solicitud-respuesta.

• Servidores MCP: Programas ligeros y especializados que exponen las capacidades de servicios específicos. Cada servidor está diseñado para manejar un tipo de integración, ya sea buscar en la web a través de Brave, acceder a repositorios de GitHub o consultar bases de datos locales. Hay servidores de código abierto.

• Recursos Locales y Remotos: Las fuentes de datos y servicios subyacentes a los que los servidores MCP pueden acceder. Los recursos locales incluyen archivos, bases de datos y servicios en tu computadora, mientras que los recursos remotos abarcan APIs externas y servicios en la nube a los que los servidores pueden conectarse de manera segura.

Piénsalo como darle a los asistentes de IA un sistema sensorial impulsado por API. En lugar de intentar memorizar todo durante el entrenamiento, ahora pueden consultar y preguntar lo que necesitan saber.

Por Qué Esto Importa: Los Tres Avances​

1. Inteligencia en Tiempo Real: En lugar de depender de datos de entrenamiento obsoletos, los asistentes de IA ahora pueden obtener información actual de fuentes autorizadas. Cuando preguntas sobre el precio de Bitcoin, obtienes el número de hoy, no el del año pasado.
2. Integración de Sistemas: MCP permite la interacción directa con entornos de desarrollo, herramientas empresariales y APIs. Tu asistente de IA no solo charla sobre código, sino que realmente puede ver e interactuar con tu repositorio.
3. Seguridad por Diseño: El modelo cliente-anfitrión-servidor crea límites de seguridad claros. Las organizaciones pueden implementar controles de acceso granulares mientras mantienen los beneficios de la asistencia de IA. No más elegir entre seguridad y capacidad.

Ver para Creer: MCP en Acción​

Vamos a configurar un ejemplo práctico usando la aplicación Claude Desktop y la herramienta MCP de búsqueda Brave. Esto permitirá que Claude busque en la web en tiempo real:

1. Instalar Claude Desktop​

2. Obtener una clave de API de Brave​

3. Crear un archivo de configuración​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

y luego modifica el archivo para que sea como:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Reiniciar la Aplicación Claude Desktop​

En el lado derecho de la aplicación, notarás dos nuevas herramientas (destacadas en el círculo rojo en la imagen a continuación) para búsquedas en internet usando la herramienta MCP de búsqueda Brave.

Una vez configurado, la transformación es perfecta. Pregunta a Claude sobre el último juego del Manchester United, y en lugar de depender de datos de entrenamiento desactualizados, realiza búsquedas en la web en tiempo real para ofrecer información precisa y actualizada.

La Gran Imagen: Por Qué MCP Lo Cambia Todo​

Las implicaciones aquí van mucho más allá de simples búsquedas en la web. MCP crea un nuevo paradigma para la asistencia de IA:

1. Integración de Herramientas: Los asistentes de IA ahora pueden usar cualquier herramienta con una API. Piensa en operaciones de Git, consultas de bases de datos o mensajes de Slack.
2. Anclaje en el Mundo Real: Al acceder a datos actuales, las respuestas de IA se anclan en la realidad en lugar de en datos de entrenamiento.
3. Extensibilidad: El protocolo está diseñado para la expansión. A medida que surgen nuevas herramientas y APIs, pueden integrarse rápidamente en el ecosistema MCP.

Qué Sigue para MCP​

Estamos viendo solo el comienzo de lo que es posible con MCP. Imagina asistentes de IA que puedan:

• Obtener y analizar datos de mercado en tiempo real
• Interactuar directamente con tu entorno de desarrollo
• Acceder y resumir la documentación interna de tu empresa
• Coordinarse a través de múltiples herramientas empresariales para automatizar flujos de trabajo

El Camino a Seguir​

MCP representa un cambio fundamental en cómo pensamos sobre las capacidades de la IA. En lugar de construir modelos más grandes con ventanas de contexto más amplias, estamos creando formas más inteligentes para que la IA interactúe con sistemas y datos existentes.

Para desarrolladores, analistas y líderes tecnológicos, MCP abre nuevas posibilidades para la integración de IA. No se trata solo de lo que la IA sabe, sino de lo que puede hacer.

