AI 引領加密貨幣的未來：AI 和加密貨幣追蹤分析與展望
嘉賓作者： Phoebe Peng
最近，OpenAI 發佈了一款名爲 Sora 的新工具，可基於文本生成 AI 視頻。與去年推出的 AI 搜索問答、文字到圖像等形式相比，Sora 的推出代表了 AI 技術的重大進步。這一新工具的首次亮相不僅引起了科技界的廣泛關注，也引發了加密貨幣市場的狂熱。許多 AI 相關項目大幅增加，吸引了大量資金湧入。
1. AI 賽道概覽
2023 年，OpenAI 的聊天機器人產品 ChatGPT 憑藉其卓越的性能和廣泛的應用場景，迅速成爲 AI 領域的全球焦點，引發了 AI 熱潮。這也引發了加密貨幣市場 AI 走勢的看漲趨勢，各種 AI 相關項目正在湧現。今年，OpenAI 推出了一款全新產品 Sora，引領用戶預測能否繼續 AI 浪潮，爲行業帶來更多創新和突破。
AI（人工智能）是一種使用計算和機器來模擬人類推理和解決問題的能力。隨着 AI 技術的不斷發展和應用以及加密貨幣市場的蓬勃發展，AI 在加密貨幣領域的應用逐漸成爲焦點。
在加密貨幣領域，AI 主題涵蓋了一系列項目和應用程序，這些項目和應用程序利用 AI 技術來解決加密貨幣和區塊鏈問題。
根據CoinGecko的數據，截至2024年2月22日，AI軌道代幣的總市值已超過174億美元。
2. AI 在加密貨幣領域的應用
隨着加密貨幣市場不斷成熟，AI 技術的應用範圍越來越廣，AI 主題加密貨幣項目正朝着多元化和創新方向發展。各種項目都在試圖透過區塊鏈技術實施和推廣 AI 的應用。
去中心化計算的應用：透過衆包計算將閒置計算資源 （CPU + GPU） 整合到市場中，爲預訓練和微調等衆多任務提供低成本計算資源。Akash和Render等項目正在探索這一領域，旨在解決計算資源的分配和利用問題。然而，市場擔心衆包計算可能無法實現規模經濟，大多數高性能 GPU 並非消費者所有。
去中心化推理趨勢：以去中心化方式運行開源模型推斷，解決了中心化服務可能產生的隱私和審查問題。Ritual 和 Ollama 等項目正在探索這一領域，希望爲用戶提供更安全、更私密的推理服務。
開發鏈上 AI 代理：AI Arena 和 MyShell 等項目利用機器學習和加密貨幣支付的鏈上應用程序來解決代理之間的交易和支付問題，致力於探索這一領域。
數據和模型來源的管理和價值捕獲：區塊鏈技術可實現數據和機器學習模型的自主管理，解決數據壟斷和欺詐等問題。Vana 和 Rainfall 等項目正在探索這一領域，試圖建立便攜式數據和模型來促進其流動，並支持個性化網絡的發展。
代幣獎勵申請：爲了鼓勵用戶參與，並透過加密貨幣代幣激勵爲 AI 應用提供更廣闊的市場，MyShell 和 Deva 等項目正在探索這一領域，並試圖吸引用戶參與。此外，使用加密貨幣代幣激勵機器學習操作可以鼓勵優化權重和微調等操作，從而提高模型性能和準確性。與此同時，Bittensor 和 Ritual 等項目旨在解決質量和準確性問題。
鏈上驗證的重要性：鏈上模型可驗證性可增強模型的可組合性，爲代理提供更可靠的服務。Modulus Labs 和 Upshot.ai：// 等項目正在解決這一問題，旨在解決代理的可靠性和可驗證性問題。
策略製作和 Web3 搜索的應用： 與 ChatGPT 相關的利基產品，如 AI 投資和交易分析，能夠根據 ChatGPT 和交易數據庫進行詳細分析和研究。例如，Bybit 推出了 TradeGPT，提供個性化指導。該平台利用 Bybit 的綜合數據存儲庫，爲每位用戶的投資之旅提供切實可行的情報和戰略建議。另一個例子是，TypoX 旨在成爲谷歌搜索 Web3，它將幫助用戶瞭解 Web3 世界的一切。
3. AI 領域最具代表性的 10 大項目
姓名 | 類型 | 代幣 | $ 市值 | 概念 |
AI 基礎架構 | TAO | 3，958，113，363 | 去中心化、基於區塊鏈的機器學習協議 | |
視頻 | RNDR | 2，817，538，544 | 適用於雲渲染場景的 GPU 計算網絡 | |
