嘉宾作者： Phoebe Peng

最近，OpenAI 发布了一款名为 Sora 的新工具，可基于文本生成 AI 视频。与去年推出的 AI 搜索问答、文字到图像等形式相比，Sora 的推出代表了 AI 技术的重大进步。这一新工具的首次亮相不仅引起了科技界的广泛关注，也引发了加密货币市场的狂热。许多 AI 相关项目大幅增加，吸引了大量资金涌入。

1. AI 赛道概览

2023 年，OpenAI 的聊天机器人产品 ChatGPT 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速成为 AI 领域的全球焦点，引发了 AI 热潮。这也引发了加密货币市场 AI 走势的看涨趋势，出现了各种 AI 相关项目。今年，OpenAI 推出了一款全新产品 Sora，引领用户预测能否继续 AI 浪潮，为行业带来更多创新和突破。

AI（人工智能）是使用计算和机器来模拟人类推理和解决问题的能力。随着 AI 技术的不断发展和应用以及加密货币市场的蓬勃发展，AI 在加密货币领域的应用逐渐成为焦点。 

在加密货币领域，AI 主题涵盖了一系列项目和应用程序，这些项目和应用程序利用 AI 技术来解决加密货币和区块链问题。

根据CoinGecko的数据，截至2024年2月22日，AI轨道代币的总市值已超过174亿美元。

3. AI 在加密货币领域的应用

随着加密货币市场不断成熟，AI 技术的应用范围越来越广，AI 主题加密货币项目正朝着多元化和创新方向发展。各种项目都在试图通过区块链技术实施和推广 AI 的应用。

1. 去中心化计算的应用：通过众包计算将闲置计算资源 （CPU + GPU） 整合到市场中，为预训练和微调等众多任务提供低成本计算资源。Akash和Render等项目正在探索这一领域，旨在解决计算资源的分配和利用问题。然而，市场担心众包计算可能无法实现规模经济，大多数高性能 GPU 并非由消费者所有。

2. 去中心化推理趋势：以去中心化方式运行开源模型推断，解决了中心化服务可能产生的隐私和审查问题。Ritual 和 Ollama 等项目正在探索这一领域，希望为用户提供更安全、更私密的推理服务。

3. 开发链上 AI 代理：AI Arena 和 MyShell 等项目利用机器学习和加密货币支付的链上应用程序来解决代理之间的交易和支付问题，致力于探索这一领域。

4. 数据和模型来源的管理和价值捕获：区块链技术可实现数据和机器学习模型的自主管理，解决数据垄断和欺诈等问题。Vana 和 Rainfall 等项目正在探索这一领域，试图建立便携式数据和模型来促进其流动，并支持个性化网络的发展。

5. 代币奖励申请：为了鼓励用户参与，并通过加密货币代币激励为 AI 应用提供更广阔的市场，MyShell 和 Deva 等项目正在探索这一领域，并试图吸引用户参与。此外，使用加密货币代币激励机器学习操作可以鼓励优化权重和微调等操作，从而提高模型性能和准确性。与此同时，Bittensor 和 Ritual 等项目旨在解决质量和准确性问题。

6. 链上验证的重要性：链上模型可验证性可增强模型的可组合性，为代理提供更可靠的服务。Modulus Labs 和 Upshot.ai：// 等项目正在解决这一问题，旨在解决代理的可靠性和可验证性问题。

7. 策略制作和 Web3 搜索的应用： 与 ChatGPT 相关的利基产品，如 AI 投资和交易分析，能够根据 ChatGPT 和交易数据库进行详细分析和研究。例如，Bybit 推出了 TradeGPT，提供个性化指导。该平台利用 Bybit 的综合数据存储库，为每位用户的投资之旅提供切实可行的情报和战略建议。另一个例子是，TypoX 旨在成为谷歌搜索 Web3，它将帮助用户了解 Web3 世界的一切。

3. AI 领域最具代表性的 10 大项目

4. 投资机会和 AI 追踪风险分析

作为加密货币领域的一个重要领域，AI 赛道提供了丰富的投资机会和一定的风险。

投资机会

AI+加密货币整合趋势：AI 赛道是一个需求驱动型板块。据信，在不久的将来，AI 与加密货币的整合将成为一种主导趋势。此次整合有望提高智能合约的开发效率、可听性和安全性以及用户可访问性。这种整合不仅限于加密货币领域，也为链上开发者和用户的体验带来了新的改进和补充。

巨大需求：加密货币领域的 AI 项目可满足市场对智能合约、数据管理和机器学习等的迫切需求。 随着加密货币和区块链应用的普及，对智能解决方案的需求将持续增长。

技术创新带来的市场潜力：这些项目利用创新的 AI 技术和区块链解决方案，为加密货币领域带来前所未有的市场潜力。例如，智能合约的智能化和可听性将得到显著提升，从而提高区块链应用程序的安全性和可信度。

知名机构支持：一些项目已获得知名机构和投资者的支持和资金，为项目开发提供了强大的资金和资源支持。

风险分析

未成熟技术：AI 技术尚未成熟，算法的稳定性和性能仍面临挑战。投资者需要仔细评估所涉及的技术风险。

产品实现：一些项目的技术解决方案还不够成熟，因此它们是否只是炒作和概念，需要持续观察和验证。

数据隐私问题：AI 应用程序涉及大量用户数据，数据隐私泄露和滥用的风险仍然存在。

项目质量：AI 赛道极具竞争力，项目质量各不相同。因此，可能存在试图利用市场的低质量项目，需要仔细审查项目团队的能力、产品功能和技术优势。

6. AI 发展前景展望

AI 在加密货币领域的崛起为整个行业带来了前所未有的创新和机遇。因此，未来可能会出现许多重大进展。

1. 用户体验和可访问性更强：AI 技术为加密货币领域带来了与 Web 2.0 类似的创新，从基础架构开发到用户体验和可访问性，无所不包。借助 AI 技术，用户可以更轻松地与加密货币世界互动，享受更便捷、更智能的服务。

2. 大幅提升开发效率：OpenAI 和 Copilot AI 等产品正在推动开发效率的提高，有望将开发人员的工作效率提高数倍。AI 辅助开发平台已开始在 Layer 1 和 DeFi 应用中发挥作用，这将大大促进加密货币与 AI 技术的整合

3. 增强链上安全：AI 的集成不仅提高了开发效率，还为链上安全带来了新的改进。例如，https：//CUBE3.AI 和 TestMachine 等公司正在为智能合约审计和实时威胁监控开发 AI 集成，这将有助于提高链上应用程序的安全性和稳定性。

4. 垂直领域发展：去中心化计算、ZKML 和 AI 代理等技术的发展将推动加密货币和 AI 技术在垂直领域的深度融合。这些领域为加密货币和 AI 的未来发展奠定了坚实的基础，预示着未来许多激动人心的创新和应用场景。

总而言之，加密货币领域的 AI 主题领域将继续吸引市场关注和投资青睐，项目在技术创新、营销和团队建设等方面不断增长。随着技术的进一步进步和商业应用的探索，加密货币和 AI 技术的融合将带来更智能、更高效和安全的数字经济生态系统。

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