AI

Swan Chain 是一个基于以太坊 Layer 2 的去中心化 AI 区块链基础设施，通过 OP Stack 技术整合 Web3 与 AI，提供存储、计算和支付解决方案。它利用社区闲置资源降低 AI 计算成本达 70%，并建立了去中心化存储、AI 和 ZK 证明三大市场。Swan Chain 由 Charles Cao 创立，已获 385 万美元融资，合作伙伴包括 Chainlink 和 Filecoin。其原生代币 SWAN 用于激励生态参与和治理，总供应量为 10 亿枚。Swan Chain 通过多层架构实现高效、安全的去中心化计算网络，为 AI 开发者提供经济高效的解决方案。

AI 代表了区块链演进中的下一个阶跃式进展 区块链发展经历了两次阶跃式进展：比特币带来的共识层创新和智能合约推动的执行层突破。当前进展进入停滞期，因智能合约存在用户体验瓶颈。AI将成为下一次突破，作为加密技术的前端抽象复杂性，提升可用性。预计到2030年，95%链上交易将通过AI完成，智能合约将进化为”智能代币”，实现生成式体验。AI将连接应用层与加密基础设施，推动更广泛采用。

AI与区块链融合正催生五大趋势：1.框架+launchpad模式因投机与价值累积需求崛起，Virtuals、ai16z等平台主导赛道；2.DeFAI（DeFi×AI）将推动具备实际效用的三级Agent发展，如Wayfinder等自然语言交互项目；3.消费层Agent向娱乐化演进，游戏/元宇宙领域涌现Holoworld AI等具象化AI角色项目；4.代理组织(DAO 2.0)通过多Agent协同提升效率，SwarmNode.ai等基础设施受关注；5.可验证Agent实现自主资金管理，Freysa等项目构建经济型Agent框架。加密货币将成为10亿链上Agent的经济基础设施，加速去中心化AI生态落地。

TeraWulf与AI基础设施提供商Fluidstack签署10年37亿美元托管协议，获谷歌18亿美元债务融资支持并出让8%股权认股权证。该合作将提升其纽约数据中心200兆瓦IT负载容量，推动股价单日暴涨37%。这家环保比特币矿企在减半后持续转型，二季度扭亏为盈，持有9000万美元现金及比特币，反映矿业向AI多元化趋势。

AI代理程序有望通过以太坊上被重新启用的HTTP 402支付标准（结合EIP 3009提案），实现无需人工干预的自主交易。Coinbase团队证实该技术已投入应用，使AI能像自动售货机般完成原子化支付，推动自动驾驶、内容生成等领域的自动化经济闭环。以太坊凭借去信任化特性成为最佳载体，目前已有项目将其集成至大模型和图像生成服务。

全球科技竞赛推动AI成为战略重点，美国Stargate计划投入5000亿美元发展AI基础设施。AI已深度渗透加密领域，从智能交易到去中心化风投，变革正在加速。未来AI将主导市场趋势、优化DeFi合规与治理，并提升区块链效率。然而，AI可能引发市场操控风险，并威胁去中心化理念。开源与闭源AI的竞争将决定行业发展方向，AI全面重塑加密领域已成必然趋势。

超并行计算机Arweave AO测试网上线一个月引发市场高度关注，AR代币实现13倍涨幅。AO采用并行计算架构，支持多节点协作处理任务，显著提升效率。生态快速扩张，吸引3000+开发者，涌现everPay、0rbit、Permaswap等基础设施与DeFi项目，并推出测试网代币$CRED及赏金计划。AO通过统一消息协议实现应用互操作，被视作AI计算层潜力平台，或重塑加密行业格局。

CARV作为专为游戏和AI服务的模块化身份数据层，通过革新数据价值分配机制引发市场关注。该项目已完成5000万美元融资，获得包括Tribe Capital、HashKey等顶级机构支持，并与900+生态项目达成合作。CARV协议采用ERC-7231标准实现多链身份聚合，其旗舰产品CARV Play已服务250万用户，成功助推TON生态游戏BANANA实现千万级用户增长。项目即将进行代币TGE，50%代币将分配给社区，通过数据确权、隐私保护和收益分配机制，构建用户与应用的良性数据生态。

引言：AI+Web3的发展 人工智能（AI）和Web3技术的快速发展引起了全球关注。AI在2023年市场规模达2000亿美元，Web3行业市值达25万亿。AI+Web3的结合成为东西方builder和VC关注的领域。 AI与Web3交互的方式 AI行业面临算力、算法和数据三要素的困境，Web3行业面临数据分析、用户体验和智能合约安全等挑战。AI可以助力Web3提升数据分析、个性化服务和安全性，Web3的去中心化特性可帮助AI解决算力、算法和数据问题。 AI+Web3项目现状分析 Web3助力AI的项目包括去中心化算力网络（如io.net、Gensyn）、去中心化算法模型（如Bittensor）、去中心化数据收集（如PublicAI）和ZK保护隐私（如BasedAI）。AI助力Web3的项目涵盖数据分析与预测、个性化服务和智能合约审计等。 AI+Web3项目的局限性和挑战现状 去中心化算力在AI训练方面存在现实阻碍，AI+Web3结合较为粗糙，代币经济学成为AI项目叙事的缓冲剂。未来需要更深入的研究和创新，实现AI与加密货币更紧密的结合。 总结 AI+Web3的融合为未来科技创新提供了可能性。通过将AI的智能分析与Web3的去中心化结合，可以构建更智能、开放、公正的经济和社会系统。