A fusão de IA e Blockchain: Análise de oportunidades e desafios de investimento
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Blockchain tornou o AI+Crypto um ponto quente de investimento. As características de descentralização, alta transparência e baixo consumo de energia do Blockchain compensam efetivamente os problemas de centralização e falta de transparência dos sistemas de IA, e a combinação de ambos traz novas oportunidades para a indústria.
Os especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de AI e Blockchain se divide principalmente em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface, regras e objetivos. O papel da AI no Crypto deve ser considerado mais sob a perspectiva da "aplicação", incluindo a otimização do poder de cálculo, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa dividem a aplicação da IA em Crypto em três camadas: camada base, camada de execução e camada de aplicação. Cada camada apresenta oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, fornecendo soluções seguras e verificáveis para o comportamento de agentes de IA. A IA também demonstra um enorme potencial em aspectos de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham papéis importantes no campo DeFi.
Este artigo irá explorar detalhadamente as direções de investimento na pista AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento em infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação de IA e Blockchain a partir de uma estratégia de investimento de médio a longo prazo.
Direções principais da pista de IA
Especialistas classificam as aplicações que combinam AI e Blockchain em 4 grandes categorias:
AI como participante na aplicação
AI como interface de aplicação
Regras da IA como aplicação
IA como objetivo da aplicação
Do ponto de vista da produtividade vs relações de produção, o Crypto oferece principalmente relações de produção. Pode ser considerado a partir de três direções:
Otimização de poder computacional: fornecer recursos de computação descentralizados e eficientes.
Algoritmo de otimização: promover o compartilhamento e a inovação de algoritmos/modelos de código aberto
Otimização de dados: armazenamento descentralizado de dados, contribuição e gestão de segurança
Os especialistas da indústria acreditam que os projetos AI+Web3 podem explorar três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. A camada básica inclui treinamento de modelos, dados, poder computacional descentralizado, etc.; a camada de execução inclui processamento de dados, AI agent, zkML, etc.; a camada de aplicação foca principalmente nas direções AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverso, etc.
Entre eles, os projetos de infraestrutura e camada de aplicação estão a desenvolver-se rapidamente, como Io.net na camada de potência de cálculo, Flock na camada de modelo base, ZeroGravity na infraestrutura de Blockchain e Myshell como agente de IA.
Os seguintes tópicos merecem atenção especial:
Um, direção zkML
A tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para monitorar o comportamento de agentes de IA. Ela resolve o problema de proteção da privacidade entre o modelo de IA e as entradas, garantindo a verificabilidade do processo de inferência. O zkML torna os contratos inteligentes mais flexíveis, podendo adaptar-se a mais cenários de aplicação.
projeto típico de tecnologia zkML
Modulus Labs: um dos projetos ZKML mais diversificados, construindo exemplos de aplicações de IA em blockchain, como RockyBot e Leela vs. the World.
Giza: Protocolo para implantação de modelos de IA na blockchain, utilizando formato ONNX e tecnologias como Giza Transpiler.
Zkaptcha: Focado em questões de robôs Web3, fornece serviços de captcha para contratos inteligentes, utilizando provas de conhecimento zero para criar contratos inteligentes resistentes a ataques de bruxa.
Dois, Direção de Processamento de Dados
As quebras de AI na camada de execução incluem principalmente:
a. IA e análise de dados em cadeia: utilizar LLM e algoritmos de aprendizagem profunda para extrair dados e obter insights.
b. Desenvolvimento de dApps de IA e Automação: Projetos de infraestrutura para Devops, ajudando os desenvolvedores a escrever rapidamente contratos inteligentes.
c. AI e segurança das transações em blockchain: implementar agentes de AI na blockchain para aumentar a segurança e a credibilidade das aplicações de AI.
Caso de projeto: Plataforma de segurança SeQure, utilizando IA para monitoramento e análise em tempo real, defendendo contra ataques maliciosos e vazamentos de dados.
Três, Direção AI+DeFi
As direções importantes da combinação de AI e DeFi incluem:
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência e os rendimentos do AMM.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias inteligentes de proteção de liquidação.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depende de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a inteligência e flexibilidade dos produtos.
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação de IA em projetos GameFi inclui principalmente:
Otimização de estratégia de jogo: ajuste em tempo real da dificuldade e estratégia do jogo, oferecendo uma experiência personalizada.
Gestão de Utilização de Ativos de Jogo: ajudar os jogadores a gerir e negociar eficazmente ativos virtuais.
Aumentar a interatividade dos jogos: criar NPCs responsivos inteligentes para realizar interações naturais e fluidas.
Análise da Dimensão Temporal da Estratégia de Investimento
Curto prazo: Focar nas áreas onde a IA está a ser aplicada pela primeira vez no Crypto, como aplicações de IA conceptuais e memes.
Período médio: Focar na combinação de AI Agent com Intent, bem como com contratos inteligentes. AI Agent é a pista de segmento de ponta mais próxima da aplicação em larga escala.
A longo prazo: a combinação de AI e tecnologia zkML terá um impacto profundo no campo do Crypto.
De um modo geral, a fusão da IA com a Blockchain oferece aos investidores oportunidades diversificadas, com projetos de grande potencial desde a infraestrutura até o nível de aplicação. À medida que a tecnologia continua a evoluir, este setor continuará a atrair a atenção dos investidores e impulsionar o avanço de toda a indústria.
