AI 引領加密貨幣發展：AI 和加密貨幣追蹤分析與展望
嘉賓作者： Phoebe Peng
最近，OpenAI 發布瞭一款名為 Sora 的新工具，可用於生成基於文本的 AI 視頻。與去年推齣的 AI 搜索問答、文字到圖片等形式相比，Sora 的推齣代錶瞭 AI 技術的重大進步。這一新工具的上綫不僅引起瞭科技界的廣泛關注，也引發瞭加密貨幣市場的狂熱。許多 AI 相關項目大幅增長，吸引瞭大量資金湧入。
1. AI 追蹤概覽
2023 年，OpenAI 的聊天機器人産品 ChatGPT 憑藉其優異的性能和廣泛的應用場景迅速成為 AI 領域的全球焦點，引發瞭 AI 熱潮。這也引發瞭加密貨幣市場 AI 走勢的看漲趨勢，各種 AI 相關項目紛紛湧現。今年，OpenAI 推齣瞭一款全新産品 Sora，引領用戶預測其能否延續 AI 浪潮，為行業帶來更多創新和突破。
AI（人工智能）是使用計算和機器來模擬人類推理和解決問題的能力。隨著 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為焦點。
在加密貨幣領域，AI 主題涵蓋瞭利用 AI 技術解決加密貨幣和區塊鏈問題的一係列項目和應用程序。
根據CoinGecko的數據，截至2024年2月22日，AI通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
隨著加密貨幣市場日新月異，AI 技術的應用範圍越來越廣，AI 主題加密貨幣項目正朝著多元化和創新的方嚮發展。各種項目都在試圖通過區塊鏈技術實施和推廣 AI 的應用。
去中心化計算的應用：通過眾包計算將閑置計算資源 （CPU + GPU） 聚閤到市場中，為預訓練和微調等眾多任務提供成本更低的計算資源。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，市場擔心眾包計算可能無法實現規模經濟，大多數高性能 GPU 也不歸消費者所有。
去中心化推斷趨勢：以去中心化方式運行開源模型推斷可解決中心化服務可能産生的隱私和審查問題。Ritual 和 Ollama 等項目正在探索這一領域，希望為用戶提供更安全、更私密的推理服務。
開發鏈上 AI 代理：AI Arena 和 MyShell 等項目采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，緻力於探索這一領域。
數據和模型來源的管理和價值獲取：區塊鏈技術支持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。
代幣奬勵申請：為瞭鼓勵用戶參與，通過加密貨幣代幣激勵為 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閤性，為代理提供更可靠的服務。Modulus Labs 和 Upshot.ai：// 等項目緻力於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 相關的利基産品，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 推齣瞭 TradeGPT，提供個性化指導。該平颱利用 Bybit 的綜閤數據存儲庫，為每個用戶的投資旅程提供可操作的情報和戰略建議。另一個例子是，TypoX 旨在成為榖歌搜索 Web3，幫助用戶瞭解 Web3 世界的一切。
3. AI 領域最具代錶性的 10 大項目
名稱 | 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颱 | |
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 平颱，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係 | |
AI DAPP | ARKM | 261，634，608 | 區塊鏈分析平颱 | |
安心 AI | AI DAPP | AI | 240，499，967 | 基於 AI 的虛擬伴隨遊戲 |
AI DAPP | NFP | 196，419，632 | AI 驅動的 UGC（用戶生成內容）平颱 | |
AIT 協議 | AI 代幣 | AIT | 55，675，955 | Web3 數據基礎架構 |
4. AI 通道的投資機會和風險分析
作為加密貨幣領域的一個重要領域，AI 交易平颱提供瞭豐富的投資機會，同時存在一定的風險。
投資機會
AI+加密貨幣融閤趨勢：AI 賽道是一個由需求驅動的闆塊。據信，在不久的將來，AI 與加密貨幣的融閤將成為主導趨勢。此次整閤有望提高智能閤約的開發效率、可聽性和安全性，以及用戶可訪問性。此類集成不僅局限於加密貨幣領域，還為鏈上開發者和用戶的體驗帶來瞭新的改進和補充。
巨大需求：加密貨幣領域的 AI 項目可滿足市場對智能閤約、數據管理和機器學習等的迫切需求。隨著加密貨幣和區塊鏈應用程序的普及，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：這些項目采用創新的 AI 技術和區塊鏈解決方案，為加密貨幣領域帶來前所未有的市場潛力。例如，智能閤約的智能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，為項目開發提供瞭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，在算法穩定性和性能方麵仍存在挑戰。投資者需要仔細評估所涉及的技術風險。
産品實現：一些項目的技術解決方案還不夠成熟，因此是否隻是炒作和概念，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，數據隱私漏洞和濫用風險仍然存在。
項目質量：AI 賽道極具競爭力，項目質量也各不相同。因此，可能存在試圖利用市場的低質量項目，因此需要仔細審查項目團隊的能力、産品功能和技術優勢。
5. AI 發展前景展望
AI 在加密貨幣領域的興起為整個行業帶來瞭前所未有的創新和機遇。因此，未來可能會齣現許多重大進展。
用戶體驗和可訪問性更強：AI 技術為加密貨幣領域帶來瞭與 Web 2.0 類似的創新，從基礎架構開發到用戶體驗和可訪問性，全麵提升瞭用戶體驗。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。
大幅提升開發效率：OpenAI 和 Copilot AI 等産品正在推動開發效率的提高，有望將開發者的工作效率提高數倍。AI 輔助開發平颱已開始在 Layer 1 和 DeFi 應用中發揮作用，這將極大促進加密貨幣與 AI 技術的集成
更強的鏈上安全性：AI 的集成不僅提高瞭開發效率，還為鏈上安全帶來瞭全新改進。例如，https：//CUBE3.AI 和 TestMachine 等公司正在開發 AI 集成，用於智能閤約審計和實時威脅監控，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閤。這些領域為加密貨幣和 AI 的未來發展奠定瞭堅實的基礎，預示著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、營銷和團隊建設等領域不斷發展。隨著技術進步和商業應用探索，加密貨幣和 AI 技術的融閤將打造一個更智能、更高效和安全的數字經濟生態系統。
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