La verdadera revolución en IA podría no ser sobre hacer modelos más grandes. Podría ser sobre hacerlos más conectados. Y con MCP, esa revolución ya está aquí.

La Revolución de Código Abierto de DeepSeek: Perspectivas de una Cumbre de IA a Puerta Cerrada​

DeepSeek está causando sensación en el mundo de la IA. Justo cuando las discusiones sobre DeepSeek-R1 no se habían enfriado, el equipo lanzó otra bomba: un modelo multimodal de código abierto, Janus-Pro. El ritmo es vertiginoso, las ambiciones claras.

Hace dos días, un grupo de destacados investigadores, desarrolladores e inversores en IA se reunió para una discusión a puerta cerrada organizada por Shixiang, centrada exclusivamente en DeepSeek. Durante más de tres horas, diseccionaron las innovaciones técnicas de DeepSeek, su estructura organizativa y las implicaciones más amplias de su ascenso: en los modelos de negocio de IA, los mercados secundarios y la trayectoria a largo plazo de la investigación en IA.

Siguiendo el espíritu de transparencia de código abierto de DeepSeek, estamos abriendo nuestros pensamientos colectivos al público. Aquí están las perspectivas destiladas de la discusión, abarcando la estrategia de DeepSeek, sus avances técnicos y el impacto que podría tener en la industria de la IA.

DeepSeek: El Misterio y la Misión​

• La Misión Central de DeepSeek: El CEO Liang Wenfeng no es solo otro emprendedor de IA, es un ingeniero de corazón. A diferencia de Sam Altman, está enfocado en la ejecución técnica, no solo en la visión.
• Por Qué DeepSeek Ganó Respeto: Su arquitectura MoE (Mezcla de Expertos) es un diferenciador clave. La replicación temprana del modelo o1 de OpenAI fue solo el comienzo; el verdadero desafío es escalar con recursos limitados.
• Escalando Sin la Bendición de NVIDIA: A pesar de las afirmaciones de tener 50,000 GPUs, DeepSeek probablemente opera con alrededor de 10,000 A100s envejecidos y 3,000 H800s pre-prohibición. A diferencia de los laboratorios de EE.UU., que lanzan computación a cada problema, DeepSeek se ve obligado a ser eficiente.
• El Verdadero Enfoque de DeepSeek: A diferencia de OpenAI o Anthropic, DeepSeek no está obsesionado con "la IA al servicio de los humanos". En cambio, está persiguiendo la inteligencia en sí misma. Esto podría ser su arma secreta.

Exploradores vs. Seguidores: Las Leyes de Potencia de la IA​

• El Desarrollo de IA es una Función Escalonada: El costo de ponerse al día es 10 veces menor que liderar. Los "seguidores" aprovechan los avances pasados a una fracción del costo de computación, mientras que los "exploradores" deben avanzar a ciegas, soportando enormes gastos de I+D.
• ¿Superará DeepSeek a OpenAI? Es posible, pero solo si OpenAI tropieza. La IA sigue siendo un problema abierto, y el enfoque de DeepSeek en modelos de razonamiento es una apuesta fuerte.

Las Innovaciones Técnicas Detrás de DeepSeek​

1. ¿El Fin del Ajuste Fino Supervisado (SFT)?​

• La afirmación más disruptiva de DeepSeek: El SFT puede que ya no sea necesario para tareas de razonamiento. Si es cierto, esto marca un cambio de paradigma.
• Pero No Tan Rápido... DeepSeek-R1 todavía depende del SFT, particularmente para la alineación. El verdadero cambio es cómo se utiliza el SFT, destilando tareas de razonamiento de manera más efectiva.

2. Eficiencia de Datos: El Verdadero Foso​

• Por Qué DeepSeek Prioriza el Etiquetado de Datos: Liang Wenfeng supuestamente etiqueta datos él mismo, subrayando su importancia. El éxito de Tesla en conducción autónoma provino de una meticulosa anotación humana; DeepSeek está aplicando el mismo rigor.
• Datos Multimodales: Aún No Listos—A pesar del lanzamiento de Janus-Pro, el aprendizaje multimodal sigue siendo prohibitivamente caro. Ningún laboratorio ha demostrado aún ganancias convincentes.

