OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 推出仅两个月后月活跃用户就达到 100 亿，使其成为历史上增长最快的应用程序。如此强大的“增粉”能力，迅速将AI的热度传播到了加密领域。 10月XNUMX日， 彭博 报道 微软正在考虑向 ChatGPT 的开发商 OpenAI 投资 10 亿美元。所有AI概念的加密货币都被彻底引爆。那么加密世界的关键技术Web3呢？
在资本的帮助下，这两项备受瞩目的前沿技术能否融合？人工智能利用计算机通过模仿人脑的思维能力来解决问题。 OpenAI 为自然语言处理 (NLP) 模型提供大量训练数据，使其更加强大。在区块链技术构建的加密世界中，每天链上的海量数据可以为AI引擎提供“燃料”，让AIGC反馈出更好的策略。
此外，随着人工智能算法变得更加智能，人类变得更难理解他们如何得出决策和结论。区块链的不可变性质可以帮助我们访问人工智能在决策过程中使用的数据和流程的不可变记录。
与稳定AI相比， ChatGPT 与其他在传统领域获得大量关注和采用的人工智能相比，区块链更大的想象空间在于能够改变AI模型的经济体系。在 FOMO 情绪消退后，本文将探讨那些引入 AI 技术的加密项目的特点。 AI与区块链结合能产生什么样的化学反应？
人工智能基础设施
AI基础设施项目的共同特点是传统AI架构（数据、模型、算力）的分发和销售。他们通常使用自己的原生代币作为交换媒介。他们往往处于用户和服务提供商之间的中介地位，构建去中心化的交易市场。这些都是传统AI需要完成的任务，比如NLP、AI语音、CV领域都是利用DApp作为交易的中介平台。本质上，它是一个去中心化的市场，利用传统市场中的代币定价和交易。
开放架构人工智能
开放式结构 是一个用于构建和连接人工智能应用程序的平台。通过该平台，人工智能创新者、数据提供商、企业和基础设施提供商之间的协作将促进新智能算法和服务的创建和使用。 Openfabric生态系统由4种角色组成：算法创建者、数据提供者、基础设施提供者和服务消费者，其中服务消费者需要向其他3类服务提供者付费。
- 算法创建者： 利用他们的专业知识创建解决复杂业务问题的人工智能算法。
- 数据提供者： 确保训练人工智能算法所需的大量数据的分发。
- 基础设施提供商： 运行AI平台的所有硬件。
- 服务消费者： 需要特定业务产品或服务的最终用户。
欧莱链
Oraichain 是一个人工智能驱动的区块链预言机和生态系统。除了数据预言机之外，Oraichain 的目标是成为区块链领域完整的人工智能生态系统，作为创建智能合约和 Dapp 的基础层。以人工智能为基石，Oraichain开发了许多重要的创新产品和服务，包括人工智能喂价、全链上VRF、数据中心、拥有100多个人工智能API的人工智能市场、基于人工智能的NFT生成和NFT版权保护、 Protocol，一个人工智能驱动的收益聚合平台和 Cosmwasm IDE。
Fetch.ai
Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，任何人都可以共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，在 Fetch.ai 区块链上记录代理之间的任何协议。 FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。
SingularityNET
SingularityNET 是一个去中心化的人工智能平台和市场。开发人员将他们的服务发布到 SingularityNET 网络，使任何能够访问互联网的人都可以使用它们。开发人员可以使用本机 AGIX 代币对其服务进行收费。服务可以提供跨领域的推理或模型训练，例如图像、视频、语音、文本、时间序列、人工智能和网络分析。
