El cofundador de NEAR, Illia Polosukhin, ha esbozado 13 ideas de aplicaciones que abarcan mascotas de IA, trading privado y pagos entre cadenas, junto con cinco sugerencias para ayudar a los desarrolladores a llegar a los usuarios.
Resumen
- Polosukhin propuso mascotas de IA basadas en NFT con saldos en NEAR que pagarían por su computación.
- Sus ideas de pago incluyen un widget de pago y depósitos para eventos utilizables en diferentes blockchains.
- Las aplicaciones privadas cubrirían trading, revisiones de código, segundas opiniones médicas, transcripción y pruebas de IA.
- Las sugerencias de distribución incluyen conexiones de cartera de Aurora, NEARLegion, otras comunidades, Product Hunt y X.
Illia Polosukhin, en una publicación en X del 3 de octubre, dijo que desarrolladores nuevos y recurrentes habían estado construyendo sobre NEAR durante las dos semanas anteriores, mientras que el desarrollo en sí se había vuelto más fácil.
Con menos obstáculos para construir, enmarcó la selección de producto y la distribución como las cuestiones que los desarrolladores ahora necesitan abordar.
“Construir en sí también se volvió más fácil, así que realmente se trata de qué construir y cómo destacar para conseguir distribución”.
Las ideas de pago de NEAR conectan el pago y los depósitos para eventos
Para comerciantes y desarrolladores de aplicaciones, Polosukhin propuso un widget de pago universal que permitiría a los clientes pagar a través de NEAR Intents usando la cartera y la blockchain en la que ya tienen activos.
Según su enfoque sugerido, los desarrolladores ofrecerían el botón directamente a los comerciantes y buscarían llevarlo a Shopify. Su publicación presentó a Shopify como un objetivo potencial de distribución para el widget propuesto.
Para los organizadores de eventos, sugirió un sistema de registro que mantendría los depósitos de los asistentes en custodia hasta que el anfitrión los registre. Los participantes que asistan entonces dividirían los fondos aportados, según su esquema.
Basándose en un proyecto anterior llamado Kickback, propuso extender el modelo a diferentes blockchains y activos para hacer más confiables los registros de eventos cripto.
La compatibilidad de carteras también apareció en sus consejos de distribución. A través de Intent Connect de Aurora, recomendó permitir que las personas usen aplicaciones de otras cadenas sin organizar un puente o aprender a operar en NEAR.
Una integración existente proporciona contexto para esa sugerencia. El 17 de septiembre, Aurora Labs anunció ejecución en Sui con una sola firma, permitiendo que activos compatibles de otras redes entren en aplicaciones de Sui a través de su producto Intents Connect. Según la empresa, los usuarios podían completar acciones compatibles sin cambiar de cartera por separado, puentear fondos u obtener SUI para tarifas de transacción.
Aurora Labs dijo que NEAR Intents proporcionaba la liquidez, la infraestructura de liquidación y las conexiones entre cadenas, mientras que las aplicaciones podían usar la integración para préstamos, trading, staking y productos de rendimiento.
Las mascotas de IA llevarían NFT y saldos de computación
Para una aplicación orientada al consumidor, Polosukhin propuso un “AI Tamagochi” construido en torno a personajes digitales representados por tokens no fungibles.
En su diseño, cada personaje llevaría un saldo en NEAR para financiar la inferencia de IA, con NEAR AI ejecutando inferencia verificable a partir de un prompt codificado onchain. Sugirió funciones de alimentación y vestimenta, seguidas de posibles arenas de batalla y competiciones.
Su mecanismo de pago propuesto ya tiene infraestructura relacionada en funcionamiento. Como informó crypto.news el 31 de julio, NEAR introdujo pagos de IA basados en staking que convierten tokens bloqueados en créditos mensuales de computación. NEAR dijo que el sistema cubría 43 modelos de IA en el lanzamiento, incluidos modelos de OpenAI, Anthropic y Google.
