A fusão da IA e do Blockchain: Explorando as perspectivas e desafios da combinação entre Web3 e inteligência artificial
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Blockchain tornou o AI+Crypto um ponto quente de investimento. A descentralização, alta transparência, baixo consumo de energia e características antimonopolistas do Blockchain complementam os sistemas de IA, trazendo novas oportunidades.
Especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de AI e Blockchain se divide principalmente em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface, regras e objetivos. O papel da AI no Crypto deve ser considerado mais do ponto de vista da "aplicação", incluindo a otimização de poder de computação, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa classificam a aplicação da IA em Crypto em três camadas: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. Em cada nível, existem oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, fornecendo soluções seguras, verificáveis e transparentes para o comportamento de agentes de IA. Além disso, a IA também demonstra um enorme potencial em aspectos de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações on-chain. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham um papel importante no espaço DeFi.
Este artigo irá explorar detalhadamente as direções de investimento na área de AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento nos níveis de infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação de AI e Blockchain a partir de uma estratégia de investimento de médio a longo prazo.
Direções principais na pista de IA
A blockchain contrasta de forma marcante com a inteligência artificial em aspectos como centralização, transparência, consumo de energia e monopólio. Especialistas da indústria classificam as aplicações que combinam IA e blockchain em 4 grandes categorias:
AI como participante na aplicação
AI como interface de aplicação
AI como regras de aplicação
AI como objetivo da aplicação
Do ponto de vista da produtividade vs relações de produção, o Crypto fornece principalmente relações de produção. Pode ser considerado a partir de três direções:
Otimização da capacidade de cálculo: fornecer recursos de cálculo descentralizados e eficientes, reduzir o risco de falhas de ponto único e aumentar a eficiência computacional geral.
Algoritmo de otimização: promover a abertura, partilha e inovação de algoritmos ou modelos.
Otimização de dados: implementar armazenamento, contribuição, utilização e gestão de segurança descentralizados dos dados.
Projetos de AI+Web3 podem explorar três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação:
Camada básica: inclui treinamento de modelos, dados, computação descentralizada e hardware, com foco na combinação de tecnologia zk e tecnologia ML.
Camada de execução: envolve processamento de dados, transmissão e tecnologias em camadas de modelos como agentes de IA, zkML e FHE.
Camada de Aplicação: Foca principalmente em AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverso, AIGC e Meme, assim como em RAAS, oráculos, coprocessadores e UBI no nível da Blockchain.
Entre eles, os projetos nas camadas de infraestrutura e aplicação estão se desenvolvendo rapidamente, como Io.net na camada de poder computacional, Flock na camada de modelos básicos, ZeroGravity na infraestrutura de Blockchain, Myshell como agente de IA e 0xScope na camada de aplicação.
Direções de Exploração Focadas
Uma direção de zkML
A tecnologia zkML, ao combinar provas de zero conhecimento e Blockchain, oferece uma solução segura, verificável e transparente para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela consegue verificar a execução de tarefas específicas pela IA enquanto protege a privacidade, tornando os contratos inteligentes mais flexíveis e adaptáveis a mais cenários de aplicação.
Projetos típicos incluem:
Modulus Labs: Projeto zkML diversificado, construindo exemplos de aplicações de IA em blockchain.
Giza: Protocolo para a implementação de modelos de IA na blockchain, oferecendo um caminho alternativo para o desenvolvimento de IA na blockchain.
Zkaptcha: Focado na questão dos robôs no Web3, fornece serviços de captcha para contratos inteligentes.
Dois, Direção de Processamento de Dados
A quebra de IA na camada de execução manifesta-se principalmente nas seguintes áreas:
AI e análise de dados em blockchain: utilizar tecnologia de AI para explorar profundamente os dados do blockchain e obter mais insights.
Desenvolvimento de dApp com AI e automação: usar ferramentas de AI para ajudar os desenvolvedores a escrever rapidamente contratos inteligentes e corrigir automaticamente erros.
AI e segurança de transações em blockchain: implementar agentes de AI na blockchain, aumentando a segurança e a credibilidade das aplicações de AI.
Caso de projeto: SeQure, uma plataforma de segurança que utiliza IA para monitorização e análise em tempo real.
Três, direção AI+DeFi
A combinação de IA e DeFi manifesta-se principalmente nos seguintes aspectos:
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência e os retornos do AMM.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias inteligentes de proteção de liquidação.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: dependem de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a inteligência e flexibilidade do produto.
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação da IA nos projetos de GameFi manifesta-se principalmente em:
Otimização de estratégias de jogo: Ajustar a dificuldade e estratégias do jogo através do aprendizado dos hábitos dos jogadores.