3. Destilación de Modelos: Una Espada de Doble Filo​

• La Destilación Aumenta la Eficiencia pero Reduce la Diversidad: Esto podría limitar las capacidades del modelo a largo plazo.
• La "Deuda Oculta" de la Destilación: Sin entender los desafíos fundamentales del entrenamiento de IA, depender de la destilación puede llevar a problemas imprevistos cuando surjan arquitecturas de próxima generación.

4. Recompensa de Proceso: Una Nueva Frontera en la Alineación de IA​

• La Supervisión de Resultados Define el Techo: El aprendizaje por refuerzo basado en procesos puede prevenir el hacking, pero el límite superior de la inteligencia aún depende de la retroalimentación impulsada por resultados.
• La Paradoja del RL: Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) no tienen una condición de victoria definida como el ajedrez. AlphaZero funcionó porque la victoria era binaria. El razonamiento de IA carece de esta claridad.

¿Por Qué OpenAI No Ha Usado los Métodos de DeepSeek?​

• Una Cuestión de Enfoque: OpenAI prioriza la escala, no la eficiencia.
• La "Guerra Oculta de IA" en EE.UU.: OpenAI y Anthropic podrían haber ignorado el enfoque de DeepSeek, pero no lo harán por mucho tiempo. Si DeepSeek demuestra ser viable, se espera un cambio en la dirección de la investigación.

El Futuro de la IA en 2025​

• ¿Más Allá de los Transformadores? La IA probablemente se bifurcará en diferentes arquitecturas. El campo sigue centrado en los Transformadores, pero podrían surgir modelos alternativos.
• El Potencial No Aprovechado del RL: El aprendizaje por refuerzo sigue infrautilizado fuera de dominios estrechos como las matemáticas y la codificación.
• ¿El Año de los Agentes de IA? A pesar del bombo, ningún laboratorio ha entregado aún un agente de IA revolucionario.

¿Migrarán los Desarrolladores a DeepSeek?​

• Aún No. Las habilidades superiores de codificación y seguimiento de instrucciones de OpenAI aún le dan una ventaja.
• Pero la Brecha se Está Cerrando. Si DeepSeek mantiene el impulso, los desarrolladores podrían cambiar en 2025.

La Apuesta de $500B de OpenAI Stargate: ¿Todavía Tiene Sentido?​

• El Ascenso de DeepSeek Pone en Duda el Dominio de NVIDIA. Si la eficiencia supera la escala bruta, la supercomputadora de $500B de OpenAI puede parecer excesiva.
• ¿Gastará Realmente OpenAI $500B? SoftBank es el respaldo financiero, pero carece de liquidez. La ejecución sigue siendo incierta.
• Meta Está Invirtiendo en Ingeniería Reversa de DeepSeek. Esto confirma su importancia, pero si Meta puede adaptar su hoja de ruta sigue siendo incierto.

Impacto en el Mercado: Ganadores y Perdedores​

• Corto Plazo: Las acciones de chips de IA, incluida NVIDIA, pueden enfrentar volatilidad.
• Largo Plazo: La historia de crecimiento de la IA sigue intacta; DeepSeek simplemente demuestra que la eficiencia importa tanto como la potencia bruta.

Código Abierto vs. Código Cerrado: El Nuevo Campo de Batalla​

• Si los Modelos de Código Abierto Alcanzan el 95% del Rendimiento de Código Cerrado, todo el modelo de negocio de IA cambia.
• DeepSeek Está Forzando la Mano de OpenAI. Si los modelos abiertos siguen mejorando, la IA propietaria puede ser insostenible.

El Impacto de DeepSeek en la Estrategia Global de IA​

• China Está Alcanzando Más Rápido de lo Esperado. La brecha de IA entre China y EE.UU. puede ser tan solo de 3-9 meses, no dos años como se pensaba anteriormente.
• DeepSeek es una Prueba de Concepto para la Estrategia de IA de China. A pesar de las limitaciones de computación, la innovación impulsada por la eficiencia está funcionando.

