加密行業的AI賽道的發展會像幾年前的元宇宙嗎？

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專家專欄
加密行業的AI賽道的發展會像幾年前的元宇宙嗎？

加密行業的AI賽道的發展會像幾年前的元宇宙嗎？

發表於 2024-03-07 12:47 作者：白話區塊鏈

前段時間，因爲OpenAI的Sora發布、英偉達財報的發布，英偉達市值直逼2萬億美金，使得Crypto行業的AI賽道熱度飆升，WLD，AGIX，FET等項目都有了不俗的表現。而這幾天，因爲大盤整體向好，再加上英偉達AI大會，AI賽道再次迎來爆發。

目前，AI+Web3概念項目已經超過幾百個，涵蓋了基礎設施、數據、算力等多個方向，而且像a16z，幣安等頂級機構都已开始布局相關賽道，AI +Web3作爲新敘事，注定是會貫穿這一輪牛市，今天，白話帶大家來簡單盤點下AI賽道。

01 AI +Web3與元宇宙的類似軌跡

Crypto行業雖然一直在出現新敘事，且每輪牛市都會有所不同，但發展的過程中存在一些類似的地方，比如AI賽道和元宇宙賽道，都是從Web2延伸到Web3的產物。

元宇宙最开始熱起來是因爲元宇宙第一股Roblox當時風頭正熱，然後將這股風吹到了Crypto行業，衍生出了Crypto版的元宇宙概念，另外，隨着FaceBook改名爲Meta，使得相關概念得到全方位的宣傳，Crypto行業的元宇宙相關概念也在這種環境下達到頂峰。

最近這段時間，已經好久沒有再聽到大家再提元宇宙相關概念了，查了下，關於“全球元宇宙概念第一股Roblox”的報道，已經是各種負面，上市連跌、7成收入靠營銷、市值跌幅超70%，在元宇宙第一股熄火的同時，Crypto行業的元宇宙概念差不多也走到頭了。

元宇宙相關概念後續能不能起來另說，但Crypto行業的AI賽道的發展與其何其相似，第一波高潮起始於ChatGPT的發布，加上國內外媒體的大肆報道，使得BN僅有的兩個AI項目得到了狂飆，雖然被大家詬病兩個項目方技術不行，大但目前只要提到AI，FET和AGIX必然是在其中的；而第二波則是因爲近期OpenAI的Sora發布，導致AI相關概念再次席卷而來。

可以看出，目前Crypto行業AI賽道的發展，更多的還是依賴於OpenAI，多數項目處於概念階段或者以蹭爲主，還沒有較好的成熟落地。設想一下，如果OpenAI最終發展停滯不前或者崩掉後，Crypto行業AI賽道是否還會這么有熱度？

02 AI 賽道分類

目前AI +Web3的結合主要集中在算法模型，數據這些方向，具體來看：

去中心化算力（GPU）

隨着AI模型變得越來越復雜，對計算資源的需求也迅速增長，尤其是對GPU等高性能硬件的需求。從AI的角度來看，算力的應用可以分爲推理和訓練兩個方向。目前主要集中在推理方向，因爲它相對簡單且硬件需求較低。然而，訓練方向的發展仍面臨很多挑战，因爲它需要與神經網絡設計結合，並且對硬件要求極高，因此實施起來非常困難。

去中心化計算系統的核心思想是通過競爭性定價和易獲取性，使計算資源的所有者能夠出租他們闲置的資源，並在一個二級市場上進行交易。這意味着團隊可以按需租用計算資源，而資源所有者則可以以有競爭力的價格出租他們的資源，從而提高了市場效率，並避免了資源闲置的問題。除了經濟和效率方面的好處，去中心化計算系統還具有抗審查性的重要價值。

目前大多算力項目只是跟風階段，高調宣揚去中心化，但卻忽略了去中心化網絡的低效問題，很多項目在設計上同質化嚴重。

zkML（零知識機器學習）

由於智能合約只能做一些預先設置好的事件，稍微復雜一些的運行成本會過於高昂或無法實行，將AI（如機器學習模型）集成到智能合約中，可以增加功能、安全性和效率，並提升用戶體驗。當然，這種集成也帶來了額外的風險，因爲無法保證支持智能合約的模型不會受到攻擊，並且難以處理數據不足的情況下的模型訓練問題。

