Слияние ИИ и блокчейна: исследование перспектив и вызовов сочетания Web3 и искусственного интеллекта
В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и блокчейна сделало AI+Crypto горячей темой для инвестиций. Децентрализованный, высоко прозрачный, энергоэффективный и антимонопольный характер блокчейна дополняет системы ИИ, открывая новые возможности.
Эксперты отрасли считают, что применение сочетания ИИ и Блокчейн в основном делится на четыре категории: как участник приложения, интерфейс, правила и цели. Роль ИИ в Crypto следует рассматривать больше с точки зрения "приложения", включая оптимизацию вычислительной мощности, алгоритмов и данных.
Исследовательские организации классифицируют применение ИИ в криптовалюте на три уровня: базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. На каждом из этих уровней существуют возможности для исследования. Например, технология zkML, объединяющая доказательства с нулевым разглашением и блокчейн, предлагает безопасные, проверяемые и прозрачные решения для поведения ИИ-агентов. Кроме того, ИИ также демонстрирует огромный потенциал на уровне исполнения в таких областях, как обработка данных, автоматизация разработки dApp, безопасность транзакций в блокчейне и др. На уровне приложений ИИ-управляемые торговые роботы, инструменты прогнозной аналитики и управление ликвидностью AMM играют важную роль в области DeFi.
В данной статье подробно рассматриваются инвестиционные направления в области AI+Crypto, с акцентом на инновации и развитие на уровне инфраструктуры и приложений, а также анализируются перспективы и вызовы сочетания AI и Блокчейн с точки зрения среднесрочной и долгосрочной инвестиционной стратегии.
! 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)
Ключевые направления в AI
Блокчейн в центре, прозрачности, энергопотреблении, монополизации и других аспектах резко контрастирует с искусственным интеллектом. Эксперты отрасли разделяют применение AI в сочетании с Блокчейном на 4 основные категории:
ИИ как участник в приложении
ИИ как интерфейс приложения
Правила использования ИИ в приложениях
ИИ как цель приложения
С точки зрения производительных сил и производственных отношений, Crypto в основном предоставляет производственные отношения. Можно рассмотреть это с трех направлений:
Оптимизация вычислительной мощности: предоставление распределенных и эффективных ресурсов вычислительной мощности, снижение риска единой точки отказа, повышение общей вычислительной эффективности.
Оптимизация алгоритма: содействие открытости, обмену и инновациям алгоритмов или моделей.
Оптимизация данных: реализация децентрализованного хранения, внесения, использования и безопасного управления данными.
AI+Web3 проекты могут исследовать три направления: базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений:
Базовый уровень: включает в себя обучение моделей, данные, децентрализованные вычислительные мощности и оборудование, с акцентом на сочетание технологий zk и ML.
Исполнительный уровень: включает в себя обработку данных, передачу, а также технологии на уровне моделей, такие как AI agent, zkML, FHE и др.
Уровень приложений: в основном сосредоточен на AI+DeFi, AI+GameFi, метавселенной, AIGC и Meme, а также на уровнях Блокчейн, таких как 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 0xScope на уровне приложений.
! 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)
Основные направления исследования
Один. Направление zkML
Технология zkML, сочетая нулевые доказательства и Блокчейн, предлагает безопасное, проверяемое и прозрачное решение для мониторинга и ограничения поведения AI-агентов. Она может проверять выполнение AI определенных задач, защищая при этом конфиденциальность, что делает смарт-контракты более гибкими и адаптируемыми к большему количеству сценариев применения.
Типичные проекты включают:
Modulus Labs: разнообразные zkML проекты, создающие примеры AI приложений на блокчейне.
Giza: Протокол для развертывания AI моделей на Блокчейне, предоставляющий альтернативные пути для развития AI на Блокчейне.
Zkaptcha: сосредоточен на проблемах роботов в Web3, предоставляет услуги капчи для смарт-контрактов.
Два, направление обработки данных
Прорывы ИИ на уровне исполнения в основном проявляются в следующих аспектах:
ИИ и анализ данных на блокчейне: использование технологий ИИ для глубокого анализа данных блокчейна, получение большего количества инсайтов.
AI и автоматизация разработки dApp: использование инструментов AI для помощи разработчикам в быстром написании смарт-контрактов и автоматическом исправлении ошибок.
ИИ и безопасность транзакций в блокчейне: Развертывание ИИ-агентов на блокчейне для повышения безопасности и доверия к ИИ-приложениям.
Проектный случай: SeQure, безопасная платформа, использующая ИИ для мониторинга и анализа в реальном времени.
Три, направление AI+DeFi
Основные аспекты сочетания ИИ и DeFi проявляются в следующих областях:
AI-управляемый торговый робот: быстрое и точное выполнение сделок, анализ рыночных данных.
Управление ликвидностью AMM: интеллектуальная настройка диапазона ликвидности, оптимизация эффективности и доходности AMM.
