AI與區塊鏈的融合：投資機遇與挑戰分析

近年來，人工智能(AI)和區塊鏈技術的快速發展，使得AI+Crypto成爲投資熱點。區塊鏈的去中心化、高透明度和低能耗特性，有效彌補了AI系統的中心化和不透明問題，兩者結合爲行業帶來新機遇。

業內專家認爲，AI和區塊鏈的結合應用主要分爲四類：作爲應用參與者、接口、規則和目標。AI在Crypto中的角色應更多從"應用"角度考慮，包括優化算力、算法和數據等方面。

研究機構將AI在Crypto中的應用分爲基礎層、執行層和應用層。每一層都存在值得探索的機會。例如，zkML技術結合零知識證明和區塊鏈，爲AI代理行爲提供了安全可驗證的解決方案。AI在數據處理、自動化dApp開發、鏈上交易安全等執行層面也展現巨大潛力。在應用層，AI驅動的交易機器人、預測分析工具和AMM流動性管理等在DeFi領域發揮重要作用。

本文將詳細探討AI+Crypto賽道的投資方向，重點關注基礎架構和應用層面的創新與發展，從中長期投資策略角度分析AI與區塊鏈結合的前景與挑戰。

AI賽道重點方向

專家將AI與區塊鏈結合的應用分爲4大類：

1. AI作爲應用中的參與者
2. AI作爲應用的接口
3. AI作爲應用的規則
4. AI作爲應用的目標

從生產力vs生產關係角度考慮，Crypto主要提供生產關係。可從三個方向考慮:

1. 優化算力：提供分散高效的算力資源
2. 優化算法：促進算法/模型的開源共享和創新
3. 優化數據：數據的去中心化存儲、貢獻和安全管理

業內人士認爲，AI+Web3項目可從基礎層、執行層和應用層三個方向探索。基礎層包括模型訓練、數據、去中心化算力等；執行層包括數據處理、AI agent、zkML等；應用層主要關注AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙等方向。

其中基礎架構和應用層項目發展較快，如算力層的Io.net、基礎模型層的Flock、區塊鏈基礎設施ZeroGravity、AI agent的Myshell等。

以下幾個方向值得重點關注：

一、zkML方向

zkML技術結合零知識證明和區塊鏈，爲監測AI代理行爲提供安全可驗證的解決方案。它解決了AI模型與輸入的隱私保護問題，保證推理過程可驗證性。zkML使智能合約更靈活，能適應更多應用場景。

zkML技術典型項目

Modulus Labs：最多樣化的ZKML項目之一，構建鏈上AI應用範例，如RockyBot和Leela vs. the World。

Giza：鏈上部署AI模型的協議，使用ONNX格式和Giza Transpiler等技術棧。

Zkaptcha：專注Web3機器人問題，爲智能合約提供captcha服務，使用零知識證明創建抗女巫攻擊的智能合約。

二、數據處理方向

AI在執行層的突破，主要包括：

a. AI與鏈上數據分析：利用LLM和深度學習算法挖掘數據，獲取洞察。

b. AI與自動化dApp開發：針對Devops的基礎設施項目，幫助開發者快速編寫智能合約。

c. AI與鏈上交易安全：部署AI代理在區塊鏈上，提高AI應用的安全性和可信度。

項目案例：SeQure安全平台，運用AI進行實時監測和分析，防御惡意攻擊和數據泄露。

三、AI+DeFi方向

AI與DeFi結合的重要方向包括：

1. AI驅動的交易機器人：快速精準執行交易，分析市場數據。

2. 預測分析：提供市場趨勢和潛在價格走勢的可靠預測。

3. AMM流動性管理：智能調整流動性範圍，優化AMM效率和收益。

4. 清算保護與債務頭寸管理：結合鏈上鏈下數據，實現智能清算保護策略。

5. 復雜DeFi結構化產品設計：依賴金融AI模型設計金庫機制，增加產品智能性和靈活性。

四、AI+GameFi方向

AI在GameFi項目中的應用主要包括：

1. 遊戲策略優化：實時調整遊戲難度和策略，提供個性化體驗。

2. 遊戲資產利用管理：幫助玩家有效管理和交易虛擬資產。

3. 增強遊戲互動：創建智能響應式NPC，實現自然流暢的交互。

投資策略時間維度分析

短期：關注AI在Crypto最先落地的領域，如概念性AI應用和meme。

中期：關注AI Agent與Intent的結合，以及與智能合約的結合。AI Agent是最接近大規模應用的前沿細分賽道。

長期：AI與zkML技術的結合將對Crypto領域產生深遠影響。

總的來說，AI與區塊鏈的融合爲投資者提供了多元化的機會，從基礎設施到應用層面都存在潛力巨大的項目。隨着技術的不斷發展，這一領域將繼續吸引投資者的關注，並推動整個行業向前發展。