La fusión de la IA y la Cadena de bloques: Explorando las perspectivas y desafíos de la combinación de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia, bajo consumo de energía y antimonopolio de la cadena de bloques complementan a los sistemas de IA, brindándonos nuevas oportunidades.
Los expertos de la industria consideran que la aplicación combinada de la IA y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debe considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación dividen la aplicación de la IA en Crypto en tres capas: la capa base, la capa de ejecución y la capa de aplicación. En cada nivel hay oportunidades que valen la pena explorar. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras, verificables y transparentes para el comportamiento de agentes de IA. Además, la IA también muestra un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de transacciones en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM desempeñan un papel importante en el campo de DeFi.
Este artículo explorará en detalle las direcciones de inversión en el ámbito de AI+Crypto, centrándose en la innovación y el desarrollo a nivel de infraestructura y de aplicaciones, y analizará las perspectivas y los desafíos de la combinación de AI y Cadena de bloques desde una perspectiva de estrategia de inversión a medio y largo plazo.
Direcciones clave en la pista de IA
La Cadena de bloques contrasta de manera notable con la inteligencia artificial en aspectos como la centralización, la transparencia, el consumo de energía y la monopolización. Los expertos de la industria clasifican las aplicaciones que combinan AI con la Cadena de bloques en 4 grandes categorías:
AI como participante en la aplicación
AI como interfaz de aplicación
AI como reglas de aplicación
AI como objetivo de la aplicación
Desde la perspectiva de la productividad vs las relaciones de producción, Crypto principalmente proporciona relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Optimización de la potencia de cálculo: proporcionar recursos de potencia de cálculo descentralizados y eficientes, reducir el riesgo de fallos en un solo punto y mejorar la eficiencia general del cálculo.
Algoritmos de optimización: promover la apertura, el intercambio y la innovación de algoritmos o modelos.
Optimizar datos: lograr el almacenamiento, contribución, uso y gestión segura de datos de manera descentralizada.
Los proyectos de AI+Web3 pueden explorarse desde tres direcciones: la capa básica, la capa de ejecución y la capa de aplicación:
Capa básica: incluye entrenamiento de modelos, datos, potencia de cálculo descentralizada y hardware, centrándose en la combinación de tecnología zk y tecnología ML.
Capa de ejecución: implica el procesamiento de datos, la transmisión, así como tecnologías a nivel de modelos como agente de IA, zkML, FHE, etc.
Capa de aplicación: se centra principalmente en AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, AIGC y Meme, así como en RAAS, oráculos, coprocesadores y UBI en el nivel de la cadena de bloques.
Entre ellos, los proyectos en el nivel de infraestructura y en el nivel de aplicación se están desarrollando rápidamente, como Io.net en la capa de capacidad de cálculo, Flock en la capa de modelos básicos, ZeroGravity como infraestructura de Cadena de bloques, Myshell como agente de IA y 0xScope en la capa de aplicación.
Direcciones de exploración clave
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear y restringir el comportamiento de agentes de IA al combinar pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques. Puede verificar que la IA ejecute tareas específicas mientras protege la privacidad, haciendo que los contratos inteligentes sean más flexibles y adaptables a más escenarios de aplicación.
Los proyectos típicos incluyen:
Modulus Labs: Proyecto zkML diversificado, construyendo ejemplos de aplicaciones de IA en la cadena.
Giza: protocolo que permite desplegar modelos de IA en la cadena, proporcionando una ruta alternativa para el desarrollo de IA en la cadena.
Zkaptcha: Enfocado en problemas de robots en Web3, proporciona servicios de CAPTCHA para contratos inteligentes.
Dos, dirección de procesamiento de datos
La ruptura de la IA en la capa de ejecución se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
AI y análisis de datos en la cadena: utilizar la tecnología AI para profundizar en los datos de la cadena de bloques y obtener más información.
Desarrollo de dApp con IA y automatización: utilizar herramientas de IA para ayudar a los desarrolladores a escribir rápidamente contratos inteligentes y corregir errores automáticamente.
IA y seguridad en transacciones en la cadena de bloques: desplegar agentes de IA en la Cadena de bloques, mejorando la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA.
Caso del proyecto: SeQure, una plataforma de seguridad que utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real.
Tres, dirección AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Robot de trading impulsado por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona pronósticos confiables sobre tendencias del mercado y posibles movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos de AMM.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende de modelos de IA financiera para diseñar mecanismos de tesorería, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
Cuarto, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi se refleja principalmente en:
Optimización de la estrategia del juego: ajustar la dificultad y la estrategia del juego mediante el aprendizaje de los hábitos de los jugadores.