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RektButSmiling
· 07-26 08:00
A oportunidade chegou? Então eu entendo muito bem.
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GateUser-cff9c776
· 07-25 16:52
armadilha um zk-SNARKs e quer me fazer fechar todas as posições e comprar na baixa? Sonhando.
IA e Blockchain: Análise das Quatro Principais Direções de Investimento e Estratégias de Desenvolvimento a Longo Prazo
A fusão de IA e Blockchain: Análise de oportunidades e desafios de investimento
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Blockchain tornou o AI+Crypto um ponto quente de investimento. As características de descentralização, alta transparência e baixo consumo de energia do Blockchain compensam efetivamente os problemas de centralização e falta de transparência dos sistemas de IA, e a combinação de ambos traz novas oportunidades para a indústria.
Os especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de AI e Blockchain se divide principalmente em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface, regras e objetivos. O papel da AI no Crypto deve ser considerado mais sob a perspectiva da "aplicação", incluindo a otimização do poder de cálculo, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa dividem a aplicação da IA em Crypto em três camadas: camada base, camada de execução e camada de aplicação. Cada camada apresenta oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, fornecendo soluções seguras e verificáveis para o comportamento de agentes de IA. A IA também demonstra um enorme potencial em aspectos de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham papéis importantes no campo DeFi.
Este artigo irá explorar detalhadamente as direções de investimento na pista AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento em infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação de IA e Blockchain a partir de uma estratégia de investimento de médio a longo prazo.
Direções principais da pista de IA
Especialistas classificam as aplicações que combinam AI e Blockchain em 4 grandes categorias:
Do ponto de vista da produtividade vs relações de produção, o Crypto oferece principalmente relações de produção. Pode ser considerado a partir de três direções:
Os especialistas da indústria acreditam que os projetos AI+Web3 podem explorar três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. A camada básica inclui treinamento de modelos, dados, poder computacional descentralizado, etc.; a camada de execução inclui processamento de dados, AI agent, zkML, etc.; a camada de aplicação foca principalmente nas direções AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverso, etc.
Entre eles, os projetos de infraestrutura e camada de aplicação estão a desenvolver-se rapidamente, como Io.net na camada de potência de cálculo, Flock na camada de modelo base, ZeroGravity na infraestrutura de Blockchain e Myshell como agente de IA.
Os seguintes tópicos merecem atenção especial:
Um, direção zkML
A tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para monitorar o comportamento de agentes de IA. Ela resolve o problema de proteção da privacidade entre o modelo de IA e as entradas, garantindo a verificabilidade do processo de inferência. O zkML torna os contratos inteligentes mais flexíveis, podendo adaptar-se a mais cenários de aplicação.
projeto típico de tecnologia zkML
Modulus Labs: um dos projetos ZKML mais diversificados, construindo exemplos de aplicações de IA em blockchain, como RockyBot e Leela vs. the World.
Giza: Protocolo para implantação de modelos de IA na blockchain, utilizando formato ONNX e tecnologias como Giza Transpiler.
Zkaptcha: Focado em questões de robôs Web3, fornece serviços de captcha para contratos inteligentes, utilizando provas de conhecimento zero para criar contratos inteligentes resistentes a ataques de bruxa.
Dois, Direção de Processamento de Dados
As quebras de AI na camada de execução incluem principalmente:
a. IA e análise de dados em cadeia: utilizar LLM e algoritmos de aprendizagem profunda para extrair dados e obter insights.
b. Desenvolvimento de dApps de IA e Automação: Projetos de infraestrutura para Devops, ajudando os desenvolvedores a escrever rapidamente contratos inteligentes.
c. AI e segurança das transações em blockchain: implementar agentes de AI na blockchain para aumentar a segurança e a credibilidade das aplicações de AI.
Caso de projeto: Plataforma de segurança SeQure, utilizando IA para monitoramento e análise em tempo real, defendendo contra ataques maliciosos e vazamentos de dados.
Três, Direção AI+DeFi
As direções importantes da combinação de AI e DeFi incluem:
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência e os rendimentos do AMM.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias inteligentes de proteção de liquidação.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depende de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a inteligência e flexibilidade dos produtos.
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação de IA em projetos GameFi inclui principalmente:
Otimização de estratégia de jogo: ajuste em tempo real da dificuldade e estratégia do jogo, oferecendo uma experiência personalizada.
Gestão de Utilização de Ativos de Jogo: ajudar os jogadores a gerir e negociar eficazmente ativos virtuais.
Aumentar a interatividade dos jogos: criar NPCs responsivos inteligentes para realizar interações naturais e fluidas.
Análise da Dimensão Temporal da Estratégia de Investimento
Curto prazo: Focar nas áreas onde a IA está a ser aplicada pela primeira vez no Crypto, como aplicações de IA conceptuais e memes.
Período médio: Focar na combinação de AI Agent com Intent, bem como com contratos inteligentes. AI Agent é a pista de segmento de ponta mais próxima da aplicação em larga escala.
A longo prazo: a combinação de AI e tecnologia zkML terá um impacto profundo no campo do Crypto.
De um modo geral, a fusão da IA com a Blockchain oferece aos investidores oportunidades diversificadas, com projetos de grande potencial desde a infraestrutura até o nível de aplicação. À medida que a tecnologia continua a evoluir, este setor continuará a atrair a atenção dos investidores e impulsionar o avanço de toda a indústria.