SingularityNET 生态系统将为平台提供人工智能服务，并创造 AGIX 代币的大规模利用。这些 SingularityNET 衍生产品正在多个战略选择的垂直领域进行开发，包括 DeFi、机器人、生物技术与长寿、游戏与媒体、艺术与娱乐（音乐）以及企业级人工智能。
根生
Gensyn 协议是用于深度学习计算的 Layer1 网络，为向网络投入计算时间并执行 ML（机器学习）任务的供应方参与者提供即时奖励。该协议不需要行政监督或执行，而是通过智能合约以编程方式促进任务分配和支付。
该网络的根本挑战是验证已完成的机器学习工作。这是复杂性理论、博弈论、密码学和优化的交叉问题。 Gensyn 生态系统由 4 个角色组成：Committer、Resolver、Validator 和 Reporter。
- 提交者：提供要计算的任务并为已完成的工作单元付费。
- 求解器：执行模型训练并生成证明以供验证者验证。
- 验证者：将非确定性训练程序与确定性线性计算联系起来、复制求解器证明的部分以及将距离与预期阈值进行比较的关键。
- 告密者：检查验证者的工作并提出挑战，希望赢得头奖。
Gensyn 的愿景是通过分散 ML 计算来减少 Dapps 对 Web2 基础设施的依赖，为 Web3 应用程序提供重要的基础设施组件。
应用场景
在这样的应用场景中，该项目旨在以人工智能的形式应对近年来区块链发展所产生的新兴需求。
这些需求可以是让链游用户跳过繁琐的操作、让开发者能够快速开发链游、在区块链平台上进行社交、生成具有自己个性的头像、检测假NFT项目等。与传统AI平台不同，此类项目拥有强大的不可替代的需求，这使得他们拥有很深的护城河。同时，以新兴需求为卖点的平台发展难点在于获客。如何吸引足够多的人来证明自己平台的需求是可持续的、客观的，已经成为此类平台发展的一大难题。
连锁游览方向
在加密游戏“P2E”模式的主流金融体系下，用户面临着不断变化的玩法和大量重复的基础操作。 AI可以为玩家提供稳定的自动化流程，制定胜率更高的游戏策略。
随机数A我是一家利用AI为游戏行业提供完整解决方案的公司，其核心技术Chaos Box，是一个基于深度强化学习的AI引擎。 随机数A我为 Axie Infinity 开发了经过 AI 训练的 DRL（深度强化学习）模型。
由于Axie Infinity中所有卡牌的组合大约有10^23种，以及游戏等游戏的特点，因此模型 rct 人工智能 正在模拟大量战斗统计中提高效率和胜率。
此外，AI还可以为开发者提供动作原型。镜像世界是一个基于Solana的游戏矩阵虚拟世界。利用AI技术推出了结合Roguelike玩法的Mirrama和PVP竞技场游戏《Brawl of Mirrors》。此外，镜像世界还推出了一系列可以在游戏中互操作的NFT。这些 NFT 的原型是使用 AI 运动算法完成的。
社会方向
PLAI Labs专注于利用AI和Web3构建下一代社交平台，供用户一起玩耍、交谈、战斗、交易和冒险。该平台于32年16月获得a2023z的2万美元融资。目前，PLAI Labs已向外界展示了XNUMX款产品：
《Champions Ascension》是一款大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），玩家可以选择以 NFT 的形式拥有自己的角色，并可以在大型斗兽场竞技场中战斗、做任务、在自定义地下城中进行建造和竞争以及交易数字物品。
一个 AI 协议平台，将帮助处理从用户生成内容 (UGC) 到匹配 2D 到 3D 资产渲染的所有内容。
PLAI Labs计划今年推出V2白皮书，包括核心经济周期的细节（利用NFT和区块链增强体验）、UGC工具包（包括AI）计划……
NFT方向
艾丽西亚人工智能 提出了iNFT的概念，这是一种人工智能与区块链相结合的技术。融入人工智能后，NFT 具有交互性、生成性、可扩展性和唯一性等个性特征。
