WEEX 唯客博客， 原文標題：Unpacking 17 Crypto x AI projects innovating in zkML, AI agents, decentralized compute, and more… 作者：Arjun Chand，Bankless 編譯：白水，金色財經 加密貨幣和人工智慧是我們這個時代最令人興奮的兩項技術突破。 但當你將兩者結合起來時，事情會變得更加有趣。 現在人們一致認為，加密貨幣 x 人工智慧將成為本周期最熱門的話題之一。 你可以看到這種情況已經發生了——一些人工智慧代幣的早期投資者已經看到他們的賭注獲得了巨大的回報。 但讓我們面對現實吧：加密貨幣 x 人工智慧場景仍然很新。 今天的文章概述了這個新興行業正在發生的事情。 我們將分解加密貨幣和人工智慧交叉的不同領域，並重點關注一些頂級項目。 加密貨幣 x 人工智慧概述 傳統上，人工智慧一直是大公司的遊樂場。 造成這種情況有幾個重要原因： 高成本——開發人工智慧技術需要大量的計算能力。 這並不便宜，而且通常只有科技巨頭才有財力購買必要的硬體，這為小型實體的進入設置了障礙。 數據壟斷——人工智慧模型需要大量數據來訓練。 大公司擁有海量的用戶數據，可以利用這些數據創建先進的人工智慧模型。 將兩者放在一起，您就會發現為什麼它對大公司來說具有如此巨大的競爭優勢。 想想看：少數公司掌握著我們的大部分數據，他們都在構建自己的人工智慧技術——谷歌有 Gemini，Twitter 正在與 Grok 合作，OpenAI 則用 ChatGPT 掀起了波瀾。 那麼，我們如何為人工智慧技術的發展創造公平的競爭環境呢？ 那就是通過加密貨幣和區塊鏈。 去中心化、透明度和經濟激勵是加密貨幣和區塊鏈的固有原則。 將這些核心理念與人工智慧相結合，你就會得到一個全新的遊戲——一個進入門檻低、任何人都可以參與的人工智慧行業，為人工智慧技術的開發和使用創造一個更公平的生態系統。 這些協同效益正在應用於人工智慧堆棧的不同部分。 讓我們來看看其中一些新興領域： 分散式計算 訓練人工智慧模型本質上就像建造一台超級計算機。 這是一個漫長且重複的過程，通過反覆試驗和複雜的數學，才能使人工智慧模型恰到好處。 所有這些計算都非常昂貴，因為它需要特定的硬體。 以 OpenAI 的計算要求為例。 從 2012 年到 2018 年，他們的計算需求每隔幾個月就會翻一番！ 這就是 GPU 的用武之地——它們是具有人工智慧所需處理能力的專用硬體。 但如今 GPU 並不容易獲得。 全球晶元短缺，Nvidia 和 AMD 等幾家大公司正在主導這場秀，從遊戲玩家到人工智慧開發人員，每個人都想分一杯羹。 這使得 GPU 變得非常昂貴且難以找到。 為了解決 GPU 供應短缺的問題，許多項目都採用了加密貨幣的原則來協調 GPU 提供商和買家之間的經濟激勵措施。 我們的想法是讓您更容易、更便宜地獲得所需的計算能力。 屬於此類別的一些領先項目包括： io.net —— io.net 創建了一個開放的市場，其中包含來自數據中心和加密貨幣礦工等未充分利用的 GPU，並以傳統 GPU 成本的一小部分提供給任何人。 Akash —— Akash 是一個去中心化的計算市場，讓用戶可以安全高效地購買和銷售計算資源。 任何人都可以成為 Akash 上的提供商，並向平台上的其他用戶提供他們的硬體並賺取收益。 Render —— Render 為空閑 GPU 計算創建了一個市場，可用於不同類型的項目，例如 3D 內容創建。 去中心化 AI 模型訓練和推理 加密 x 人工智慧項目正在採用更加開放和協作的方法來構建人工智慧技術。 