Защита ликвидности и управление долговыми позициями: реализация стратегии интеллектуальной защиты ликвидности с использованием как ончейновых, так и оффчейновых данных.
Сложный дизайн структурированных продуктов DeFi: зависит от моделей финансового ИИ для проектирования механизмов казначейства, увеличивая умные и гибкие свойства 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-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
Четыре, направление AI+GameFi
Применение ИИ в проектах GameFi в основном проявляется в:
Оптимизация игровой стратегии: корректировка сложности и стратегии игры на основе изучения привычек игроков.
Управление использованием игровых активов: помогает игрокам эффективно управлять и торговать виртуальными активами внутри игр.
Улучшение взаимодействия в игре: создание интеллектуальных реактивных NPC для повышения погружения в игру.
Анализ инвестиционных стратегий
Краткосрочно: обращайте внимание на области, где ИИ впервые внедряется в Крипто, такие как концептуальные ИИ-приложения и мемы.
Среднесрочно: обратить внимание на сочетание AI Agent и Intent, а также на сочетание с умными контрактами.
Долгосрочно: обращайте внимание на сочетание технологий AI и zkML, это может в конечном итоге оказать глубокое влияние на сферу Crypto.
AI Агент как поднаправление считается наиболее приближенным к массовому применению в области ИИ. С точки зрения повествования, AI Агент можно сравнить с сексуальной и привлекательной женщиной, а GPU облачные вычисления — с солидным и зрелым бизнесменом, тогда как AI большие модели с уровнем DA выглядят как растрепанный ученый.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Искусственный интеллект и Web3: исследование новых возможностей AI+Crypto от базового уровня до уровня применения
Слияние ИИ и блокчейна: исследование перспектив и вызовов сочетания Web3 и искусственного интеллекта
В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и блокчейна сделало AI+Crypto горячей темой для инвестиций. Децентрализованный, высоко прозрачный, энергоэффективный и антимонопольный характер блокчейна дополняет системы ИИ, открывая новые возможности.
Эксперты отрасли считают, что применение сочетания ИИ и Блокчейн в основном делится на четыре категории: как участник приложения, интерфейс, правила и цели. Роль ИИ в Crypto следует рассматривать больше с точки зрения "приложения", включая оптимизацию вычислительной мощности, алгоритмов и данных.
Исследовательские организации классифицируют применение ИИ в криптовалюте на три уровня: базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. На каждом из этих уровней существуют возможности для исследования. Например, технология zkML, объединяющая доказательства с нулевым разглашением и блокчейн, предлагает безопасные, проверяемые и прозрачные решения для поведения ИИ-агентов. Кроме того, ИИ также демонстрирует огромный потенциал на уровне исполнения в таких областях, как обработка данных, автоматизация разработки dApp, безопасность транзакций в блокчейне и др. На уровне приложений ИИ-управляемые торговые роботы, инструменты прогнозной аналитики и управление ликвидностью AMM играют важную роль в области DeFi.
В данной статье подробно рассматриваются инвестиционные направления в области AI+Crypto, с акцентом на инновации и развитие на уровне инфраструктуры и приложений, а также анализируются перспективы и вызовы сочетания AI и Блокчейн с точки зрения среднесрочной и долгосрочной инвестиционной стратегии.
! 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)
Ключевые направления в AI
Блокчейн в центре, прозрачности, энергопотреблении, монополизации и других аспектах резко контрастирует с искусственным интеллектом. Эксперты отрасли разделяют применение AI в сочетании с Блокчейном на 4 основные категории:
С точки зрения производительных сил и производственных отношений, Crypto в основном предоставляет производственные отношения. Можно рассмотреть это с трех направлений:
AI+Web3 проекты могут исследовать три направления: базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений:
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 0xScope на уровне приложений.
! 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)
Основные направления исследования
Один. Направление zkML
Технология zkML, сочетая нулевые доказательства и Блокчейн, предлагает безопасное, проверяемое и прозрачное решение для мониторинга и ограничения поведения AI-агентов. Она может проверять выполнение AI определенных задач, защищая при этом конфиденциальность, что делает смарт-контракты более гибкими и адаптируемыми к большему количеству сценариев применения.
Типичные проекты включают:
Два, направление обработки данных
Прорывы ИИ на уровне исполнения в основном проявляются в следующих аспектах:
Проектный случай: SeQure, безопасная платформа, использующая ИИ для мониторинга и анализа в реальном времени.
Три, направление AI+DeFi
Основные аспекты сочетания ИИ и DeFi проявляются в следующих областях:
! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
Четыре, направление AI+GameFi
Применение ИИ в проектах GameFi в основном проявляется в:
Анализ инвестиционных стратегий
AI Агент как поднаправление считается наиболее приближенным к массовому применению в области ИИ. С точки зрения повествования, AI Агент можно сравнить с сексуальной и привлекательной женщиной, а GPU облачные вычисления — с солидным и зрелым бизнесменом, тогда как AI большие модели с уровнем DA выглядят как растрепанный ученый.