La Última Palabra: La Visión Importa Más Que la Tecnología​

• El Verdadero Diferenciador de DeepSeek es Su Ambición. Los avances en IA provienen de empujar los límites de la inteligencia, no solo de refinar los modelos existentes.
• La Próxima Batalla es el Razonamiento. Quien lidere la próxima generación de modelos de razonamiento de IA definirá la trayectoria de la industria.

Un Experimento Mental: Si tuvieras una oportunidad para hacerle una pregunta al CEO de DeepSeek, Liang Wenfeng, ¿cuál sería? ¿Cuál es tu mejor consejo para la empresa a medida que escala? Deja tus pensamientos; las respuestas destacadas podrían ganarse una invitación a la próxima cumbre de IA a puerta cerrada.

DeepSeek ha abierto un nuevo capítulo en la IA. Si reescribe toda la historia, está por verse.

Introducción​

El panorama de la IA está experimentando un cambio sísmico. Durante las últimas dos semanas, organizamos una discusión a puerta cerrada con destacados investigadores y desarrolladores de IA, descubriendo fascinantes perspectivas sobre la trayectoria de la industria en 2025. Lo que surgió es una compleja realineación de poder, desafíos inesperados para los jugadores establecidos y puntos de inflexión críticos que moldearán el futuro de la tecnología.

Esto no es solo un informe, es un mapa del futuro de la industria. Vamos a sumergirnos en los ganadores, los perdedores y las apuestas críticas que definirán 2025.

Los Ganadores: Una Nueva Estructura de Poder Emergente​

Anthropic: El Pionero Pragmático​

Anthropic se destaca como líder en 2025, impulsado por una estrategia clara y pragmática:

• Protocolo de Control de Modelos (MCP): MCP no es solo una especificación técnica, sino un protocolo fundamental destinado a crear estándares industriales para la codificación y los flujos de trabajo agénticos. Piénsalo como el TCP/IP para la era de los agentes, un movimiento ambicioso para posicionar a Anthropic en el centro de la interoperabilidad de la IA.
• Dominio de la Infraestructura: El enfoque de Anthropic en la eficiencia computacional y el diseño de chips personalizados demuestra previsión para abordar los desafíos de escalabilidad del despliegue de IA.
• Alianzas Estratégicas: Al centrarse exclusivamente en construir modelos poderosos y subcontratar capacidades complementarias a socios, Anthropic fomenta un ecosistema colaborativo. Su modelo Claude 3.5 Sonnet sigue siendo destacado, manteniendo el primer lugar en aplicaciones de codificación durante seis meses, una eternidad en términos de IA.

Google: El Campeón de la Integración Vertical​

El dominio de Google proviene de su control inigualable sobre toda la cadena de valor de la IA:

• Infraestructura de Extremo a Extremo: Los TPUs personalizados de Google, sus extensos centros de datos y la integración estrecha en silicio, software y aplicaciones crean un foso competitivo inexpugnable.
• Rendimiento de Gemini Exp-1206: Las pruebas iniciales de Gemini Exp-1206 han establecido nuevos puntos de referencia, reforzando la capacidad de Google para optimizar en toda la pila.
• Soluciones Empresariales: El rico ecosistema interno de Google sirve como campo de pruebas para soluciones de automatización de flujos de trabajo. Su integración vertical los posiciona para dominar la IA empresarial de maneras que ni las empresas de IA puras ni los proveedores de nube tradicionales pueden igualar.

Los Perdedores: Tiempos Desafiantes por Delante​

OpenAI: En una Encrucijada​

A pesar de su éxito inicial, OpenAI enfrenta desafíos crecientes:

• Luchas Organizacionales: Salidas de alto perfil, como la de Alec Radford, señalan un posible desalineamiento interno. ¿Está el giro de OpenAI hacia aplicaciones de consumo erosionando su enfoque en la AGI?
• Limitaciones Estratégicas: El éxito de ChatGPT, aunque valioso comercialmente, puede estar restringiendo la innovación. Mientras los competidores exploran flujos de trabajo agénticos y aplicaciones de grado empresarial, OpenAI corre el riesgo de quedar encasillado en el espacio de los chatbots.

