转发原文标题：《Metrics Ventures研报 | 从V神文章出发，Crypto×AI有哪些值得关注的细分赛道？》
Crypto与AI融合的四种路径探索
区块链技术的核心价值在于去中心化共识机制，通过开源密码学原理确保链上行为的安全透明。这种模式在过去几轮行业变革中已被验证有效，但随着人工智能技术的介入，整个生态正在面临新的挑战与机遇。
想象一下，如果让人工智能来设计区块链架构，模型开源虽然符合去中心化理念，却可能暴露其在对抗性机器学习中的脆弱性；反之若选择闭源，则又违背了区块链的基本原则。这种两难境地促使我们深入思考：在当前的区块链应用中，应该如何把握AI融合的深度与方式？
在DE UNIVERSITY OF ETHEREUM发表的《When Giants Collide: Exploring the Convergence of Crypto x AI》一文中，作者系统分析了AI与区块链的核心特质差异。如图所示，AI技术具有中心化、低透明度、高能耗、垄断性强和货币化能力弱等特点，而这些恰恰与区块链技术的特性形成鲜明对比。
Vitalik在其文章中提出了AI与区块链结合的四种范式，这些分类反映了AI对人类决策影响程度的深浅，也预示着不同程度的系统性风险。最基础的应用是让AI作为系统参与者，这类应用风险最低且最具落地可能；进阶版本是将AI作为应用接口，虽然能提升用户体验但存在信息误导风险；最具挑战性的是让AI成为系统规则，这种深度整合目前仍面临巨大信任障碍。
最后一种范式则着眼于利用区块链特性优化AI系统，通过去中心化力量解决AI领域的透明度、能耗和垄断等问题。尽管这种构想充满理想主义色彩，但它确实代表了AI赛道中最具想象力的发展方向。
AI作为参与者的实践案例
在AI作为参与者的模式中，激励机制完全由人类设计的协议决定。这类应用不需要AI直接参与决策，主要功能是对不同AI模型的表现进行评估，通过链上机制给予相应奖励或惩罚。由于风险系数最低，这类应用被认为是当前最具可行性的发展方向。
广义上看，目前大多数AI应用都可归入此类，比如各类交易机器人和聊天机器人。但从长远发展来看，我们认为有必要对AI应用进行更细致的分类，其中最具代表性的当属AI游戏领域。
AI游戏为AI技术提供了理想的试验场，玩家可以通过与AI角色的互动训练来提升游戏体验。这类应用风险可控，用户接受度高，已经成为AI技术落地的先行者。代表项目包括AI Arena、Echelon Prime和Altered State Machine等。
AI Arena创造性地将AI模型与NFT结合，每个游戏角色都是具有学习能力的数字资产。玩家通过模仿学习训练角色，角色的行为参数会实时更新在IPFS上，形成独特的数字进化轨迹。Altered State Machine则构建了更底层的AI Agent协议，通过与FIFA等知名IP合作，为元宇宙中的AI角色提供确权和交易标准。
预测市场是另一个值得关注的细分领域。通过代币激励数据科学家开发优质预测模型，这类平台正在为AI决策能力的提升奠定基础。Numerai运行多年的数据科学竞赛已经积累了丰富经验，而Ocean Protocol最新推出的Predictoor产品则开始探索天气、能源等现实世界的预测应用。
AI作为接口的创新尝试
当AI开始承担应用接口的角色时，它能够帮助用户更直观地理解复杂的区块链世界。从钱包风险提示到智能合约审计，从自然语言编程到自动化交易，AI接口正在全方位降低加密世界的使用门槛。
这类应用的核心价值在于辅助而非替代人类决策，但同时也引入了新的风险维度——错误的信息可能导致用户做出不当判断。目前市场上已经涌现出大量相关产品，包括PaaL这样的AI聊天机器人龙头，以及ChainGPT、Arkham等各具特色的解决方案。
PaaL通过集成Telegram和Discord，为用户提供代币分析、基本面研究等专业服务。其最新推出的PaalX交易终端，更是整合了智能合约审计、新闻分析和交易执行等多项功能。Arkham则专注于地址分析领域，其Ultra引擎通过算法匹配链上地址与现实实体，大大提升了区块链透明度。
值得注意的是，这类应用虽然功能各异，但都处于发展初期。就像GraphLinq正在尝试的那样，通过自然语言编程简化自动化流程创建，这类创新仍在持续演进中。
AI作为规则的未来图景
最具革命性的设想是让AI成为系统规则的制定者，直接掌控钱包资产并自主决策。这种深度整合需要三个基础层次的支撑：zkML/opML保障安全性、Agent协议建立协作网络、具体应用实现功能落地。
Autonomous Agent协议正在构建AI自主决策的基础设施。Autonolas通过链上协议确保Agent组件的可组合性，Fetch.ai建立起包含Agentverse、AI Engine和Fetch Network的完整生态，Delysium则专注于通信层和区块链层的技术突破。这些项目虽然路径不同，但都在为实现AI自主决策奠定基础。
zkML技术则致力于解决AI决策的可信问题。Modulus Labs开发的Remainder证明器已经实现180倍的效率提升，Risc Zero通过ZKVM确保机器学习模型的正确执行。虽然这项技术仍处早期，但与Upshot、AI Arena等项目的合作案例，正在证明其实际价值。
Crypto赋能AI的创新实践
如果说前述方向侧重AI对区块链的增强，那么”AI作为目标”则关注如何利用Crypto特性改进AI系统。这涉及数据、算力和算法三个核心维度，每个领域都涌现出创新解决方案。
去中心化数据协议正在改变AI训练的数据供给模式。Ocean Protocol通过C2D机制保护数据隐私，Synesis One建立Train2Earn平台激励数据标注，Grass则创新性地利用闲置带宽进行网络爬取。这些尝试都在打破科技巨头对训练数据的垄断。
算力去中心化可能是当前最火热的赛道。Akash、Render等项目通过代币经济整合闲置算力，io.net专注AI计算并快速扩张资源池，Gensyn则创新性地解决了分布式训练的验证难题。这些项目虽然同质化程度较高，但头部玩家已经建立起明显优势。
在算法层面，Bittensor构建了独特的模型协作网络。通过32个子网的竞争协作，该项目创造了模型间相互学习的良性生态。虽然距离Vitalik设想的”可信黑盒AI”还很遥远，但这种激励机制已经展现出改进AI模型的潜力。
技术叙事与市场现实的平衡
从Sam Altman概念股的火爆到英伟达大会的带动效应，AI赛道正在经历前所未有的关注。这个领域既有扎实的技术创新，也不乏市场炒作元素，呈现出”技术叙事主导的MEME”特征。
一方面，加密AI的发展与Web2 AI进步密不可分，外部突破往往会引发连锁反应。另一方面，各类项目的技术叙事强度差异明显，从GPT包装器到zkML基础设施，投资者需要在故事魅力与落地可能之间寻找平衡点。
Vitalik提出的四类融合方向各具特色：AI应用快速落地但同质化严重，基础设施项目想象空间大但处于早期。在这个新兴市场中，先发优势、生态建设和技术创新将成为决定项目成败的关键因素。
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