Gestión de utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar de manera efectiva los activos virtuales dentro del juego.
Mejorar la interacción del juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para aumentar la inmersión en el juego.
Análisis de estrategias de inversión
Corto plazo: prestar atención a los campos donde la IA se implementa primero en Crypto, como aplicaciones conceptuales de IA y memes.
Medio plazo: Prestar atención a la combinación de AI Agent e Intent, así como a su combinación con contratos inteligentes.
A largo plazo: prestar atención a la combinación de la tecnología AI y zkML, que podría tener un impacto profundo en el campo de Crypto.
El Agente de IA, como un subcampo, se considera el área de IA más cercana a la aplicación a gran escala. Desde una perspectiva narrativa, el Agente de IA se puede comparar con una hermosa y sexy mujer, la potencia de cálculo en la nube de GPU se asemeja a un empresario maduro y estable, mientras que el gran modelo de IA combinado con la capa DA es como un científico con el cabello desordenado.
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NotGonnaMakeIt
· hace3h
ai jugó bien, entonces hay que To the moon
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SerumSurfer
· hace3h
Quedé atónito, todo el día con ai ai.
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ChainDoctor
· hace3h
Básico tiene que seguir con el bull run
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GasWaster
· hace3h
Otra vez se está promoviendo esta trampa, la apariencia es difícil de ver.
IA y Web3: explorando nuevas oportunidades de AI+Crypto desde la capa base hasta la capa de aplicación
La fusión de la IA y la Cadena de bloques: Explorando las perspectivas y desafíos de la combinación de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia, bajo consumo de energía y antimonopolio de la cadena de bloques complementan a los sistemas de IA, brindándonos nuevas oportunidades.
Los expertos de la industria consideran que la aplicación combinada de la IA y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debe considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación dividen la aplicación de la IA en Crypto en tres capas: la capa base, la capa de ejecución y la capa de aplicación. En cada nivel hay oportunidades que valen la pena explorar. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras, verificables y transparentes para el comportamiento de agentes de IA. Además, la IA también muestra un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de transacciones en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM desempeñan un papel importante en el campo de DeFi.
Este artículo explorará en detalle las direcciones de inversión en el ámbito de AI+Crypto, centrándose en la innovación y el desarrollo a nivel de infraestructura y de aplicaciones, y analizará las perspectivas y los desafíos de la combinación de AI y Cadena de bloques desde una perspectiva de estrategia de inversión a medio y largo plazo.
Direcciones clave en la pista de IA
La Cadena de bloques contrasta de manera notable con la inteligencia artificial en aspectos como la centralización, la transparencia, el consumo de energía y la monopolización. Los expertos de la industria clasifican las aplicaciones que combinan AI con la Cadena de bloques en 4 grandes categorías:
Desde la perspectiva de la productividad vs las relaciones de producción, Crypto principalmente proporciona relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Los proyectos de AI+Web3 pueden explorarse desde tres direcciones: la capa básica, la capa de ejecución y la capa de aplicación:
Entre ellos, los proyectos en el nivel de infraestructura y en el nivel de aplicación se están desarrollando rápidamente, como Io.net en la capa de capacidad de cálculo, Flock en la capa de modelos básicos, ZeroGravity como infraestructura de Cadena de bloques, Myshell como agente de IA y 0xScope en la capa de aplicación.
Direcciones de exploración clave
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear y restringir el comportamiento de agentes de IA al combinar pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques. Puede verificar que la IA ejecute tareas específicas mientras protege la privacidad, haciendo que los contratos inteligentes sean más flexibles y adaptables a más escenarios de aplicación.
Los proyectos típicos incluyen:
Dos, dirección de procesamiento de datos
La ruptura de la IA en la capa de ejecución se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Caso del proyecto: SeQure, una plataforma de seguridad que utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real.
Tres, dirección AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Cuarto, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi se refleja principalmente en:
Análisis de estrategias de inversión
El Agente de IA, como un subcampo, se considera el área de IA más cercana a la aplicación a gran escala. Desde una perspectiva narrativa, el Agente de IA se puede comparar con una hermosa y sexy mujer, la potencia de cálculo en la nube de GPU se asemeja a un empresario maduro y estable, mientras que el gran modelo de IA combinado con la capa DA es como un científico con el cabello desordenado.