简单来说，如果一个NFT是一个数字人的作品，那么融入AI之后，它就变成了一个iNFT，一个能够与用户聊天的NFT作品。 10 年 2021 月 478,800 日，全球首枚 iNFT Alice 在苏富比以 XNUMX 美元拍卖。
改变状态机 (ASM) 是一个结合NFT、人工智能和机器学习的创新项目，为AI驱动的NFT提供训练动力。其愿景是成为使用 NFT 技术的人工智能的所有权和货币化协议。在ASM生态中，基于AI的Avatar被称为Agent，它由大脑和分身两部分组成。该项目还发行了 ASTO 代币来为 ASM 生态系统提供动力。
光纤 正在构建人工智能NFT验证协议，专注于社区内的NFT欺诈分析和NFT价值发现，旨在帮助整个NFT市场实现更高的真实性和透明度。 Optic智能引擎通过学习真实的NFT系列来检索市场上的NFT集合。然后 Optic 返回一个匹配分数，表明已检查的 NFT 与真实 NFT 的匹配程度。
Optic 于 11 年 2022 月完成了由 Pantera Capital 和 Kleiner Perkins 领投、Circle Ventures 和 Polygon Ventures 参与的 XNUMX 万美元融资。目前OpenSea已经采用Optic的Copymint检测服务。
趋势分析
从目前区块链AI项目的发展路径来看，AI的基础设施由数据、算法、算力三部分组成。一个正常的人工智能项目想要实现人工智能生成或分析的能力，需要一个模型和数据集，以及一个软件本体及其调用模型的GUI。那么这个领域的模型和数据集的分发、模型的训练（算力租赁）、软件前端的开发都有中介，这将催生旨在高效满足客户需求的区块链人工智能项目。
例如，上面的 Fetch.ai 充当中介，允许客户使用其原生代币交易数据集。 SingularityNET允许客户向开发者购买算力培训服务。 Openfabric AI客户需要从提供商处获取模型（算法）、数据集、基础设施（软件）和其他服务。 Humans.ai本质上是封装在NFT数据集训练出来的AI模型，由用户用原生代币购买，
Gensyn本质上是一个去中心化的算力租赁平台。这些都是传统AI需要完成的任务，比如自然语言处理、AI语音、以及使用DApp作为交易中介平台的图像生成项目。
那么区块链中的去中心化应用产生了新的需求，基于链游方向、社交方向和NFT方向的AI项目旨在解决区块链中的用户痛点，比如rct.ai就解决了链游用户的痛点针对手动重复操作的问题，镜像世界解决了链游的开发，其他项目针对区块链社交和NFT进行开发。
目前，在Web3社交的初级阶段，AI的引入更多是一种叙事方式。未来AI项目研发的一些可能的方向：
- 增强数据隐私： Web3利用zk技术可以最大限度地保护数据隐私，AI可以在不损害隐私的情况下分析数据。
- 智能合约： Web3技术可以通过智能合约将AI应用集成到Web3应用中，从而实现AI模型的可控性。此类应用可用于模型和数据集的交易，实现交易过程自动化，并利用ZK技术保护用户数据。然而，此类项目面临开源数据集和开源模型的影响。试想：如果用户可以在 Hugging Face 上获取开源数据和模型，并使用自动训练训练，为什么还要在区块链平台上进行交易呢？面对Web2公司的冲击，Web3 AI模型和数据集交易没有足够的护城河。
- 更高效的机器学习： Web3技术可以以去中心化的方式提高机器学习的效率，使AI应用程序更快、更可靠。这已经应用于传统的人工智能训练中。
比如KataGo，AlphaGo的改进版，采用了分布式训练技术，让全世界想要更新这个AI的人自愿提供算力训练。区块链中的应用可以类似于Gitcoin，可以通过捐赠算力获得POAP，也可以类似于AMM，提供流动性激励，成为收费出租算力的平台。
但由于币价波动较大，此类应用比传统GPU算力更加昂贵。租赁没有优势。