機器學習需要大量計算資源才能運行復雜模型，這使得在智能合約內直接運行AI模型成本高昂。爲了降低在智能合約中運行AI模型的高昂成本，一些項目正在研究使用zkML的方法。zkML可以在鏈下進行計算，而只需在鏈上提交驗證結果的證明。這樣可以大大減少鏈上計算的需求，降低成本，並保持無需信任的特性。這種方法特別適用於需要大量計算資源的場景，如DeFi協議中的收益優化模型。

AI代理

AI代理是一種能夠自主接收、理解和執行任務的機器人，它們使用AI模型來做出決策和行動。在AI和加密貨幣的結合中，代理扮演着重要角色。加密貨幣提供了一種無需許可和無需信任的支付基礎設施，而代理則可以利用這一特性。

一旦代理經過訓練，它們可以擁有自己的數字錢包，使其能夠直接與智能合約進行交易。舉個例子，一個簡單的代理可以使用AI模型在互聯網上搜索信息，並根據預測的市場情況進行交易。代理可以通過智能合約自主地做出決策和執行交易，而不需要依賴第三方的信任。

AI賦能DApp

AI 賦能 Dapp 是一個非常常見的方向。生成式AI的廣泛適用性使其能夠通過API接入，從而簡化和智能化各種應用，包括數據分析平台、交易機器人、區塊鏈百科等。

此外，生成式AI還可以扮演聊天機器人（如Myshell）或者AI伴侶（如Sleepless AI），甚至能夠創造鏈遊中的虛擬角色（NPC）。然而，由於技術壁壘較低，許多應用只是簡單地接入一個API並進行微調就稱自己是AI項目。

03 代表項目

盤點下目前存在較強的幾個項目，畢竟這個行業，在強者恆強的環境下，對於大多數投資者來說，獲取阿爾法收益還是太難，穩穩地抓住貝塔也不錯。另外，最近AI賽道短期熱度較高，注意回調風險。

Worldcoin

Worldcoin是OpenAI聯合創始人Sam Altman創立的項目，旨在建立一個全球身份和金融網絡，實現全球範圍內的廣泛採用。該項目的核心是World ID，使用戶能夠在线驗證自己的身份，同時保護其隱私。

Worldcoin的目標是解決現有金融系統中存在的一些問題，並爲全球十億人提供金融服務和身份驗證。通過建立一個全球身份網絡，它旨在提供一個安全、可靠並保護隱私的方式來驗證人的身份。

隨着最近AI賽道的熱度飆升，Worldcoin各項數據也在上升。據官方介紹，截止2月21日，經驗證的World ID用戶數已超350萬人，而其旗下的World App每日用戶數量也突破了百萬。WLD市值接近12億，全流通市值880億。Worldcoin從背景等各方面來說，可以說是AI賽道完美的躺平標的，但由於其恐怖的全流通市值，可以嚇退絕大多數投資者。

Render

Render專注於滿足媒體制作中日益增長的計算需求，尤其是在增強現實、虛擬現實和AI增強媒體等領域。通過連接全球去中心化的圖形處理器（GPU），共享算力，完成AI視頻渲染和貢獻AI算力。Render的核心產品是與AI的整合，通過支持AI相關任務，幫助藝術家生成資產和優化數字藝術作品，它還擴展了對大規模藝術收藏的管理和優化渲染工作流程的能力。

Render的愿景是構建一個去中心化的算力池，將創造出來的算力與需要算力的應用相連接。Render的背後投資方包括微軟、蘋果等公司，其母公司OTOY也全力支持。OTOY一家在視頻渲染領域享有盛譽的公司，爲微軟、蘋果和谷歌等頂級科技公司提供視頻渲染技術服務。