這些舉措利用了區塊鏈的去中心化原則，以實現社區驅動的人工智慧開發。 想象一個開放的網路，任何人都可以利用計算機的能力來訓練人工智慧模型。 這創建了一個可供所有人使用的集體情報庫，為構建廣泛的人工智慧應用程序鋪平了道路。 屬於此類別的一些領先項目包括： Bittensor —— Bittensor 的使命是讓構建 AI 應用程序變得更容易。 他們正在創建一個開放的點對點市場，任何人都可以在其中共享和利用機器學習模型。 Gensyn —— Gensyn 正在將「世界上所有的計算協調到一個網路中」，以構建集體智能，以低成本和高規模訓練人工智慧模型。 零知識機器學習 由於許多人工智慧系統（包括 ChatGPT 等流行系統）都是閉源的，因此我們無法檢查它們的工作並確定某些輸出是如何得出的。 對於一個易於事實核查答案的問題來說，這可能並不重要，但隨著能力的擴展以及我們對這些技術的依賴的增加，我們將需要更多的洞察力。 屬於此類別的一些領先項目包括： Giza —— Giza 提供構建、管理和託管可驗證機器學習模型的一站式服務。 其技術堆棧可用於構建可靠且易於信任的區塊鏈人工智慧解決方案。 Modulus Labs — Modulus 使用密碼學來驗證 AI 輸出，並使用專門的 zk 證明器確保其準確性。 為了使整個過程更加透明，一些加密 x AI 項目正在轉向零知識機器學習（zkML）。 zkML 將複雜的加密技術與人工智慧相結合，以確保機器學習過程的完整性及其輸出的準確性。 它讓我們可以檢查人工智慧的工作，而無需信任任何人，這就是加密貨幣的意義所在。 人工智慧代理 開發者可能希望通過加密來升級人工智慧，但他們也在尋求通過人工智慧來升級加密。 AI 代理本質上是可以跨 DeFi 平台獨立執行任務的智能機器人。 他們處理信息，根據數據做出決策，並採取行動來實現既定目標。 人工智慧代理現在在 DeFi 中的應用越來越廣泛，服務於各種用例，例如： MEV 套利機器人 — Jaredfromsubway.eth 專門利用市場效率低下的優勢 Telegram 機器人 — Unibot 和 Banana Gun 遊戲中的機器人——Parallel』s Colony，一款由人工智慧驅動的虛擬人物相互互動的遊戲 社交應用程序中的機器人——Frenrug，一種鏈上人工智慧代理，可以在應用程序上與用戶聊天並買賣他們的密鑰 預測分析機器人 — Bittensor 上的 Numerai、Subnet 8（預測子網） 預測市場中的人工智慧代理——Omen 是一個利用人工智慧來預測事件結果的預測市場 AI 代理代表了創建自主系統的重要一步，該系統可以與 DeFi 生態系統交互以執行各種任務。 它們有望成為本次牛市的獨特催化劑。 屬於此類別的一些領先項目包括： Autonolas —— Autonolas 提供了一個框架，用於開發能夠自主執行複雜的 DeFi 策略的加密原生 AI 代理。 Morpheus —— Morpheus 是一個開源網路，旨在為點對點個人人工智慧（稱為智能代理）提供動力，並受到本機代幣「MOR」的激勵。 總結 加密貨幣和人工智慧的交集不僅僅是一個投機泡沫； 這是一個具有實際意義的新興領域。 雖然炒作是不可否認的，而且一些項目似乎在追趕潮流，但將加密貨幣與人工智慧相結合的基本承諾是明確的——為人工智慧技術的開發和使用創建一個更公平的生態系統。 一個加密 x AI 項目能否闖入本周期加密市值排名前十？ 加密貨幣和人工智慧合作的潛力是巨大的，我們正處於這個故事的一個激動人心的時刻。 隨著時間的推移，我們很可能會見證這個領域的一個項目崛起，挑戰 OpenAI 等巨頭。 WEEX唯客交易所官網：weex.com