除非平台本身从事金融业务，从协议捕获的价值中补贴用户就足够了，比如Numerai，利用AI技术从股市中获利，这使得足够多的用户愿意提供三要素AI进入平台。
结论
目前，无论是区块链原生的AI基础设施，还是利用AI引擎实现应用场景的加密项目，都处于起步阶段。主要目标是创建适用的底层基础设施并整合代币经济和硬件提供商。 、数据提供商、AI算法等人工智能解决方案。
但两者的融合也面临诸多挑战。首先，区块链往往是Rollup、ZK等复杂技术，这会给AI获取数据带来挑战。其次，没有足够的连续实验数据来支持人工智能在区块链生态系统中的适用性以及人工智能引擎应对突发事件的能力。最后，加密领域垃圾AI概念的虚假项目频频出现，很容易让人们对该领域的探索失去信心。
所有解决传统AI问题的区块链AI项目都需要回答一个问题：为什么这个平台需要在区块链上引入代币？这使得Web2市场中现有的交易对象，如模型、数据和算力平台等，都存在上手的劣势。
通证经济学就像一个飞轮，可以改变项目盛衰的周期。当下想要前进，就需要考虑平台的实际用户，即获客问题。需求的不可替代性是项目的护城河。缺乏护城河的项目可以取得短期成功，但不会有足够的用户和强大的开发者生态系统。当需求是一个伪命题时，经济激励是不可持续的，项目的生命周期将会缩短。我们期待更多基于真实用户和不可替代需求的AI+Web3项目的出现。它们旨在满足Web2中未完成或完成较差的需求，因此需要将它们原生引入到Web3中。
无论如何，AI融入Web3是未来的技术趋势，现阶段已经出现了一些Web3应用与人工智能结合的例子。随着时间的推移，更多相关的Web3基础设施和新模式将会陆续出现。
免责声明： 本网站上的信息作为一般市场评论提供，不构成投资建议。 我们鼓励您在投资前进行自己的研究。
加入我们以跟踪新闻： https://linktr.ee/coincu
哈罗德
钱库 新闻
作者
知识库
盘点AI赛道上的Web3项目：这两项顶尖技术如何结合？
OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 推出仅两个月后月活跃用户就达到 100 亿，使其成为历史上增长最快的应用程序。如此强大的“增粉”能力，迅速将AI的热度传播到了加密领域。 10月XNUMX日， 彭博 报道 微软正在考虑向 ChatGPT 的开发商 OpenAI 投资 10 亿美元。所有AI概念的加密货币都被彻底引爆。那么加密世界的关键技术Web3呢？
在资本的帮助下，这两项备受瞩目的前沿技术能否融合？人工智能利用计算机通过模仿人脑的思维能力来解决问题。 OpenAI 为自然语言处理 (NLP) 模型提供大量训练数据，使其更加强大。在区块链技术构建的加密世界中，每天链上的海量数据可以为AI引擎提供“燃料”，让AIGC反馈出更好的策略。
此外，随着人工智能算法变得更加智能，人类变得更难理解他们如何得出决策和结论。区块链的不可变性质可以帮助我们访问人工智能在决策过程中使用的数据和流程的不可变记录。
与稳定AI相比， ChatGPT 与其他在传统领域获得大量关注和采用的人工智能相比，区块链更大的想象空间在于能够改变AI模型的经济体系。在 FOMO 情绪消退后，本文将探讨那些引入 AI 技术的加密项目的特点。 AI与区块链结合能产生什么样的化学反应？
人工智能基础设施
AI基础设施项目的共同特点是传统AI架构（数据、模型、算力）的分发和销售。他们通常使用自己的原生代币作为交换媒介。他们往往处于用户和服务提供商之间的中介地位，构建去中心化的交易市场。这些都是传统AI需要完成的任务，比如NLP、AI语音、CV领域都是利用DApp作为交易的中介平台。本质上，它是一个去中心化的市场，利用传统市场中的代币定价和交易。
开放架构人工智能
