Слияние ИИ и Блокчейн: Исследование перспектив и вызовов сочетания Web3 и искусственного интеллекта

В последние годы стремительное развитие искусственного интеллекта (AI) и технологий Блокчейн сделало AI+Crypto горячей темой для инвестиций. Децентрализованная, высоко прозрачная и антимонопольная природа Блокчейн компенсирует недостатки систем ИИ, а их сочетание приносит нам новые возможности.

Эксперты в отрасли делят применение сочетания ИИ и Блокчейн на четыре категории: участник приложения, интерфейс, правила и цели. Они считают, что ИИ в Crypto следует рассматривать больше с точки зрения "применения", включая оптимизацию вычислительной мощности, алгоритмов и данных.

Исследовательские учреждения разделяют проекты AI+Crypto на базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. На базовом уровне технология zkML сочетает в себе нулевое знание и Блокчейн, предоставляя безопасные и проверяемые решения для поведения AI-агентов. На уровне исполнения AI демонстрирует потенциал в обработке данных, автоматизированной разработке, безопасности цепочных транзакций и т.д. На уровне приложений торговые роботы на базе AI, инструменты прогнозного анализа и управление ликвидностью AMM играют важную роль в области DeFi.

В данной статье будет рассмотрено направление инвестиций в секторе AI+Crypto, с акцентом на инновации и развитие в области инфраструктуры и приложений, а также проанализированы перспективы и вызовы сочетания AI и Блокчейн.

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы сочетания Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)

Основные направления в AI

Эксперты делят применение AI и Блокчейн на 4 основные категории:

1. ИИ как участник в приложении
2. ИИ как интерфейс приложения
3. Искусственный интеллект как правило применения
4. Искусственный интеллект как цель приложения

С точки зрения производительных сил и производственных отношений, криптовалюта в основном предоставляет производственные отношения. Это можно рассмотреть с трех направлений:

1. Оптимизация вычислительной мощности: предоставление распределенных эффективных вычислительных ресурсов, снижение рисков единой точки отказа, повышение вычислительной эффективности.
2. Оптимизация алгоритмов: содействие открытым, совместным и инновационным алгоритмам или моделям.
3. Оптимизация данных: реализация децентрализованного хранения, вклада, использования и безопасного управления данными.

Исследовательские учреждения делят проекты AI+Web3 на базовый уровень, уровень исполнения и уровень применения:

• Базовый уровень: включает в себя обучение моделей, данные, децентрализованные вычислительные мощности и оборудование и т.д., с акцентом на сочетание технологий zk и ML.
• Исполнительный уровень: обработка и передача данных, AI-агент, zkML, FHE и т.д.
• Прикладной уровень: AI+DeFi, AI+GameFi, метавселенная, AIGC и Meme, а также RAAS, оракулы, сопроцессоры, UBI и др.

Среди них проекты на уровне инфраструктуры и приложений развиваются довольно быстро, такие как Io.net на уровне вычислительной мощности, Flock на уровне базовых моделей, блокчейн инфраструктура ZeroGravity, AI агент Myshell и приложения на уровне 0xScope.

Следующие направления стоит внимательно изучить:

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)

Один, направление zkML

Технология zkML предлагает безопасное, проверяемое и прозрачное решение для мониторинга и ограничения поведения AI-агентов, сочетая доказательства с нулевым разглашением и Блокчейн-технологии. Она открывает новые способы использования публичных моделей для проверки частных данных или использования публичных данных для проверки частных моделей. Эта инновация делает смарт-контракты более гибкими, позволяя им адаптироваться к большему количеству различных сценариев применения.

типичный проект zkML технологии

1. Modulus Labs: Один из самых разнообразных проектов в области ZKML, создающий примеры AI-приложений на блокчейне, такие как RockyBot и Leela vs. the World.

2. Giza: Протокол, который позволяет развертывать модели ИИ в блокчейне, используя технологии, такие как формат ONNX, Giza Transpiler, ONNX Cairo Runtime и другие.

3. Zkaptcha: сосредоточен на проблемах роботов в Web3, предоставляет услуги captcha для смарт-контрактов, использует нулевое доказательство для создания смарт-контрактов, устойчивых к атакам ведьм.

Два, направление обработки данных

Прорывы ИИ на уровне исполнения в основном проявляются в следующих аспектах:

a. ИИ и анализ данных на блокчейне: использование технологий ИИ для глубокого анализа данных Блокчейн, чтобы получить больше инсайтов.

b. AI и автоматизация разработки dApp: инфраструктурные проекты для Devops, помогающие разработчикам быстрее писать смарт-контракты и автоматически исправлять ошибки.

c. ИИ и безопасность транзакций на блокчейне: развертывание агентов ИИ на блокчейне для повышения безопасности и надежности приложений ИИ.

Проектный случай: SeQure - это безопасная платформа, использующая ИИ для实时 мониторинга и анализа, обеспечивающая стабильность и безопасность транзакций в Блокчейн.

Три, направление AI+DeFi

Сочетание ИИ и DeFi в основном проявляется в следующих аспектах:

1. ИИ-управляемые торговые роботы: быстрое и точное выполнение сделок, анализ рыночных данных и ценовых тенденций.

2. Прогнозный анализ: предоставление надежных прогнозов рыночных трендов и потенциальных ценовых движений.

3. Управление ликвидностью AMM: интеграция с помощью ИИ, умная настройка диапазона ликвидности, оптимизация эффективности и доходности AMM.

4. Защита ликвидности и управление долговыми позициями: интеграция данных на блокчейне и вне его для реализации умной стратегии защиты ликвидности.

5. Сложный дизайн структурированных продуктов DeFi: зависит от финансовых AI-моделей для проектирования механизмов казны, увеличивая интеллектуальность и гибкость продуктов.

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)

Четыре, направление AI+GameFi

Применение ИИ в проектах GameFi в основном проявляется в следующих аспектах:

1. Оптимизация игровой стратегии: адаптация сложности и стратегии игры в реальном времени на основе изучения привычек игроков.

2. Управление использованием игровых активов: помогает игрокам более эффективно управлять и торговать виртуальными активами внутри игры.

3. Улучшение взаимодействия в игре: создание более умных и отзывчивых NPC, повышение погруженности в игру и удовлетворенности игроков.

Инвестиционные стратегии по временным измерениям

• Краткосрочно: обращайте внимание на области, где ИИ впервые внедряется в криптовалюту, такие как концептуальные AI-приложения и мемы.
• Среднесрочно: обращайте внимание на сочетание AI Agent и Intent, а также на сочетание с умными контрактами.
• Долгосрочно: обращайте внимание на сочетание технологий AI и zkML, это в конечном итоге повлияет на сферу Crypto.