机器学习

ChatGPT的推出引发AI热潮向加密领域渗透。文章系统梳理了AI三大核心要素：数据（合成数据/向量数据库）、模型（神经网络30年发展/Transformer架构）和算力（训练与推理的硬件需求差异），并指出三者形成的”不可能三角”制约因素。在加密+AI结合领域，重点呈现了去中心化数据采集、分布式计算网络（Akash/io.net等）、验证中间件（ZKML/OPML）及AI代理生态等创新方向，同时指出GPU算力网络面临的计算能力、带宽与内存的平衡难题。

介绍 Tensorplex Labs是去中心化AI基础设施领域的创新者，致力于通过区块链技术打破传统AI研发的封闭模式。该公司开发了包括Dojo子网（AI训练众包平台）、Backprop Finance（Bittensor子网代币DEX）和Tensorplex Stake（TAO流动性质押方案）等核心产品，推动AI与DeFi的融合。2024年完成300万美元种子轮融资后，其TVL已突破800万美元，展现出市场对去中心化AI生态的强烈需求。

Io.net通过DePIN模式整合全球闲置GPU资源，构建去中心化AI计算云，显著降低机器学习成本达90%。其核心技术包括IO-SDK引擎、网状VPN架构及双代币系统（IO/IOSD），支持集群化算力调度与加密经济激励。平台已聚合超2万张GPU，完成A轮3000万美元融资，估值达10亿美元，并与Render、Filecoin等达成合作。尽管面临技术复杂度与市场竞争等挑战，该项目凭借独创的分布式集群方案，成为解决AI算力短缺的前沿探索者。

加密货币领域的人工智能叙事正在崛起，市值达230亿美元，展现出巨大增长潜力。文章重点分析了几个具有优势的AI项目：Render协议（$RNDR）提供去中心化GPU渲染能力；Bittensor（$TAO）构建去中心化机器学习平台；Singularity（$AGIX）开发AI解决方案框架；Filecoin和Arweave专注于去中心化存储；AIOZ网络整合Web3 AI与流媒体；Ocean协议实现数据货币化；PEAQ网络为DePIN构建专用区块链。这些项目通过增强安全性、优化交易和提高可扩展性等技术用例，正在推动加密行业的革命性发展。

摘要 Bittensor是一个开源协议，通过区块链激励结构推动人工智能发展。其核心是去中心化的点对点智能市场，将机器智能转变为可交易资产。Bittensor网络由矿工、验证者、提名者和消费者组成，通过$TAO代币激励参与者贡献和评估AI模型。最新Revolution升级引入子网概念，赋予开发者创建定制激励机制的能力。Bittensor采用类似比特币的发行机制，总量2100万枚，通过挖矿和验证产生。该项目旨在解决AI中心化问题，促进开源协作，但其复杂性和早期发展阶段仍面临挑战。

Axonum 简介：以太坊的“大脑” Axonum是全球首个将AI原生集成到以太坊的乐观Rollup方案，通过创新AI EVM技术实现智能合约中的本地机器学习推理。该项目结合乐观机器学习(opML)与Rollup机制，构建了一个由opML引擎支持的AI执行层，使开发者只需调用预编译合约即可在智能合约中无缝使用AI模型。其核心设计采用执行与证明分离原则，支持高速本地执行和可验证的欺诈证明。作为L2解决方案，Axonum通过批量处理交易和AI推理任务显著提升系统吞吐量，同时通过双重欺诈证明机制（Geth交易验证+opML计算验证）确保安全性。该项目致力于打造一个由全球集体智能驱动的去中心化超级计算机，推动AI驱动的DApp民主化进程。

1. AI革命的背景 AI爆火背景 随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，我们正在进入一个数据驱动的新时代。深度学习和自然语言处理等领域的突破，使得AI的应用无处不在。2022年ChatGPT的诞生引爆了AI行业，随之出现的是一系列如文生视频、自动办公的AI工具，而“AI+”的运用也被提上日程。AI行业的市场价值也随之一路飙升，预计在2030年达到1850亿美元。 传统互联网公司垄断AI 目前AI行业主要由英伟达、微软、谷歌、OpenAI等公司垄断，技术的进步同样带来了数据集中、计算资源分配不均等一系列挑战。与此同时，Web3的去中心化理念为解决这些问题提供了新的可能性，在Web3的分布式网络中，将会重塑当下AI发展格局。 Web3+AI当下进展 在AI行业风起云涌之际，也涌现了一大批优质的Web3+AI项目。Fetch.ai通过区块链技术创建去中心化的经济体，支持自主代理和智能合约，用于优化AI模型的训练和应用；Numerai利用区块链技术和数据科学家社区来预测市场走势，并通过奖励机制来激励模型开发者；Velas构建AI和区块链的高性能智能合约平台，提供更快的交易速度和更高的安全性。AI项目本身包含三大要素：数据、算法、算力，Web3+数据、Web3+算力赛道当下发展如火如荼，但Web3+算法方向却一直各自为战，最终只能形成一个个单方向应用的项目。Bittensor 抓住了这一缺口，通过区块链本身的竞争和激励机制，搭建了一个自带筛选竞争机制的AI算法平台，保留最优质的AI项目。

AI与DePIN（去中心化物理基础设施）的融合正在重塑技术格局。DePIN通过区块链技术将传统物理基础设施（如电力、通信网络）和分布式资源（存储、算力）去中心化，成为实体经济的去中心化解决方案。AI发展依赖算法、算力和数据，而DePIN能提供后两者，尤其是通过代币激励撬动消费级算力与存储资源，降低大模型训练成本。UCLA研究显示，去中心化计算比传统GPU集群性能提升2.75倍。 尽管面临工作验证、并行化和隐私等挑战，但DePIN能解决中心化AI的数据隐私、安全风险和市场垄断问题。Gensyn和FedML等项目已通过创新机制验证去中心化AI的可行性。未来，DePIN将推动AI民主化，实现更开放、高效、公平的数字世界。

GNY：AI驱动的加密货币预测平台 GNY是一个结合机器学习与区块链技术的预测分析平台，为加密货币交易者提供价格预测、交易信号和市场洞察。其核心优势包括： 专利机器学习技术：通过深度学习分析70+数据集，提供比特币/以太坊7天价格预测（MAPE验证准确度） DPoS共识机制：101个节点保障网络，支持高吞吐量交易和低费用 多功能生态系统：包含范围报告（20美元/月）、Swapgate跨链兑换、数据中心等实用工具 双代币体系：主网代币用于生态功能，ERC-20/BEP-20代币用于交易所交易 目前GNY已上线Gate.io等交易所，2023年计划扩展至前12大代币预测，并推出数据NFT等创新功能。该平台适合寻求AI辅助决策的交易者，但需注意其目前仅支持主流币种预测的技术局限性。

人工智能和算法加密交易机器人在开发理念和功能上存在显著差异。算法机器人基于预设规则执行交易策略，依赖历史数据和数学模型，适合追求稳定性的交易者。而AI机器人采用机器学习技术，能实时分析市场数据、适应动态变化并自主优化策略，具备更高灵活性和潜在收益，但开发复杂度也更高。两者在数据分析能力（AI可处理非结构化数据）、决策模式（AI采用概率模型）和适应性（AI能自主进化）方面存在本质区别。选择时需权衡技术门槛、市场环境及风险偏好，算法机器人适合规则明确的策略，AI机器人则更擅长应对复杂多变的加密市场。