开放式结构 是一个用于构建和连接人工智能应用程序的平台。通过该平台，人工智能创新者、数据提供商、企业和基础设施提供商之间的协作将促进新智能算法和服务的创建和使用。 Openfabric生态系统由4种角色组成：算法创建者、数据提供者、基础设施提供者和服务消费者，其中服务消费者需要向其他3类服务提供者付费。
- 算法创建者： 利用他们的专业知识创建解决复杂业务问题的人工智能算法。
- 数据提供者： 确保训练人工智能算法所需的大量数据的分发。
- 基础设施提供商： 运行AI平台的所有硬件。
- 服务消费者： 需要特定业务产品或服务的最终用户。
欧莱链
Oraichain 是一个人工智能驱动的区块链预言机和生态系统。除了数据预言机之外，Oraichain 的目标是成为区块链领域完整的人工智能生态系统，作为创建智能合约和 Dapp 的基础层。以人工智能为基石，Oraichain开发了许多重要的创新产品和服务，包括人工智能喂价、全链上VRF、数据中心、拥有100多个人工智能API的人工智能市场、基于人工智能的NFT生成和NFT版权保护、 Protocol，一个人工智能驱动的收益聚合平台和 Cosmwasm IDE。
Fetch.ai
Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，任何人都可以共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，在 Fetch.ai 区块链上记录代理之间的任何协议。 FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。
SingularityNET
SingularityNET 是一个去中心化的人工智能平台和市场。开发人员将他们的服务发布到 SingularityNET 网络，使任何能够访问互联网的人都可以使用它们。开发人员可以使用本机 AGIX 代币对其服务进行收费。服务可以提供跨领域的推理或模型训练，例如图像、视频、语音、文本、时间序列、人工智能和网络分析。
SingularityNET 生态系统将为平台提供人工智能服务，并创造 AGIX 代币的大规模利用。这些 SingularityNET 衍生产品正在多个战略选择的垂直领域进行开发，包括 DeFi、机器人、生物技术与长寿、游戏与媒体、艺术与娱乐（音乐）以及企业级人工智能。
根生
Gensyn 协议是用于深度学习计算的 Layer1 网络，为向网络投入计算时间并执行 ML（机器学习）任务的供应方参与者提供即时奖励。该协议不需要行政监督或执行，而是通过智能合约以编程方式促进任务分配和支付。
该网络的根本挑战是验证已完成的机器学习工作。这是复杂性理论、博弈论、密码学和优化的交叉问题。 Gensyn 生态系统由 4 个角色组成：Committer、Resolver、Validator 和 Reporter。
- 提交者：提供要计算的任务并为已完成的工作单元付费。
- 求解器：执行模型训练并生成证明以供验证者验证。
- 验证者：将非确定性训练程序与确定性线性计算联系起来、复制求解器证明的部分以及将距离与预期阈值进行比较的关键。
- 告密者：检查验证者的工作并提出挑战，希望赢得头奖。
Gensyn 的愿景是通过分散 ML 计算来减少 Dapps 对 Web2 基础设施的依赖，为 Web3 应用程序提供重要的基础设施组件。
应用场景
在这样的应用场景中，该项目旨在以人工智能的形式应对近年来区块链发展所产生的新兴需求。
这些需求可以是让链游用户跳过繁琐的操作、让开发者能够快速开发链游、在区块链平台上进行社交、生成具有自己个性的头像、检测假NFT项目等。与传统AI平台不同，此类项目拥有强大的不可替代的需求，这使得他们拥有很深的护城河。同时，以新兴需求为卖点的平台发展难点在于获客。如何吸引足够多的人来证明自己平台的需求是可持续的、客观的，已经成为此类平台发展的一大难题。
连锁游览方向