AI 基礎架構 | FET | 1，196，627，456 | 基於人工智能和機器學習的區塊鏈平台 | |
Akash 網絡 | AI 基礎架構 | AKT | 924，062，443 | 開源去中心化雲計算市場 |
AI 基礎架構 | AGIX | 905，597，897 | 去中心化 AI 平台，旨在建立連接 AI 工具的協議 | |
AI DAPP | WLD | 1，096，158，138 | 全球最大的公平數字身份和貨幣體系 | |
AI DAPP | ARKM | 261，634，608 | 區塊鏈分析平台 | |
安心 AI | AI DAPP | AI | 240，499，967 | 基於 AI 的虛擬伴侶遊戲 |
AI DAPP | NFP | 196，419，632 | AI 驅動的 UGC（用戶生成內容）平台 | |
AIT 協議 | AI 代幣 | AIT | 55，675，955 | Web3 數據基礎架構 |
4. 投資機會和 AI 追蹤風險分析
作爲加密貨幣領域的一個重要領域，AI 賽道提供了豐富的投資機會以及一定的風險。
投資機會
AI+加密貨幣整合趨勢：AI 賽道是一個需求驅動型板塊。據信，在不久的將來，AI 與加密貨幣的整合將成爲一種主導趨勢。這一整合有望提高智能合約的開發效率、可聽性和安全性以及用戶可訪問性。這種整合不僅限於加密貨幣領域，也爲鏈上開發者和用戶的體驗帶來了新的改進和補充。
巨大需求：加密貨幣領域的 AI 項目可滿足市場對智能合約、數據管理和機器學習等的迫切需求。 隨着加密貨幣和區塊鏈應用的普及，對智能解決方案的需求將持續增長。
技術創新帶來的市場潛力：這些項目利用創新的 AI 技術和區塊鏈解決方案，爲加密貨幣領域帶來前所未有的市場潛力。例如，智能合約的智能化和可聽性將得到顯著提升，從而提高區塊鏈應用程序的安全性和可信度。
知名機構支持：一些項目已獲得知名機構和投資者的支持和資金，爲項目開發提供了強大的資金和資源支持。
風險分析
未成熟技術：AI 技術尚未成熟，算法的穩定性和性能仍面臨挑戰。投資者需要仔細評估所涉及的技術風險。
產品實現：一些項目的技術解決方案還不夠成熟，因此它們是否只是炒作和概念，需要持續觀察和驗證。
數據隱私問題：AI 應用程序涉及大量用戶數據，數據隱私泄露和濫用的風險仍然存在。
項目質量：AI 賽道極具競爭力，項目質量各不相同。因此，可能存在試圖利用市場的低質量項目，需要仔細審查項目團隊的能力、產品功能和技術優勢。
5. AI 發展前景展望
AI 在加密貨幣領域的崛起爲整個行業帶來了前所未有的創新和機遇。因此，未來可能會發生許多重大進展。
用戶體驗和可訪問性更強：AI 技術爲加密貨幣領域帶來了與 Web 2.0 類似的創新，從基礎設施開發到用戶體驗和可訪問性，無所不包。藉助 AI 技術，用戶可以更輕鬆地與加密貨幣世界互動，享受更便捷、更智能的服務。
顯著提升開發效率：OpenAI 和 Copilot AI 等產品正在推動開發效率的提高，有望將開發人員的工作效率提高數倍。AI 輔助開發平台已開始在 Layer 1 和 DeFi 應用中發揮作用，這將大大促進加密貨幣與 AI 技術的整合
增強鏈上安全：AI 的集成不僅提高了開發效率，還爲鏈上安全帶來了新的增強。例如，https：//CUBE3.AI 和 TestMachine 等公司正在爲智能合約審計和即時威脅監控開發 AI 集成，這將有助於提高鏈上應用程序的安全性和穩定性。
垂直領域發展：去中心化計算、ZKML 和 AI 代理等技術的發展將推動加密貨幣和 AI 技術在垂直領域的深度融合。這些領域爲加密貨幣和 AI 的未來發展奠定了堅實的基礎，預示着未來許多激動人心的創新和應用場景。
總而言之，加密貨幣領域的 AI 主題領域將繼續吸引市場關注和投資青睞，項目在技術創新、營銷和團隊建設等方面不斷增長。隨着技術的進一步進步和商業應用的探索，加密貨幣和 AI 技術的融合將帶來更智能、更高效和安全的數字經濟生態系統。
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