Según el protocolo, los usuarios conservaban la propiedad de sus tokens en staking y podían recuperarlos después de hacer unstaking, mientras que su saldo bloqueado determinaba los créditos de computación disponibles.
Para otro producto de información, Polosukhin sugirió una enciclopedia de IA cuyos hechos se convertirían en mercados de predicción continuos, tomando prestado del modelo Augur. En lugar de depender de la edición comunitaria, su propuesta haría que la IA genere páginas a partir de la evaluación actual de los mercados sobre cada hecho.
En una idea de evaluación comparativa separada, propuso probar modelos de IA contra conjuntos de datos privados sin exponer el material subyacente. Su esquema exigía resultados certificados vinculados a un modelo particular y al hash identificador del conjunto de pruebas, con desarrolladores que enviaran un marco de pruebas o un modelo alojado de forma privada.
Las propuestas de trading privado cubren contrapartes y gestión de posiciones
Para el trading extrabursátil, Polosukhin identificó encontrar una contraparte como un obstáculo en la función existente de "acuerdos privados" de NEAR Intents.
Según su publicación, los usuarios actualmente necesitan saber con quién están operando. Propuso un mercado donde los participantes pudieran comunicar acuerdos disponibles y permitir que otros los completaran a través de NEAR Intents.
Para el trading social, sugirió vender claves de visualización que darían a clientes seleccionados acceso a transacciones que de otro modo serían privadas. En su esquema, los traders podrían mostrar públicamente sus ganancias y pérdidas mientras limitaban el acceso a la actividad que los seguidores copiarían.
Bajo la etiqueta "Nunca ser liquidado", también propuso usar NEAR Intents para gestionar préstamos y posiciones de futuros perpetuos, buscando ingresos por intereses mientras gestionaba la exposición a liquidaciones. Presentó la frase como una idea de aplicación, en lugar de una garantía demostrada.
Una propuesta de estrategia separada combinaría tenencias al contado con posiciones de futuros perpetuos bajo un contrato de NEAR que gestiona transacciones a través de Intents. Polosukhin describió el concepto como "Delta neutral cualquier cosa".
Los inversores estadounidenses ya tienen una ruta cotizada al token de la red. El 29 de septiembre, Bitwise anunció su lanzamiento del ETF de NEAR en EE. UU. en NYSE Arca bajo el ticker NRR, con una comisión de gestión del 0,75%. Según el gestor de activos, el fondo mantiene NEAR directamente y planea apostar sus tenencias, con recompensas acumulándose a través de su valor liquidativo neto.
Al explicar el caso de inversión de Bitwise, el director de inversiones Matt Hougan citó NEAR Intents como un ejemplo de infraestructura de liquidación para agentes de IA que manejan actividades como pagos e intercambios.
Las herramientas de IA privadas manejarían código, datos de salud y grabaciones
Para equipos de software, Polosukhin propuso un agente que revisaría de forma privada solicitudes de extracción privadas a través de NEAR AI, con ejecución verificable.
En el sector de la salud, sugirió una interfaz que cifraría los datos médicos de extremo a extremo antes de enviarlos a NEAR AI para una segunda opinión. Su propuesta combinaba pagos en cripto y fiat con indicaciones personalizadas almacenadas en NFT, que los usuarios podrían elegir para diferentes especialidades de agentes.
Para usuarios de escritorio, esbozó una aplicación de transcripción privada modelada según Granola. Según su diseño, NEAR AI procesaría la transcripción mientras los usuarios mantenían sus registros localmente, con copias de seguridad cifradas usando sus propias claves.
Como alternativa a los pagos por suscripción, sugirió financiar el servicio de transcripción a través del staking de NEAR.
Para empresas que recaudan capital, su lista incluía una herramienta de tabla de capitalización con instrumentos de recaudación de fondos relacionados, aceptación de pagos en cripto y soporte bancario.
En cuanto a la distribución, Polosukhin aconsejó a los desarrolladores involucrar a NEARLegion, llegar a otras comunidades mediante promoción cruzada y promocionar sus productos a través de Product Hunt, plataformas de descubrimiento similares y X.
