
關鍵見解
Foresight Ventures 預測,人工智慧(AI)與加密貨幣的結合將是未來50年間最引人注目的科技革命。加密貨幣通過解決集中控制、數據隱私和安全問題來提升 AI,使其變得更加可信和高效。AI 則能為加密貨幣注入智能功能,使智能合約能夠進行 AI 驅動的決策,並改善區塊鏈應用的使用者體驗。
AI 與加密貨幣的融合可以分為三個層次:基礎設施、模型和應用。基礎設施層的創新,如去中心化的計算能力和數據存儲,將降低成本,同時提高 AI 應用的效率和安全性,繞過傳統雲端服務提供商。模型層則實現了點對點模型推理網絡,促進 AI 領域的協作和創新,降低成本,並允許小型企業參與 AI 的發展。AI 驅動的智能合約將增強區塊鏈應用,如生物特徵認證、欺詐檢測和 AI 交易機器人。最後,應用層將把基礎設施和模型層整合到各種消費產品中。
雖然 AI x Crypto 的基礎設施和模型層已相對成熟,但應用開發仍處於起步階段。擴展應用層以利用已開發的基礎設施和模型仍然存在重大機會。
AI x Crypto 帶來了許多具有巨大研究潛力的新興領域,例如 ZKML(零知識機器學習)、FHE-ML(全同態加密機器學習)、分佈式 ML 訓練、網絡量化、分散數據庫、全同態加密、AI 硬體和 FHE 硬體。

前言

「區塊鏈徹底改變了生產方式,而人工智慧則改變了生產流程。人工智慧 x 加密貨幣很可能是未來 50 年最令人興奮的行業。」 — Forest(Foresight Ventures 聯合創始人)
AI x Crypto 介紹和概述
在過去兩年中,AI x Crypto 項目顯示出了強勁的資產回報。AI 與加密貨幣的結合具有重要價值,加密貨幣讓我們信任 AI,而 AI 則讓區塊鏈變得更加智能。

AI x Crypto 系統可以分為三層:基礎設施層、模型層和應用層。

基礎設施層 提供執行模型和應用程序所需的計算和存儲能力。io.net、Akash、APUS 和 PingPong 等項目屬於基礎設施層的計算能力類別。0G、Glacier 和 SpaceAndTime 等項目則為 AI 提供去中心化數據存儲。

模型層 涉及 AI 系統中使用的算法和模型。模型網絡建立點對點推理網絡或通過社區貢獻創建新的基礎模型。Bittensor、PIN AI、Cerbo AI 和 Sentient 等項目屬於這一類別。鏈上 AI 是模型網絡的一個子集,其推理結果可用於智能合約,從而允許它們進行 AI 驅動的決策。Ora、TheoriqAI、Nesa 和 Modulus 等項目正在推進鏈上 AI,它們可能會使用基礎設施層的計算和存儲提供商來支持這些模型。
應用層 則將基礎設施和模型層打包成有凝聚力的消費產品。MyShell、Story Protocol 和 Sleepless AI 等人工智慧應用程序將這些層級整合成完整的消費品。
AI x 加密基礎設施層
1、去中心化計算能力項目:從未充分利用的來源(如獨立數據中心、加密礦工和 Filecoin、Render 等硬體網絡)收集 GPU 和 CPU,提供去中心化且經濟高效的計算能力,繞過傳統雲端服務提供商。去中心化計算能力能夠解決 AI 推動的 GPU 需求增長,並提供競爭優勢。例如,AWS 上的 A100 每小時約 4.10 美元,而 io.net 每小時收費 0.76 美元。雖然去中心化計算通常提供的質量低於大型數據中心,但這種情況正在逐步改變。

2、去中心化數據庫/文件系統/DA 層:為去中心化 AI 提供數據存儲,使人們能以去中心化的方式擁有、控制和利用 AI 資產。去中心化存儲系統提供經濟高效的存儲解決方案,並促進協作式 AI 開發環境。去中心化存儲系統的設計挑戰包括經濟模型、存儲驗證算法、去中心化程度以及檢索性能的提高,這些因素需權衡利弊。

