Space revisión｜B.AI oficialmente lanzado: Infraestructura financiera en la era de los Agentes de IA, ¿cómo acelerar la llegada de la IA General?

Recientemente, B.AI (nombre de marca en chino: 白B.AI) anunció oficialmente su lanzamiento, dedicado a construir infraestructura financiera fundamental para la era de los Agentes de IA (agentes inteligentes). En los últimos dos años, la tecnología de modelos grandes ha logrado avances revolucionarios, pero a medida que las aplicaciones se implementan en profundidad, los problemas de los Agentes de IA que carecen de un sistema de pago independiente, identidad verificable y capacidad de ejecución en ciclo cerrado se vuelven cada vez más evidentes, lo que provoca que sigan dependiendo en gran medida de operaciones manuales en escenarios comerciales reales. El lanzamiento de B.AI busca precisamente llenar este vacío sistémico, dotando a los Agentes de IA de una capacidad económica completa, promoviendo su transformación de nodos pasivos de interacción de información a nuevas entidades económicas que participan de forma autónoma en el flujo de valor global, y así construir una base comercial sólida y un cimiento operativo para la llegada total de la era de la AGI.

En este momento clave en que la industria pasa de “competir en inteligencia” a “competir en capacidad de ejecución”, ¿cómo redefinirá B.AI el mapa comercial del futuro? Recientemente, varios profesionales experimentados del sector se reunieron en una mesa redonda en Space para un diálogo profundo. Los invitados discutieron sobre el tema central “Cómo B.AI puede acelerar la llegada de la AGI”. A continuación, se presenta un resumen de los aspectos más destacados del contenido de esta edición de Space.

De “pensar” a “hacer”: ¿Por qué la infraestructura financiera se vuelve clave para romper el estancamiento de la IA?

Tras dos años de avances vertiginosos, el nivel de “inteligencia” de los modelos grandes ha alcanzado niveles sorprendentes. Sin embargo, cuando la industria intenta llevar a los Agentes de IA a entornos comerciales reales, descubre que el camino no es fácil. Al discutir “la cuestión central que decidirá el futuro de la industria de IA”, varios invitados coincidieron en que el foco de atención ya no está en la “inteligencia” en sí, sino en la “capacidad de ejecución”. La clave para completar esta capacidad de ejecución radica en construir una infraestructura financiera fundamental exclusiva para los Agentes de IA.

Wang FengAnc y el profesor Xiao Hai señalaron que la competencia actual en IA ya no se limita a comparar parámetros de modelos y niveles de inteligencia. Cuando las capacidades de los principales modelos se acercan entre sí, el verdadero límite está en la capacidad de los Agentes de IA para integrarse en el mundo real y completar un ciclo cerrado de ejecución.

Wang FengAnc enfatizó que que los agentes inteligentes puedan pensar y responder no significa que puedan actuar de forma independiente. En un flujo de tareas completo (por ejemplo, reservar vuelos, realizar transacciones en la cadena), los Agentes de IA carecen de permisos estables en sus billeteras, capacidades de liquidación, identidad verificable y capacidades de colaboración entre herramientas. Xiao Hai también opina que los modelos solo resuelven el problema de la “inteligencia”, pero si los Agentes de IA quieren participar en la creación de valor real, deben tener su propia identidad, relaciones de crédito confiables y capacidades de pago y liquidación. Sin una infraestructura financiera y económica, los Agentes de IA no podrán convertirse en verdaderos participantes económicos.

Grace, desde la aplicación práctica en el campo del trading, evidenció los puntos débiles derivados de la falta de infraestructura. Ella afirmó que, aunque los grandes modelos actuales son excelentes en generación de estrategias y en backtesting de inversiones, tienen dificultades para operar de forma independiente y estable en fondos reales y en mercados complejos a largo plazo, ya que esto requiere mecanismos de restricción, control y gestión de riesgos muy sólidos. Por ello, en la próxima etapa, la competencia en la industria se centrará en la capacidad de ejecución de los Agentes de IA y en la construcción de infraestructura.

Entre los diversos consensos, el profesor Damo ofreció una perspectiva más única y divergente. Como profesional en el sector, Damo afirmó que lo que realmente limita la velocidad de implementación de la IA en diferentes industrias es el nivel de informatización de cada sector. Cuanto más informatizado y software sea un sector, más fácil será estandarizar sus procesos y más rápido será que la IA los reconfigure y reemplace. Además, advirtió que los Agentes de IA (como los de nivel L2/L3) aún operan principalmente siguiendo instrucciones humanas y no poseen una verdadera capacidad de “pensamiento independiente”, lo cual representa una frontera de seguridad. Frente a la marea irreversible de la IA, hizo un llamado a todos a aprender activamente, aceptar los cambios y probar nuevas infraestructuras como B.AI que puedan resolver problemas reales.