Apple: Perdiendo la Ola de la IA​

Los limitados avances de Apple en IA amenazan su dominio de larga data en la innovación móvil:

• Puntos Ciegos Estratégicos: A medida que la IA se convierte en central para los ecosistemas móviles, la falta de contribuciones impactantes de Apple a soluciones integrales impulsadas por IA podría socavar su negocio principal.
• Vulnerabilidad Competitiva: Sin un progreso significativo en la integración de la IA en su ecosistema, Apple corre el riesgo de quedarse atrás de los competidores que están innovando rápidamente.

Apuestas Críticas para 2025​

Capacidades de Modelos: La Gran Bifurcación​

La industria de la IA se encuentra en una encrucijada con dos futuros potenciales:

1. El Salto AGI: Un avance en AGI podría hacer obsoletas las aplicaciones actuales, remodelando la industria de la noche a la mañana.
2. Evolución Incremental: Más probablemente, las mejoras incrementales impulsarán aplicaciones prácticas y automatización de extremo a extremo, favoreciendo a las empresas centradas en la usabilidad sobre los avances fundamentales.

Las empresas deben encontrar un equilibrio entre mantener la investigación fundamental y ofrecer valor inmediato.

Evolución de Agentes: La Próxima Frontera​

Los agentes representan un cambio transformador en la interacción humano-IA.

• Gestión de Contexto: Las empresas están avanzando más allá de los modelos simples de respuesta a indicaciones para incorporar comprensión contextual en los flujos de trabajo. Esto simplifica las arquitecturas, permitiendo que las aplicaciones evolucionen con las capacidades del modelo.
• Colaboración Humano-IA: Equilibrar la autonomía con la supervisión es clave. Innovaciones como el MCP de Anthropic podrían sentar las bases para una Tienda de Aplicaciones de Agentes, permitiendo una comunicación fluida entre agentes y sistemas empresariales.

Mirando Hacia Adelante: Las Próximas Mega Plataformas​

La Era del Sistema Operativo de IA​

La IA está lista para redefinir los paradigmas de plataformas, creando nuevos "sistemas operativos" para la era digital:

• Modelos Fundamentales como Infraestructura: Los modelos se están convirtiendo en plataformas en sí mismos, con desarrollo API-first y protocolos de agentes estandarizados impulsando la innovación.
• Nuevos Paradigmas de Interacción: La IA se moverá más allá de las interfaces tradicionales, integrándose sin problemas en dispositivos y entornos ambientales. Se acerca la era de agentes de IA robóticos y portátiles.
• Evolución del Hardware: Chips especializados, computación en el borde y factores de forma de hardware optimizados acelerarán la adopción de IA en todas las industrias.

Conclusión​

La industria de la IA está entrando en una fase decisiva donde la aplicación práctica, la infraestructura y la interacción humana toman el centro del escenario. Los ganadores sobresaldrán en:

• Ofrecer soluciones integrales que resuelvan problemas reales.
• Especializarse en aplicaciones verticales para superar a los competidores.
• Construir una infraestructura fuerte y escalable para un despliegue eficiente.
• Definir paradigmas de interacción humano-IA que equilibren la autonomía con la supervisión.

Este es un momento crítico. Las empresas que tengan éxito serán aquellas que traduzcan el potencial de la IA en un valor tangible y transformador. A medida que se desarrolle 2025, la carrera para definir las próximas mega plataformas y ecosistemas ya ha comenzado.

¿Qué piensas? ¿Nos dirigimos a un avance en AGI, o dominará el progreso incremental? Comparte tus pensamientos y únete a la conversación.

Cuckoo Network se complace en anunciar su expansión a IoTeX como una solución de Capa 2, llevando su infraestructura de IA descentralizada al próspero ecosistema de IoTeX. Esta asociación estratégica combina la experiencia de Cuckoo en el servicio de modelos de IA con la robusta infraestructura MachineFi de IoTeX, creando nuevas oportunidades para ambas comunidades.

La Necesidad​

Los usuarios y desarrolladores de IoTeX necesitan acceso a recursos de computación de IA eficientes y descentralizados, mientras que los constructores de aplicaciones de IA requieren una infraestructura blockchain escalable. Al construir sobre IoTeX, Cuckoo Chain aborda estas necesidades mientras expande su mercado de IA descentralizada a un nuevo ecosistema.

