La fusión de la IA y la cadena de bloques: análisis de oportunidades y desafíos de inversión
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la Cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia y bajo consumo energético de la Cadena de bloques compensan efectivamente los problemas de centralización y falta de transparencia de los sistemas de IA, y la combinación de ambos trae nuevas oportunidades a la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de la IA y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación clasifican la aplicación de la IA en Crypto en tres capas: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Cada capa presenta oportunidades que valen la pena explorar. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para las acciones de los agentes de IA. La IA también muestra un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de las transacciones en cadena en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM desempeñan un papel importante en el campo de DeFi.
Este artículo explorará en detalle la dirección de inversión en el sector de AI+Crypto, enfocándose en la innovación y el desarrollo en la infraestructura y la capa de aplicación, y analizará las perspectivas y desafíos de la combinación de AI y Cadena de bloques desde una perspectiva de estrategia de inversión a medio y largo plazo.
Direcciones clave en la pista de IA
Los expertos clasifican las aplicaciones que combinan la IA con la Cadena de bloques en 4 grandes categorías:
La IA como participante en la aplicación
AI como interfaz de aplicación
Reglas de la IA como aplicación
AI como objetivo de la aplicación
Desde la perspectiva de la productividad vs las relaciones de producción, Crypto principalmente ofrece relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Optimizar la potencia de cálculo: proporcionar recursos de cálculo descentralizados y eficientes.
Algoritmo de optimización: promover el intercambio y la innovación de algoritmos/modelos de código abierto
Optimización de datos: almacenamiento descentralizado de datos, contribución y gestión de seguridad
Los expertos de la industria creen que los proyectos AI+Web3 pueden explorar en tres direcciones: la capa base, la capa de ejecución y la capa de aplicación. La capa base incluye el entrenamiento de modelos, datos, capacidad de cálculo descentralizada, etc.; la capa de ejecución incluye procesamiento de datos, agentes de IA, zkML, etc.; la capa de aplicación se centra principalmente en direcciones como AI+DeFi, AI+GameFi y el metaverso.
Entre ellos, los proyectos de infraestructura y de capa de aplicación se desarrollan rápidamente, como Io.net en la capa de potencia de cálculo, Flock en la capa de modelo base, la infraestructura de cadena de bloques ZeroGravity, y el agente de IA Myshell, entre otros.
Los siguientes enfoques merecen especial atención:
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para monitorear el comportamiento de los agentes de IA. Resuelve el problema de protección de la privacidad de los modelos de IA y sus entradas, garantizando la verificabilidad del proceso de inferencia. zkML hace que los contratos inteligentes sean más flexibles, pudiendo adaptarse a más escenarios de aplicación.
proyecto típico de tecnología zkML
Modulus Labs: uno de los proyectos ZKML más diversificados, construyendo ejemplos de aplicaciones de IA en la cadena, como RockyBot y Leela vs. the World.
Giza: Protocolo para desplegar modelos de IA en la cadena de bloques, utilizando el formato ONNX y tecnologías como Giza Transpiler.
Zkaptcha: Se centra en problemas de bots Web3, proporciona servicios de captcha para contratos inteligentes, utiliza pruebas de conocimiento cero para crear contratos inteligentes resistentes a ataques de brujas.
Dos, Dirección del procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución incluyen principalmente:
a. IA y análisis de datos en la cadena: utilizar LLM y algoritmos de aprendizaje profundo para extraer datos y obtener información.
b. Desarrollo de dApps de IA y automatización: proyectos de infraestructura para Devops que ayudan a los desarrolladores a escribir contratos inteligentes rápidamente.
c. AI y la seguridad de las transacciones en la cadena de bloques: implementar agentes de IA en la cadena de bloques para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA.
Caso de proyecto: Plataforma de seguridad SeQure, que utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real, defendiendo contra ataques maliciosos y filtraciones de datos.
Tres, dirección AI+DeFi
Las direcciones importantes de la combinación de IA y DeFi incluyen:
Robots de trading impulsados por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y los posibles movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos de AMM.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para lograr estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende de modelos financieros de IA para diseñar mecanismos de tesorería, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
Cuatro, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi incluye principalmente:
Optimización de estrategias de juego: ajustar en tiempo real la dificultad y las estrategias del juego, proporcionando una experiencia personalizada.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayudar a los jugadores a gestionar y negociar eficazmente activos virtuales.
Aumentar la interacción del juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para lograr interacciones naturales y fluidas.
Análisis de la dimensión temporal de la estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a los campos donde la IA se implementa primero en Crypto, como aplicaciones de IA conceptuales y memes.
Mediano plazo: prestar atención a la combinación de AI Agent e Intent, así como a su integración con contratos inteligentes. AI Agent es la pista de segmento más avanzada y cercana a la aplicación a gran escala.
A largo plazo: la combinación de la tecnología AI y zkML tendrá un profundo impacto en el campo de las Crypto.
En general, la fusión de la IA y la Cadena de bloques ofrece a los inversores oportunidades diversificadas, con proyectos de gran potencial en todos los niveles, desde la infraestructura hasta la capa de aplicación. A medida que la tecnología continúa avanzando, este campo seguirá atrayendo la atención de los inversores y impulsando el desarrollo de toda la industria.
