人工智能与加密货币融合的机遇与挑战

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TL; DR

人工智能与加密货币的融合正在形成一种可持续的发展趋势，而非短暂的行业泡沫。随着AI技术持续突破，这个交叉领域将吸引更多资金和关注，创造多轮发展机遇。在这个充满潜力的赛道上，我们已经可以观察到几个关键发展方向：AI代理、去中心化计算、数据基础设施、预言机网络、ZKML（零知识机器学习）、FHEML（全同态加密机器学习）、协处理器技术、Meme文化、通用基本收入机制、生成艺术平台和游戏应用等。其中，去中心化计算因其对GPU算力和算法模型的巨大需求，展现出特别引人注目的创新空间。我们同样看好ZKML、FHEML和协处理器这些尚处早期但潜力巨大的技术方向。

从市场表现来看，Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor和io.net等项目凭借其流动性优势、技术基础和社区影响力，已经成为这个领域的代表性项目。

介绍

近年来，AI与区块链技术的碰撞催生了一场令人瞩目的变革。这两种革命性技术的结合，正在探索如何通过去中心化方案提升AI应用的透明度、安全性和用户控制权。随着生成式AI技术的突飞猛进，以及对去中心化解决方案需求的持续增长，”AI+加密”已成为科技创新的前沿阵地。

人工智能 x 加密货币领域的资产化新视野：计算力、模型和数据的创新路径

在AI与加密技术的交汇处，资产化呈现出三大主要场景：计算力资产化、模型/代理资产化以及数据资产化。

计算力资产化主要沿着两个方向发展：去中心化计算网络和AI代理的分布式推理。前者专注于利用分布式资源训练AI模型，后者则运用训练好的模型进行分布式推理服务。这些AI代理可以部署在去中心化网络中，为用户提供智能交易、知识助手、安全审计等多样化服务。

从技术实现来看，大型AI模型训练面临着严峻挑战。以Transformer架构为例，训练这类模型需要顶级计算硬件（如NVIDIA的H100/A100 GPU）、高速互联技术（NVLink）、超100Gbps的网络带宽，以及支持多数据中心协同训练的专用光纤网络。这些模型参数量动辄数十亿至数千亿，对计算力、内存、存储和网络都提出了极高要求。此外，模型并行和数据并行等训练策略还需要高速内外部网络来确保GPU间的同步效率。在当前技术条件下，这些要求使得去中心化AI训练面临巨大挑战。

相比之下，AI推理对计算和通信的需求相对较低，使得去中心化方案更具可行性。这也解释了为什么当前多数计算力相关项目更侧重推理而非训练。不过就成本效益和可靠性而言，中心化解决方案目前仍具优势。

模型/代理资产化是另一个重要方向。在GPT等大语言模型的推动下，AI虚拟角色交互已成为趋势。通过将AI代理NFT化，用户可以像交易艺术品一样买卖这些数字实体。然而，这类项目普遍存在技术门槛低、创新性不足的问题，AI与加密技术的融合往往停留在表面——多数项目只是简单地将AI模型转为NFT，而代理本体仍存储在中心化服务器，仅将所有权证明上链。

数据资产化则致力于通过去中心化机制释放私有数据价值。这些数据可用于训练或微调大模型，显著提升AI在垂直领域的专业性。但数据的多样性、质量、应用场景和隐私保护等因素增加了标准化难度。虽然非标数据可以NFT化，但这同时也带来了流动性挑战。

去中心化数据标注作为数据资产化的重要组成，通过”标注即挖矿”模式激励社区参与，在提升数据质量的同时降低成本。这种众包模式不仅保证了标注效率，还建立了公平的报酬机制，为数据资产化开辟了新途径。

来源：MT Capital

目前AI+加密领域真正落地的场景仍然有限，多数方向准入门槛较低，近期市场热度很大程度上由资本运作和FOMO情绪驱动。该领域面临几个核心挑战：

首先，商业模式尚不成熟。这个交叉领域仍处早期阶段，多数项目难以充分发挥两项技术的协同优势。随着对两个领域都有深刻理解的团队入场，预计会出现更多深度融合的创新解决方案。

其次，跨学科人才短缺。AI与加密背景的复合型人才稀缺，导致技术创新和商业探索受限。优秀的AI人才往往对加密行业持观望态度，这种人才断层成为制约发展的主要瓶颈。

再者，技术整合面临挑战。当加密技术试图赋能AI（如通过ZKML、FHEML）时，可扩展性成为主要瓶颈；而当AI赋能加密系统时，则面临复杂的工程实现问题。这些挑战呼唤创新的技术解决方案。

尽管存在困难，我们仍认为AI+加密是本周期最重要的方向之一。AI作为下一代技术革命的核心驱动力，其影响力远超上轮周期的元宇宙概念。与需要实际应用验证的元宇宙不同，像OpenAI这样的AI领军企业无需通过收入证明价值。AI技术已渗透医疗、教育、交通、安全等众多领域，推动着整个高科技产业链的发展。去中心化算力将进一步释放AI潜力，而算力本身正成为一种新型共识，其价值潜力可与公链市值比肩。