在加密游戏“P2E”模式的主流金融体系下，用户面临着不断变化的玩法和大量重复的基础操作。 AI可以为玩家提供稳定的自动化流程，制定胜率更高的游戏策略。
随机数A我是一家利用AI为游戏行业提供完整解决方案的公司，其核心技术Chaos Box，是一个基于深度强化学习的AI引擎。 随机数A我为 Axie Infinity 开发了经过 AI 训练的 DRL（深度强化学习）模型。
由于Axie Infinity中所有卡牌的组合大约有10^23种，以及游戏等游戏的特点，因此模型 rct 人工智能 正在模拟大量战斗统计中提高效率和胜率。
此外，AI还可以为开发者提供动作原型。镜像世界是一个基于Solana的游戏矩阵虚拟世界。利用AI技术推出了结合Roguelike玩法的Mirrama和PVP竞技场游戏《Brawl of Mirrors》。此外，镜像世界还推出了一系列可以在游戏中互操作的NFT。这些 NFT 的原型是使用 AI 运动算法完成的。
社会方向
PLAI Labs专注于利用AI和Web3构建下一代社交平台，供用户一起玩耍、交谈、战斗、交易和冒险。该平台于32年16月获得a2023z的2万美元融资。目前，PLAI Labs已向外界展示了XNUMX款产品：
《Champions Ascension》是一款大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），玩家可以选择以 NFT 的形式拥有自己的角色，并可以在大型斗兽场竞技场中战斗、做任务、在自定义地下城中进行建造和竞争以及交易数字物品。
一个 AI 协议平台，将帮助处理从用户生成内容 (UGC) 到匹配 2D 到 3D 资产渲染的所有内容。
PLAI Labs计划今年推出V2白皮书，包括核心经济周期的细节（利用NFT和区块链增强体验）、UGC工具包（包括AI）计划……
NFT方向
艾丽西亚人工智能 提出了iNFT的概念，这是一种人工智能与区块链相结合的技术。融入人工智能后，NFT 具有交互性、生成性、可扩展性和唯一性等个性特征。
简单来说，如果一个NFT是一个数字人的作品，那么融入AI之后，它就变成了一个iNFT，一个能够与用户聊天的NFT作品。 10 年 2021 月 478,800 日，全球首枚 iNFT Alice 在苏富比以 XNUMX 美元拍卖。
改变状态机 (ASM) 是一个结合NFT、人工智能和机器学习的创新项目，为AI驱动的NFT提供训练动力。其愿景是成为使用 NFT 技术的人工智能的所有权和货币化协议。在ASM生态中，基于AI的Avatar被称为Agent，它由大脑和分身两部分组成。该项目还发行了 ASTO 代币来为 ASM 生态系统提供动力。
光纤 正在构建人工智能NFT验证协议，专注于社区内的NFT欺诈分析和NFT价值发现，旨在帮助整个NFT市场实现更高的真实性和透明度。 Optic智能引擎通过学习真实的NFT系列来检索市场上的NFT集合。然后 Optic 返回一个匹配分数，表明已检查的 NFT 与真实 NFT 的匹配程度。
Optic 于 11 年 2022 月完成了由 Pantera Capital 和 Kleiner Perkins 领投、Circle Ventures 和 Polygon Ventures 参与的 XNUMX 万美元融资。目前OpenSea已经采用Optic的Copymint检测服务。
趋势分析
从目前区块链AI项目的发展路径来看，AI的基础设施由数据、算法、算力三部分组成。一个正常的人工智能项目想要实现人工智能生成或分析的能力，需要一个模型和数据集，以及一个软件本体及其调用模型的GUI。那么这个领域的模型和数据集的分发、模型的训练（算力租赁）、软件前端的开发都有中介，这将催生旨在高效满足客户需求的区块链人工智能项目。