Gestão de utilização de ativos de jogos: ajuda os jogadores a gerirem e trocarem eficazmente ativos virtuais dentro do jogo.
Aumentar a interatividade do jogo: criar NPCs inteligentes e responsivos para aumentar a imersão no jogo.
Análise de Estratégias de Investimento
Curto prazo: Prestar atenção às áreas onde a IA está a ser aplicada primeiro no Crypto, como aplicações de IA conceituais e memes.
Período médio: Focar na combinação de AI Agent com Intent, bem como na combinação com contratos inteligentes.
A longo prazo: prestar atenção à combinação das tecnologias AI e zkML, que podem ter um impacto profundo no campo das criptomoedas.
O Agente de IA, como uma direção segmentada, é considerado o campo de IA mais próximo da aplicação em larga escala. Do ponto de vista narrativo, o Agente de IA pode ser comparado a uma bela mulher sensual, enquanto o poder de computação em nuvem de GPU é como um empresário maduro e sóbrio, e o grande modelo de IA combinado com a camada DA é como um cientista com cabelo desgrenhado.
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NotGonnaMakeIt
· 10h atrás
ai玩明白了 就得Até à lua
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SerumSurfer
· 10h atrás
Fiquei sem palavras, o dia todo a falar em ai ai.
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ChainDoctor
· 10h atrás
A base ainda tem que acompanhar o bull run
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GasWaster
· 10h atrás
Outra vez a promover esta armadilha, a aparência é desagradável.
AI e Web3: Explorando novas oportunidades de AI+Crypto desde a camada base até a camada de aplicação
A fusão da IA e do Blockchain: Explorando as perspectivas e desafios da combinação entre Web3 e inteligência artificial
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Blockchain tornou o AI+Crypto um ponto quente de investimento. A descentralização, alta transparência, baixo consumo de energia e características antimonopolistas do Blockchain complementam os sistemas de IA, trazendo novas oportunidades.
Especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de AI e Blockchain se divide principalmente em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface, regras e objetivos. O papel da AI no Crypto deve ser considerado mais do ponto de vista da "aplicação", incluindo a otimização de poder de computação, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa classificam a aplicação da IA em Crypto em três camadas: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. Em cada nível, existem oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, fornecendo soluções seguras, verificáveis e transparentes para o comportamento de agentes de IA. Além disso, a IA também demonstra um enorme potencial em aspectos de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações on-chain. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham um papel importante no espaço DeFi.
Este artigo irá explorar detalhadamente as direções de investimento na área de AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento nos níveis de infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação de AI e Blockchain a partir de uma estratégia de investimento de médio a longo prazo.
Direções principais na pista de IA
A blockchain contrasta de forma marcante com a inteligência artificial em aspectos como centralização, transparência, consumo de energia e monopólio. Especialistas da indústria classificam as aplicações que combinam IA e blockchain em 4 grandes categorias:
Do ponto de vista da produtividade vs relações de produção, o Crypto fornece principalmente relações de produção. Pode ser considerado a partir de três direções:
Projetos de AI+Web3 podem explorar três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação:
Entre eles, os projetos nas camadas de infraestrutura e aplicação estão se desenvolvendo rapidamente, como Io.net na camada de poder computacional, Flock na camada de modelos básicos, ZeroGravity na infraestrutura de Blockchain, Myshell como agente de IA e 0xScope na camada de aplicação.
Direções de Exploração Focadas
Uma direção de zkML
A tecnologia zkML, ao combinar provas de zero conhecimento e Blockchain, oferece uma solução segura, verificável e transparente para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela consegue verificar a execução de tarefas específicas pela IA enquanto protege a privacidade, tornando os contratos inteligentes mais flexíveis e adaptáveis a mais cenários de aplicação.
Projetos típicos incluem:
Dois, Direção de Processamento de Dados
A quebra de IA na camada de execução manifesta-se principalmente nas seguintes áreas:
Caso de projeto: SeQure, uma plataforma de segurança que utiliza IA para monitorização e análise em tempo real.
Três, direção AI+DeFi
A combinação de IA e DeFi manifesta-se principalmente nos seguintes aspectos:
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação da IA nos projetos de GameFi manifesta-se principalmente em:
Análise de Estratégias de Investimento
O Agente de IA, como uma direção segmentada, é considerado o campo de IA mais próximo da aplicação em larga escala. Do ponto de vista narrativo, o Agente de IA pode ser comparado a uma bela mulher sensual, enquanto o poder de computação em nuvem de GPU é como um empresário maduro e sóbrio, e o grande modelo de IA combinado com a camada DA é como um cientista com cabelo desgrenhado.