AI та Блокчейн: аналіз інвестиційних можливостей та викликів
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технології блокчейн зробив AI+Crypto інвестиційною гарячою темою. Децентралізованість, висока прозорість і низьке споживання енергії блокчейну ефективно компенсують централізованість і непрозорість системи AI, а їх поєднання приносить нові можливості для галузі.
Експерти в галузі вважають, що застосування поєднання AI та Блокчейн можна поділити на чотири категорії: як учасник застосування, інтерфейс, правила та цілі. Роль AI у Crypto слід розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.
Дослідницькі установи розділяють застосування штучного інтелекту в Crypto на базовий рівень, рівень виконання та прикладний рівень. Кожен рівень має можливості, які варто дослідити. Наприклад, технологія zkML, що поєднує нульові докази та блокчейн, забезпечує безпечне та перевіряється рішення для поведінки агентів ШІ. Штучний інтелект також демонструє великий потенціал у таких сферах виконання, як обробка даних, автоматизація розробки dApp, безпека транзакцій на ланцюзі тощо. На прикладному рівні торгові роботи на основі ШІ, інструменти прогнозного аналізу та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у DeFi.
Ця стаття детально розгляне інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, зосереджуючи увагу на інноваціях та розвитку на рівні інфраструктури та застосувань, а також проаналізує перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн з точки зору середньо- та довгострокових інвестиційних стратегій.
Основні напрямки в AI-індустрії
Експерти поділяють застосування поєднання ІІ та Блокчейн на 4 основні категорії:
ШІ як учасник у застосуванні
AI як інтерфейс застосування
Правила використання ШІ
ШІ як мета застосування
З точки зору продуктивності vs виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Це можна розглядати з трьох напрямків:
Оптимізація обчислювальної потужності: надання розподілених ефективних обчислювальних ресурсів
Оптимізація алгоритмів: сприяння відкритому обміну та інноваціям алгоритмів/моделей
Оптимізація даних: децентралізоване зберігання даних, внесок та управління безпекою
Експерти вважають, що проекти AI+Web3 можна досліджувати з трьох напрямків: базового рівня, рівня виконання та рівня застосування. Базовий рівень включає в себе навчання моделей, дані, децентралізовану обчислювальну потужність тощо; рівень виконання включає в себе обробку даних, AI agent, zkML тощо; рівень застосування в основному зосереджується на AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіті тощо.
Серед них швидко розвиваються проекти інфраструктури та прикладного рівня, такі як Io.net на рівні обчислювальної потужності, Flock на рівні базових моделей, інфраструктура Блокчейн ZeroGravity, AI agent Myshell тощо.
Наступні кілька напрямків варто особливо врахувати:
Один, напрямок zkML
Технологія zkML поєднує нульове знання та блокчейн, забезпечуючи безпечне та перевірене рішення для моніторингу поведінки AI-агентів. Вона вирішує проблему захисту конфіденційності для AI-моделей та їхніх вхідних даних, гарантує перевірність процесу виведення. zkML робить смарт-контракти більш гнучкими, дозволяючи їхнє використання в більшій кількості сценаріїв.
типові проекти zkML технології
Modulus Labs: один з найбільш різноманітних проектів ZKML, що створює приклади AI-додатків на блокчейні, такі як RockyBot і Leela vs. the World.
Giza: Протокол для розгортання AI-моделей на Блокчейн, що використовує формат ONNX та технологічний стек Giza Transpiler.
Zkaptcha: зосереджується на питаннях роботів Web3, надає послуги captcha для смарт-контрактів, використовує нульові знання для створення смарт-контрактів, стійких до атак від відьом.
Два, напрямок обробки даних
Прорив штучного інтелекту на рівні виконання, в основному, включає:
a. Штучний інтелект та аналіз даних на блокчейні: використання LLM та алгоритмів глибокого навчання для видобутку даних та отримання інсайтів.
b. Розробка AI та автоматизованих dApp: інфраструктурні проекти для Devops, що допомагають розробникам швидко писати смарт-контракти.
c. Штучний інтелект та безпека транзакцій на блокчейні: впровадження агентів ШІ на блокчейні, щоб підвищити безпеку та надійність застосувань ШІ.