例如，上面的 Fetch.ai 充当中介，允许客户使用其原生代币交易数据集。 SingularityNET允许客户向开发者购买算力培训服务。 Openfabric AI客户需要从提供商处获取模型（算法）、数据集、基础设施（软件）和其他服务。 Humans.ai本质上是封装在NFT数据集训练出来的AI模型，由用户用原生代币购买，
Gensyn本质上是一个去中心化的算力租赁平台。这些都是传统AI需要完成的任务，比如自然语言处理、AI语音、以及使用DApp作为交易中介平台的图像生成项目。
那么区块链中的去中心化应用产生了新的需求，基于链游方向、社交方向和NFT方向的AI项目旨在解决区块链中的用户痛点，比如rct.ai就解决了链游用户的痛点针对手动重复操作的问题，镜像世界解决了链游的开发，其他项目针对区块链社交和NFT进行开发。
目前，在Web3社交的初级阶段，AI的引入更多是一种叙事方式。未来AI项目研发的一些可能的方向：
- 增强数据隐私： Web3利用zk技术可以最大限度地保护数据隐私，AI可以在不损害隐私的情况下分析数据。
- 智能合约： Web3技术可以通过智能合约将AI应用集成到Web3应用中，从而实现AI模型的可控性。此类应用可用于模型和数据集的交易，实现交易过程自动化，并利用ZK技术保护用户数据。然而，此类项目面临开源数据集和开源模型的影响。试想：如果用户可以在 Hugging Face 上获取开源数据和模型，并使用自动训练训练，为什么还要在区块链平台上进行交易呢？面对Web2公司的冲击，Web3 AI模型和数据集交易没有足够的护城河。
- 更高效的机器学习： Web3技术可以以去中心化的方式提高机器学习的效率，使AI应用程序更快、更可靠。这已经应用于传统的人工智能训练中。
比如KataGo，AlphaGo的改进版，采用了分布式训练技术，让全世界想要更新这个AI的人自愿提供算力训练。区块链中的应用可以类似于Gitcoin，可以通过捐赠算力获得POAP，也可以类似于AMM，提供流动性激励，成为收费出租算力的平台。
但由于币价波动较大，此类应用比传统GPU算力更加昂贵。租赁没有优势。
除非平台本身从事金融业务，从协议捕获的价值中补贴用户就足够了，比如Numerai，利用AI技术从股市中获利，这使得足够多的用户愿意提供三要素AI进入平台。
结论
目前，无论是区块链原生的AI基础设施，还是利用AI引擎实现应用场景的加密项目，都处于起步阶段。主要目标是创建适用的底层基础设施并整合代币经济和硬件提供商。 、数据提供商、AI算法等人工智能解决方案。
但两者的融合也面临诸多挑战。首先，区块链往往是Rollup、ZK等复杂技术，这会给AI获取数据带来挑战。其次，没有足够的连续实验数据来支持人工智能在区块链生态系统中的适用性以及人工智能引擎应对突发事件的能力。最后，加密领域垃圾AI概念的虚假项目频频出现，很容易让人们对该领域的探索失去信心。
所有解决传统AI问题的区块链AI项目都需要回答一个问题：为什么这个平台需要在区块链上引入代币？这使得Web2市场中现有的交易对象，如模型、数据和算力平台等，都存在上手的劣势。
通证经济学就像一个飞轮，可以改变项目盛衰的周期。当下想要前进，就需要考虑平台的实际用户，即获客问题。需求的不可替代性是项目的护城河。缺乏护城河的项目可以取得短期成功，但不会有足够的用户和强大的开发者生态系统。当需求是一个伪命题时，经济激励是不可持续的，项目的生命周期将会缩短。我们期待更多基于真实用户和不可替代需求的AI+Web3项目的出现。它们旨在满足Web2中未完成或完成较差的需求，因此需要将它们原生引入到Web3中。
无论如何，AI融入Web3是未来的技术趋势，现阶段已经出现了一些Web3应用与人工智能结合的例子。随着时间的推移，更多相关的Web3基础设施和新模式将会陆续出现。
免责声明： 本网站上的信息作为一般市场评论提供，不构成投资建议。 我们鼓励您在投资前进行自己的研究。
加入我们以跟踪新闻： https://linktr.ee/coincu
哈罗德
钱库 新闻