Fetch.AI

Fetch.AI是一個开放平台，旨在構建AI應用程序和服務。它通過結合AI和區塊鏈技術，爲用戶提供了一種創新的方式來利用AI代理進行各種任務和交易。

AI代理是Fetch.AI的核心，它們是可以執行特定任務的模塊化構件。這些代理可以自主連接、搜索和交易，與其他代理進行交互，並創建動態市場。通過與這些代理進行集成，傳統產品可以接入AI，優化業務流程，並創造新的商業模式。它的目標是推動智能經濟的發展，實現去中心化的數字經濟，並提升各種流程的自動化和效率。

SingularityNET

SingularityNET是一個去中心化的AI平台和市場，旨在連接各種AI工具和服務，並促進它們之間的合作和交易。它提供了一個开放的平台，讓AI代理可以相互交流和合作，同時也爲用戶提供了一種便捷的方式來獲取和使用AI技術。

在SingularityNET平台上，用戶可以通過交易信息、協商付款和評級等方式，將任務委托給不同的AI代理。這樣的去中心化結構使得代理之間可以自由地合作和競爭，爲用戶提供更多選擇和高質量的AI服務。

SingularityNET的目標是推動AI技術的發展和應用，促進AI在各個領域的廣泛應用。通過建立一個开放的平台和生態系統，它致力於加強AI工具和服務的互操作性，爲用戶帶來更多創新和便利。

很多時候會將FET和AGIX兩個放在一塊討論，畢竟一直處於同漲同跌的狀態，一般提到AI賽道，肯定會想到BN這兩個，雖然被專業人士噴人家技術不行，但因爲佔據早期優勢，不妨礙每波AI浪潮來臨時，跟着喫肉，兩個項目市值都在逼近10億美金大關。

Bittensor

Bittensor 是一個开源協議，一個基於區塊鏈的去中心化機器學習網絡，旨在通過爲多個去中心化商品市場（或稱爲”子網絡”）創建一個平台，實現AI的民主化，並將其統一在一個單一的Token系統下。Bittensor的使命是通過獨特的激勵機制和先進的子網絡架構，建立一個與OpenAI等大型AI超級公司媲美的網絡。

Bittensor的系統可以被視爲一台機器，通過區塊鏈高效地將AI能力轉移到鏈上。網絡由兩個關鍵的參與者管理：礦工和驗證者。礦工提交預先訓練好的AI模型到網絡中，並獲得獎勵作爲貢獻。驗證者確保模型輸出的有效性和准確性。這種設置創建了一個競爭環境，激勵礦工不斷改進他們的模型，以獲得更好的性能和更多的獎勵（以原生Token TAO形式）。用戶通過向驗證者發送查詢與網絡進行互動，驗證者將查詢分發給礦工。驗證者對礦工的輸出進行排名，並將排名最高的回復返回給用戶。

Bittensor不訓練模型，因爲模型訓練復雜且成本高昂。相反，該網絡依賴於分散的訓練機制。驗證者的任務是使用特定的數據集評估礦工生成的模型，並按照特定標准（如准確率和損失函數）對每個模型進行評分。這種分散評估確保模型性能的持續提升。

coingecko數據顯示，Bittensor目前市值36億美金左右，因爲佔據PoW和AI兩大賽道，去年表現比較亮眼，但整體流動性較差。

Arkham

Arkham是一個加密智能分析平台，通過連接區塊鏈地址和現實世界實體，提供詳細的數據和分析，同時利用通證經濟學的概念創造了情報交易平台，使用戶能夠买賣區塊鏈地址所有者的信息。它使用名爲Ultra的AI算法引擎，將區塊鏈地址與現實世界實體進行連接，以揭示區塊鏈活動背後的個人和公司，並提供相關的數據和分析。

主要產品是Profiler，它提供了對實體或地址活動的全面視圖，包括交易歷史、持倉、余額歷史、盈虧情況、交易平台使用情況和頂級對手方等信息。通過使用Profiler，用戶可以獲取有關實體活動的詳細信息，並進行更深入的分析。

它的目標是對區塊鏈交易進行系統性的分析和去匿名化，建立一個去中心化的情報賺錢經濟，推動加密市場的透明性和效率。值得一提的是OpenAI聯合創始人Sam Altman是投資人之一。