La Solución​

Cuckoo Chain en IoTeX ofrece:

• Integración perfecta con la infraestructura MachineFi de IoTeX
• Costos de transacción más bajos para el servicio de modelos de IA
• Mayor escalabilidad para aplicaciones de IA descentralizadas
• Interoperabilidad entre cadenas entre IoTeX y Cuckoo Chain

Detalles del Airdrop​

Para celebrar esta expansión, Cuckoo Network está lanzando una campaña de airdrop para los miembros de las comunidades de IoTeX y Cuckoo. Los participantes pueden ganar tokens $CAI a través de diversas actividades de participación:

1. Adoptantes tempranos del ecosistema IoTeX
2. Mineros de GPU que contribuyen a la red
3. Participación activa en actividades entre cadenas
4. Compromiso comunitario y contribuciones al desarrollo

Cita del Liderazgo​

"Construir Cuckoo Chain como una Capa 2 en IoTeX marca un hito significativo en nuestra misión de descentralizar la infraestructura de IA", dice Dora Noda, CPO de Cuckoo Network. "Esta colaboración nos permite llevar una computación de IA eficiente y accesible al innovador ecosistema MachineFi de IoTeX mientras expandimos nuestro mercado de IA descentralizada."

Preguntas Frecuentes

P: ¿Qué hace única a la Capa 2 de Cuckoo Chain en IoTeX?

R: La Capa 2 de Cuckoo Chain en IoTeX combina de manera única el servicio de modelos de IA descentralizados con la infraestructura MachineFi de IoTeX, permitiendo una computación de IA eficiente y rentable para dispositivos y aplicaciones IoT.

P: ¿Cómo puedo participar en el airdrop?

R: Visita https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ para completar acciones calificativas y obtener recompensas.

P: ¿Cómo puedo obtener más $CAI?

• Apostando tokens $CAI
• Ejecutando un nodo minero de GPU
• Participando en transacciones entre cadenas
• Contribuyendo al desarrollo comunitario

P: ¿Cuáles son los requisitos técnicos para los mineros de GPU?

R: Los mineros de GPU necesitan:

• NVIDIA GTX 3080, L4, o superior
• Mínimo 8GB de RAM
• Apostar y ser votado $CAI entre los 10 mejores mineros
• Conexión a internet confiable Para instrucciones detalladas de configuración, visita nuestra documentación en cuckoo.network/docs

P: ¿Qué beneficios trae esto a los usuarios de IoTeX?

R: Los usuarios de IoTeX obtienen acceso a:

• Recursos de computación de IA descentralizados
• Costos de transacción más bajos para servicios de IA
• Integración con aplicaciones MachineFi existentes
• Nuevas oportunidades de ganancia a través de minería GPU y staking

P: ¿Cómo funciona la funcionalidad entre cadenas?

R: Los usuarios podrán mover activos sin problemas entre IoTeX, Arbitrum y Cuckoo Chain utilizando nuestra infraestructura de puente, permitiendo liquidez unificada e interoperabilidad entre ecosistemas. El puente Arbitrum está lanzado y el puente IoTeX aún está en progreso.

P: ¿Cuál es el cronograma para el lanzamiento?

R: Cronograma:

• Semana del 8 de enero: Comienza la distribución del airdrop en la mainnet de Cuckoo Chain
• Semana del 29 de enero: Despliegue del puente entre IoTeX y Cuckoo Chain
• Semana del 12 de febrero: Lanzamiento completo de la plataforma de agentes autónomos

P: ¿Cómo pueden los desarrolladores construir en la Capa 2 de IoTeX de Cuckoo Chain?

R: Los desarrolladores pueden usar herramientas y lenguajes familiares de Ethereum, ya que Cuckoo Chain mantiene plena compatibilidad con EVM. Documentación completa y recursos para desarrolladores estarán disponibles en cuckoo.network/docs.

P: ¿Cuál es la asignación total del airdrop?

R: La campaña de airdrop “IoTeX x Cuckoo” distribuirá una porción de la asignación total del 1‰ reservada para adoptantes tempranos y miembros de la comunidad del suministro total de 1 mil millones de tokens $CAI.

Información de Contacto

Para más información, únete a nuestra comunidad:

• Sitio web: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x