AI x 加密模型層
1、模型網絡:建立點對點模型推理網絡,激勵機器智能的發展。模型網絡促進 AI 的開放和協作,通過標記 AI 模型和代理,提高 AI 產品輸出的質量。它們還有助於降低 AI 成本,並鼓勵小企業的發展。

2、鏈上 AI 模型網絡:使智能合約能夠使用 AI 進行決策,賦予區塊鏈感知物理世界的能力。AI 模型網絡利用 ZKML(零知識機器學習)、OPML(樂觀機器學習)、AI 預言機和 AIVM(人工智能虛擬機)來確保 AI 推理在區塊鏈智能合約中既可信又可訪問。用戶可以利用 AI 在智能合約中進行決策,例如參與 DeFi 項目並根據 AI 預測賺取收益,或使用 AI 進行面部識別,使智能合約能夠識別個人。

AI x 加密應用層
1、數據收集 Dapps/Apps:使用標簽賺錢和貢獻數據/帶寬賺錢機制,高效且經濟地收集數據,同時保護貢獻者的權益。數據收集和標簽市場規模巨大。數據收集應用程序利用加密激勵創建無需信任的全球勞動力市場,降低成本並實現全球參與。這些應用程序還採用遊戲化方式,使標簽任務更輕鬆和有趣。

2、AI Dapps:將基礎設施和模型層打包成有凝聚力的消費產品。加密 AI 平台使用資產代幣化來幫助 AI 創造者應對資金挑戰並提高盈利能力。它們建立了共享經濟,創造了新的商業模式,並為用戶提供了更安全、更注重隱私的體驗。AI dApp 和應用程序類型繁多,包括 AI 創造者平台、AI 增強型社交、遊戲和娛樂應用、預測、交易、AMM 和 DeFi 的 AI 應用程序以及各種 AI 工具。

結論、未來趨勢和社會影響
總之,隨著大量資本湧入和技術進步,生成式人工智慧將在未來50年推動重大商業轉型。加密貨幣通過解決集中控制、數據隱私和安全問題來增強人工智慧,使其變得更可信和高效。人工智慧 x 加密的融合仍處於早期階段,具有重要價值。人工智慧 x 加密的基礎設施和模型層已相對成熟,但應用程序開發仍在起步階段。擴展應用程序層以利用已開發的基礎設施和模型存在重大機會。

AI x Crypto 領域的未來趨勢包括幾個關鍵發展:
- 去中心化基礎設施:去中心化計算能力和數據存儲
的創新將降低成本,提高 AI 應用的效率和安全性,繞過傳統雲端服務提供商。
- 模型網絡:點對點模型推理網絡將促進 AI 領域的協作和創新,降低成本並使小型企業能夠參與 AI 的發展。
- 鏈上人工智慧:AI 驅動的智能合約將增強區塊鏈應用,包括生物特徵認證、欺詐檢測和 AI 交易機器人。
- 數據收集 Dapps:AI 和加密的整合將使數據收集更加高效、成本效益更佳,項目重點關注遊戲化數據標簽和增強用戶權益保護。
- AI Dapps/Apps:新的 AI 驅動的去中心化應用程序將出現在各個領域,通過區塊鏈集成提供增強的安全性、隱私性和用戶體驗。
- 監管和道德考量:在不斷發展的 AI x Crypto 領域,明確的法規和最佳實踐對於促進創新同時保護用戶權益和數據隱私至關重要。

未來50年,AI x Crypto 的社會影響可能十分巨大。區塊鏈重塑了生產方式,而 AI 則改變了生產流程。這兩項顛覆性創新碰撞後將出現前所未有的爆炸式增長。我們期待 AI 擁有巨大的力量,這種力量不適合集中控制,迫切需要建立去中心化網絡來管理更大的 AI 系統,從計算能力和數據開始,逐步擴展到算法和應用程序。
區塊鏈和人工智慧將共同推動未來的科技革命,重塑我們的生活和工作方式。

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