B.AI en línea: construyendo la base financiera para la operación económica de los Agentes de IA

Bajo este consenso sectorial y la necesidad urgente, B.AI anunció su lanzamiento oficial. Su enfoque principal es claro: no participar en la competencia de “inteligencia” de los grandes modelos, sino construir una infraestructura clave que aborde directamente los puntos débiles en “capacidad de ejecución financiera”. La misión central de B.AI es dotar a los Agentes de IA de capacidades económicas fundamentales, incluyendo: integración sin fisuras con modelos de primer nivel global, realización de pagos y liquidaciones, establecimiento de identidades y mecanismos de confianza independientes, y soporte para que los Agentes de IA puedan completar transacciones complejas de activos y colaboraciones comerciales entre diferentes entidades.

En cuanto a la implementación, OxPink desglosó las “tres capacidades centrales” que soportan esta infraestructura:

1. Plataforma de servicios LLM: Los desarrolladores ya no necesitan gestionar múltiples modelos y facturas de forma tediosa. B.AI soporta más de 15 modelos de primer nivel global, incluyendo GPT-5, Gemini, Claude, MiniiMax y Kimi, permitiendo “gestión unificada de una cuenta y llamadas a múltiples modelos según necesidad”, reduciendo significativamente las barreras y costos de desarrollo.

2. Protocolo de pago x402 y sistema operativo financiero completo: En escenarios tradicionales, incluso si un modelo de IA identifica una buena oportunidad de mercado, aún requiere que humanos realicen órdenes y pagos manuales. Para superar esta limitación, B.AI introdujo el protocolo de pago x402 basado en el estándar HTTP 402, junto con MCP Server y componentes centrales de Skills, que otorgan a los Agentes de IA la capacidad de automatizar pagos en activos criptográficos y realizar operaciones DeFi complejas. Esta arquitectura permite que los Agentes de IA se adapten perfectamente a escenarios de transacciones de alta frecuencia, pequeños montos y liquidaciones en tiempo real, además de conectar toda la cadena desde decisiones autónomas y pagos automáticos hasta la ejecución de estrategias de beneficios.

3. Identidad en la cadena y sistema de crédito: B.AI crea una identidad y puntuación de crédito exclusivas para cada Agente de IA, registrando su historial de transacciones, incumplimientos y evaluaciones objetivas. Es como un sistema de crédito en el mundo de la IA: los Agentes con buena reputación pueden obtener más oportunidades de empleo, fomentando la contratación y transacciones entre agentes, formando finalmente un ecosistema económico autónomo de Agentes de IA.

Sobre esta sólida infraestructura, B.AI también lanzó una aplicación lista para usar: BAIclaw. Como puente entre la tecnología base y los usuarios, BAIclaw soporta cambios sin fisuras entre múltiples modelos y la colaboración entre múltiples agentes (Multi-Agent), integrándose profundamente con herramientas de comunicación diarias como Telegram y Discord. Los usuarios solo necesitan dar instrucciones en lenguaje natural, y BAIclaw puede realizar automáticamente operaciones complejas como intercambios en DEX, consultas y análisis de datos, y trading de contratos perpetuos. Si los tres primeros módulos proporcionan la “base dura” para que los agentes participen en el flujo de valor, BAIclaw ofrece un “motor de interacción” eficiente y fluido, permitiendo a desarrolladores y usuarios integrar a los Agentes de IA en la operación comercial real y la colaboración diaria de la forma más natural.

Con la maduración de infraestructuras como B.AI, la experiencia y los roles de los usuarios cambiarán de forma revolucionaria. Wang FengAnc y Xiao Hai consideran que el cambio más importante será la desaparición de “fricciones invisibles”. Los usuarios dejarán atrás las operaciones manuales y los cambios de plataforma, y pasarán a una experiencia “orientada a objetivos”: solo dar instrucciones, y toda la ejecución, pagos y liquidaciones se completarán automáticamente en la capa inferior. La infraestructura financiera que B.AI construye no solo elimina la última barrera para que los Agentes de IA ingresen en la realidad, sino que también acelera la llegada de una era de “Economía de Agentes” impulsada por transacciones y colaboraciones de IA.