Приклад проекту: платформа безпеки SeQure, яка використовує ШІ для моніторингу та аналізу в реальному часі, захищаючи від зловмисних атак і витоків даних.
Три, напрямок AI+DeFi
Важливі напрями поєднання ШІ та DeFi включають:
Торговий робот на основі ІШ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів ринкових тенденцій та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: інтелектуальна настройка діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості AMM.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: об'єднуючи дані з блокчейну та поза ним, реалізувати стратегію захисту ліквідації.
Складний дизайн структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансових AI моделей для проектування механізму скарбниці, щоб підвищити інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування ШІ в проектах GameFi в основному включає:
Оптимізація ігрової стратегії: реальне коригування ігрової складності та стратегії, надання персоналізованого досвіду.
Управління використанням ігрових активів: допомога гравцям у ефективному управлінні та торгівлі віртуальними активами.
Покращення ігрової взаємодії: створення розумних реактивних NPC для реалізації природного та плавного спілкування.
Аналіз інвестиційних стратегій за часовими вимірами
Короткостроково: звертайте увагу на те, як ШІ найбільш активно впроваджується в Crypto, такі як концептуальні AI-додатки та меми.
Середній термін: зверніть увагу на поєднання AI Agent та Intent, а також на їхнє поєднання з розумними контрактами. AI Agent є найближчою до масового застосування передовою сегментною нішею.
Довгостроково: поєднання технологій AI та zkML матиме глибокий вплив на сферу Crypto.
В цілому, інтеграція ШІ з Блокчейн надає інвесторам різноманітні можливості, від інфраструктури до прикладного рівня існують проекти з величезним потенціалом. З розвитком технологій ця сфера продовжить привертати увагу інвесторів і сприяти просуванню цілої індустрії вперед.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
20 лайків
Нагородити
20
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RektButSmiling
· 07-26 08:00
Пришла можливість? Тоді я це дуже добре розумію.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-cff9c776
· 07-25 16:52
пастка на zk-SNARKs просто для того, щоб обманути мене закрити всі позиції купувати просадку? Мрії.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SigmaBrain
· 07-25 16:48
Нові невдахи обман для дурнів
Переглянути оригіналвідповісти на0
RunWhenCut
· 07-25 16:45
обдурювати людей, як лохів обдурювати людей, як лохів.
Штучний інтелект та Блокчейн: аналіз чотирьох основних напрямків інвестування та довгострокових стратегій розвитку
AI та Блокчейн: аналіз інвестиційних можливостей та викликів
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технології блокчейн зробив AI+Crypto інвестиційною гарячою темою. Децентралізованість, висока прозорість і низьке споживання енергії блокчейну ефективно компенсують централізованість і непрозорість системи AI, а їх поєднання приносить нові можливості для галузі.
Експерти в галузі вважають, що застосування поєднання AI та Блокчейн можна поділити на чотири категорії: як учасник застосування, інтерфейс, правила та цілі. Роль AI у Crypto слід розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.
Дослідницькі установи розділяють застосування штучного інтелекту в Crypto на базовий рівень, рівень виконання та прикладний рівень. Кожен рівень має можливості, які варто дослідити. Наприклад, технологія zkML, що поєднує нульові докази та блокчейн, забезпечує безпечне та перевіряється рішення для поведінки агентів ШІ. Штучний інтелект також демонструє великий потенціал у таких сферах виконання, як обробка даних, автоматизація розробки dApp, безпека транзакцій на ланцюзі тощо. На прикладному рівні торгові роботи на основі ШІ, інструменти прогнозного аналізу та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у DeFi.
Ця стаття детально розгляне інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, зосереджуючи увагу на інноваціях та розвитку на рівні інфраструктури та застосувань, а також проаналізує перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн з точки зору середньо- та довгострокових інвестиційних стратегій.
