ZKML

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？》 摘要 Vitalik Buterin提出Crypto与AI结合的四种方式：AI作为参与者、接口、规则和目标。AI作为参与者（如AI游戏和预测市场）风险低且易落地；AI作为接口（如AI聊天机器人和交易助手）可提升用户体验但存在误导风险；AI作为规则（如自主代理和zkML）需解决安全性和信任问题；AI作为目标则利用Crypto特性改进AI模型，如去中心化数据、算力和模型训练。当前AI赛道兼具技术叙事和MEME炒作属性，需关注细分方向及项目基本面。

人工智能与区块链技术的融合为解决AI领域集中化问题提供了新思路。文章通过”去中心化AI三角”（隐私、可验证性、性能）和”区块链三难困境”（去中心化、安全性、可扩展性）构建协同矩阵，分析两者在不同场景下的互补与冲突。研究表明，联邦学习、分布式计算训练等创新项目能有效解决数据隐私和可扩展性问题，而实时推理等高性能需求场景仍面临分布式系统延迟挑战。该矩阵为识别真正有价值的AI-区块链结合方向提供了战略框架。

涌现（emergence）：个体相互作用产生新特性，如生命现象是化学的涌现特性。 幻觉（Hallucination）：AI模型输出看似正确实则错误的数据倾向。 AI与Crypto的结合呈现波段起伏，自2016年AlphaGo后Fetch.AI等尝试涌现，2023年GPT-4推动WorldCoin等新实践，形成AI负责生产、Crypto负责分配的愿景。当前结合仍以Crypto主动贴近为主，AI巨头参与有限。Crypto对AI的赋能集中在去中心化数据生产（如Grass）、预处理平台、算力共享（如Render Network）及zkML隐私保护。WorldCoin实践UBI理论，探索zkML技术交叉点。未来若链上LLM环境成熟，或可改变两者地位不对等现状。

ORA：以太坊上的无信任人工智能平台 ORA是以太坊上的无信任AI平台，突破智能合约限制，提供AI、数据源和计算能力。其核心技术包括： zkML：零知识机器学习框架 opML：高效低成本机器学习方案 opp/ai：结合隐私与效率的混合模型 ORA推出全球首个链上AI预言机(OAO)和初始模型发行(IMO)机制，实现AI模型代币化。首个IMO项目OpenLM在5分钟内售罄5亿代币，筹集150ETH。ORA获得Compound、以太坊基金会等机构支持，推动开源AI生态发展。

区块链与人工智能融合报告摘要 本报告深入探讨加密货币与人工智能的融合趋势，聚焦三大创新领域： 1. 去中心化计算协议 Akash、Gensyn等项目构建GPU算力市场，解决AI训练资源短缺问题 Bittensor首创”智能证明”机制，激励分布式AI模型协作 当前GPU利用率达44%，高端A100芯片需求超90% 2. 零知识机器学习(zkML) EZKL、Giza等工具实现AI模型输出的链上验证 应用场景涵盖DeFi风控、链上游戏、身份验证等领域 Modulus研发专用证明器，降低证明成本达80% 3. 自主AI代理 Morpheus、Fetch.AI等协议构建代理经济基础设施 闪电网络实现代理微支付，解决API访问成本问题 未来或实现非确定性复杂任务自主处理 当前融合面临算力成本、监管合规、用户体验等挑战，但去中心化计算抗审查、zkML可验证性、代理经济等特性展现出独特价值主张。随着基础设施完善，两类技术的深度协同将释放更大潜力。

DePIN（去中心化物理基础设施网络）与ZKML（零知识机器学习）的结合为区块链领域带来创新突破。DePIN通过分布式网络优化资源利用，降低存储、通信等成本；ZKML则保障AI模型隐私与验证可靠性。二者协同可解决可扩展性、成本效益等核心挑战，在物联网、边缘计算等新兴领域展现巨大潜力。该融合既能利用闲置资源构建共享经济，又面临代币激励稳定性、数据伦理等风险。未来在去中心化存储、L3扩容、设备定制化等方向具备显著投资价值，为区块链感知物理世界提供关键技术支撑。

AI与区块链融合推动DeFi创新 AI技术的快速发展正深刻影响加密市场，ChatGPT等生成式AI的爆发式增长带动了AI与区块链的结合。目前277个AI类区块链项目总市值达210亿美元，主要应用包括去中心化GPU网络（如IO.NET）、AI训练平台（如Bittensor）和链上AI市场（如SingularityNET）。在DeFi领域，Fyde Treasury等协议通过AI实现自主资产管理，Mozaic Finance利用AI优化收益策略，展现AI提升资本效率和风险管理的潜力。但AI在区块链应用中面临去中心化与可扩展性挑战，zkML技术成为潜在解决方案。未来，随着AI代理经济兴起，人性证明机制（如Worldcoin）将愈发重要。这两种技术的融合有望创造更普惠的金融服务，但监管框架的制定将深刻影响行业发展轨迹。

随着AI在关键领域深度应用，传统机器学习”黑箱”模式面临模型盗用、结果篡改等风险。Polyhedra Network推出革命性编译器zkPyTorch，通过零知识证明技术实现AI推理过程的可验证性。该工具将PyTorch模型自动转换为ZKP电路，保留开发者原有编程习惯的同时，提供三大核心技术模块：模型预处理、ZKP友好量化和分层电路优化。实测显示，zkPyTorch在VGG-16和Llama-3等模型上实现高效验证，精度损失不足1%。其应用场景涵盖可信MLaaS、模型安全估值及区块链集成，通过开源策略持续推动可信AI生态建设，重塑机器学习的安全与隐私范式。

区块链与人工智能融合：解锁新用例 区块链与人工智能的交叉领域正在催生创新应用，如去中心化计算协议、零知识机器学习(zkML)和AI代理。区块链为AI提供无需许可的结算层，而AI则提升区块链的开发效率和用户体验。去中心化计算平台如Akash和Gensyn通过GPU共享解决算力短缺问题，zkML技术如EZKL和Giza实现链下计算的链上验证，AI代理如Morpheus和Fetch.AI则探索自主执行复杂任务的潜力。尽管面临监管、成本和技术挑战，这些融合方向展现了区块链与AI深度结合的未来图景。

Summary 区块链与AI结合的应用正成为市场焦点，尤其在算力资产化、模型资产化和数据资产化领域。算力云项目如Akash Network和Render Network通过整合闲置资源降低成本；算力市场如io.net和Nosana则通过去中心化机制动员GPU资源。模型资产化项目如Bittensor和SaharaLabs致力于去中心化AI模型的开发与共享，而数据资产化项目如Ocean Protocol和Grass.io探索数据交易与隐私保护。尽管部分领域仍处早期阶段，但AI与区块链的结合已展现出巨大潜力，未来有望在DeFi、游戏、NFT等多个场景中实现更广泛的应用。