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RektButSmiling
· 07-26 08:00
¿La oportunidad ha llegado? Entonces sé muy bien de qué hablo.
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GateUser-cff9c776
· 07-25 16:52
¿Trampa? ¿Crees que con un zk-SNARKs me vas a engañar para cerrar todas las posiciones y comprar la caída? ¡Sueña!
AI y Cadena de bloques combinados: análisis de cuatro direcciones de inversión y estrategias de desarrollo a largo plazo
La fusión de la IA y la cadena de bloques: análisis de oportunidades y desafíos de inversión
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la Cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia y bajo consumo energético de la Cadena de bloques compensan efectivamente los problemas de centralización y falta de transparencia de los sistemas de IA, y la combinación de ambos trae nuevas oportunidades a la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de la IA y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación clasifican la aplicación de la IA en Crypto en tres capas: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Cada capa presenta oportunidades que valen la pena explorar. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para las acciones de los agentes de IA. La IA también muestra un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de las transacciones en cadena en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM desempeñan un papel importante en el campo de DeFi.
Este artículo explorará en detalle la dirección de inversión en el sector de AI+Crypto, enfocándose en la innovación y el desarrollo en la infraestructura y la capa de aplicación, y analizará las perspectivas y desafíos de la combinación de AI y Cadena de bloques desde una perspectiva de estrategia de inversión a medio y largo plazo.
Direcciones clave en la pista de IA
Los expertos clasifican las aplicaciones que combinan la IA con la Cadena de bloques en 4 grandes categorías:
Desde la perspectiva de la productividad vs las relaciones de producción, Crypto principalmente ofrece relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Los expertos de la industria creen que los proyectos AI+Web3 pueden explorar en tres direcciones: la capa base, la capa de ejecución y la capa de aplicación. La capa base incluye el entrenamiento de modelos, datos, capacidad de cálculo descentralizada, etc.; la capa de ejecución incluye procesamiento de datos, agentes de IA, zkML, etc.; la capa de aplicación se centra principalmente en direcciones como AI+DeFi, AI+GameFi y el metaverso.
Entre ellos, los proyectos de infraestructura y de capa de aplicación se desarrollan rápidamente, como Io.net en la capa de potencia de cálculo, Flock en la capa de modelo base, la infraestructura de cadena de bloques ZeroGravity, y el agente de IA Myshell, entre otros.
Los siguientes enfoques merecen especial atención:
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para monitorear el comportamiento de los agentes de IA. Resuelve el problema de protección de la privacidad de los modelos de IA y sus entradas, garantizando la verificabilidad del proceso de inferencia. zkML hace que los contratos inteligentes sean más flexibles, pudiendo adaptarse a más escenarios de aplicación.
proyecto típico de tecnología zkML
Modulus Labs: uno de los proyectos ZKML más diversificados, construyendo ejemplos de aplicaciones de IA en la cadena, como RockyBot y Leela vs. the World.
Giza: Protocolo para desplegar modelos de IA en la cadena de bloques, utilizando el formato ONNX y tecnologías como Giza Transpiler.
Zkaptcha: Se centra en problemas de bots Web3, proporciona servicios de captcha para contratos inteligentes, utiliza pruebas de conocimiento cero para crear contratos inteligentes resistentes a ataques de brujas.
Dos, Dirección del procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución incluyen principalmente:
a. IA y análisis de datos en la cadena: utilizar LLM y algoritmos de aprendizaje profundo para extraer datos y obtener información.
b. Desarrollo de dApps de IA y automatización: proyectos de infraestructura para Devops que ayudan a los desarrolladores a escribir contratos inteligentes rápidamente.
c. AI y la seguridad de las transacciones en la cadena de bloques: implementar agentes de IA en la cadena de bloques para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA.
Caso de proyecto: Plataforma de seguridad SeQure, que utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real, defendiendo contra ataques maliciosos y filtraciones de datos.
Tres, dirección AI+DeFi
Las direcciones importantes de la combinación de IA y DeFi incluyen:
Robots de trading impulsados por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y los posibles movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos de AMM.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para lograr estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende de modelos financieros de IA para diseñar mecanismos de tesorería, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
Cuatro, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi incluye principalmente:
Optimización de estrategias de juego: ajustar en tiempo real la dificultad y las estrategias del juego, proporcionando una experiencia personalizada.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayudar a los jugadores a gestionar y negociar eficazmente activos virtuales.
Aumentar la interacción del juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para lograr interacciones naturales y fluidas.
Análisis de la dimensión temporal de la estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a los campos donde la IA se implementa primero en Crypto, como aplicaciones de IA conceptuales y memes.
Mediano plazo: prestar atención a la combinación de AI Agent e Intent, así como a su integración con contratos inteligentes. AI Agent es la pista de segmento más avanzada y cercana a la aplicación a gran escala.
A largo plazo: la combinación de la tecnología AI y zkML tendrá un profundo impacto en el campo de las Crypto.
En general, la fusión de la IA y la Cadena de bloques ofrece a los inversores oportunidades diversificadas, con proyectos de gran potencial en todos los niveles, desde la infraestructura hasta la capa de aplicación. A medida que la tecnología continúa avanzando, este campo seguirá atrayendo la atención de los inversores y impulsando el desarrollo de toda la industria.