Основні напрямки в AI-індустрії
Експерти поділяють застосування поєднання ІІ та Блокчейн на 4 основні категорії:
З точки зору продуктивності vs виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Це можна розглядати з трьох напрямків:
Експерти вважають, що проекти AI+Web3 можна досліджувати з трьох напрямків: базового рівня, рівня виконання та рівня застосування. Базовий рівень включає в себе навчання моделей, дані, децентралізовану обчислювальну потужність тощо; рівень виконання включає в себе обробку даних, AI agent, zkML тощо; рівень застосування в основному зосереджується на AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіті тощо.
Серед них швидко розвиваються проекти інфраструктури та прикладного рівня, такі як Io.net на рівні обчислювальної потужності, Flock на рівні базових моделей, інфраструктура Блокчейн ZeroGravity, AI agent Myshell тощо.
Наступні кілька напрямків варто особливо врахувати:
Один, напрямок zkML
Технологія zkML поєднує нульове знання та блокчейн, забезпечуючи безпечне та перевірене рішення для моніторингу поведінки AI-агентів. Вона вирішує проблему захисту конфіденційності для AI-моделей та їхніх вхідних даних, гарантує перевірність процесу виведення. zkML робить смарт-контракти більш гнучкими, дозволяючи їхнє використання в більшій кількості сценаріїв.
типові проекти zkML технології
Modulus Labs: один з найбільш різноманітних проектів ZKML, що створює приклади AI-додатків на блокчейні, такі як RockyBot і Leela vs. the World.
Giza: Протокол для розгортання AI-моделей на Блокчейн, що використовує формат ONNX та технологічний стек Giza Transpiler.
Zkaptcha: зосереджується на питаннях роботів Web3, надає послуги captcha для смарт-контрактів, використовує нульові знання для створення смарт-контрактів, стійких до атак від відьом.
Два, напрямок обробки даних
Прорив штучного інтелекту на рівні виконання, в основному, включає:
a. Штучний інтелект та аналіз даних на блокчейні: використання LLM та алгоритмів глибокого навчання для видобутку даних та отримання інсайтів.
b. Розробка AI та автоматизованих dApp: інфраструктурні проекти для Devops, що допомагають розробникам швидко писати смарт-контракти.
c. Штучний інтелект та безпека транзакцій на блокчейні: впровадження агентів ШІ на блокчейні, щоб підвищити безпеку та надійність застосувань ШІ.
Приклад проекту: платформа безпеки SeQure, яка використовує ШІ для моніторингу та аналізу в реальному часі, захищаючи від зловмисних атак і витоків даних.
Три, напрямок AI+DeFi
Важливі напрями поєднання ШІ та DeFi включають:
Торговий робот на основі ІШ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів ринкових тенденцій та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: інтелектуальна настройка діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості AMM.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: об'єднуючи дані з блокчейну та поза ним, реалізувати стратегію захисту ліквідації.
Складний дизайн структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансових AI моделей для проектування механізму скарбниці, щоб підвищити інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування ШІ в проектах GameFi в основному включає:
Оптимізація ігрової стратегії: реальне коригування ігрової складності та стратегії, надання персоналізованого досвіду.
Управління використанням ігрових активів: допомога гравцям у ефективному управлінні та торгівлі віртуальними активами.
Покращення ігрової взаємодії: створення розумних реактивних NPC для реалізації природного та плавного спілкування.
Аналіз інвестиційних стратегій за часовими вимірами
Короткостроково: звертайте увагу на те, як ШІ найбільш активно впроваджується в Crypto, такі як концептуальні AI-додатки та меми.
Середній термін: зверніть увагу на поєднання AI Agent та Intent, а також на їхнє поєднання з розумними контрактами. AI Agent є найближчою до масового застосування передовою сегментною нішею.
Довгостроково: поєднання технологій AI та zkML матиме глибокий вплив на сферу Crypto.
В цілому, інтеграція ШІ з Блокчейн надає інвесторам різноманітні можливості, від інфраструктури до прикладного рівня існують проекти з величезним потенціалом. З розвитком технологій ця сфера продовжить привертати увагу інвесторів і сприяти просуванню цілої індустрії вперед.