AI та Блокчейн: дослідження перспектив та викликів поєднання Web3 та штучного інтелекту
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) і технології блокчейн зробили AI+Crypto гарячою інвестиційною темою. Децентралізація, висока прозорість і низька енергоспоживаність блокчейну компенсують централізованість і непрозорість систем штучного інтелекту, а їх поєднання приносить нові можливості для галузі.
Експерти вважають, що застосування поєднання AI та Блокчейн в основному поділяється на чотири категорії: як учасник застосування, інтерфейс застосування, правила застосування та цілі застосування. Роль AI в Crypto слід більше розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних тощо.
Дослідницькі установи розділяють участь AI в технологіях Crypto на базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування. Наприклад, технологія zkML поєднує нульове знання і Блокчейн, надаючи безпечні та перевіряємі рішення для поведінки агентів AI. Крім того, AI проявив величезний потенціал у обробці даних, автоматизації розробки dApp, безпеці транзакцій на ланцюгу тощо на рівні виконання. На рівні застосування AI-управляємих торгових роботів, інструментів прогнозної аналітики та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у сфері DeFi.
Ця стаття розгляне інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, зосереджуючи увагу на інноваціях і розвитку в інфраструктурі та прикладному рівні, а також проаналізує перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн.
Основні напрямки в AI-сфері
Блокчейн в центризації, прозорості, енергоспоживанні та монополізації яскраво контрастує з ШІ. Експерти галузі поділяють застосування поєднання ШІ та Блокчейн на 4 великі категорії:
ШІ як учасник у застосуванні
ШІ як інтерфейс застосування
Правила використання ШІ в додатках
ШІ як мета застосування
З точки зору продуктивності та виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Можна розглядати з трьох напрямків:
Оптимізація обчислювальної потужності: забезпечення розподілених ефективних ресурсів обчислювальної потужності, зниження ризику одноточкових відмов, підвищення загальної ефективності обчислень.
Оптимізація алгоритмів: сприяння відкриттю, обміну та інноваціям алгоритмів або моделей.
Оптимізація даних: реалізація децентралізованого зберігання, внесення, використання та безпечного управління даними.
Проекти AI+Web3 можуть досліджуватися з трьох напрямків: базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування. Базовий рівень включає навчання моделей, дані, децентралізовані обчислення та апаратне забезпечення; рівень виконання стосується обробки та передачі даних, а також технологій AI agent, zkML, FHE тощо; рівень застосування в основному зосереджується на сферах AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіту, AIGC та Meme.
Наступні кілька напрямків заслуговують на особливу увагу:
Одне, напрямок zkML
Технологія zkML, поєднуючи нульові знання та Блокчейн, забезпечує безпечне та перевірне рішення для моніторингу та обмеження поведінки AI-агентів. Вона може доводити виконання AI певних завдань, захищаючи при цьому конфіденційність, відкриваючи нові способи перевірки приватних даних за допомогою публічних моделей або перевірки приватних моделей за допомогою публічних даних.
Типові проекти включають:
Modulus Labs: пропонує різноманітні ZKML застосунки, такі як онлайновий трейдинговий робот RockyBot та шахова гра Leela проти Світу.
Giza: протокол, який дозволяє розгортати AI моделі на Блокчейн, використовуючи формат ONNX та технологічний стек Giza Transpiler.
Zkaptcha: Сфокусований на вирішенні проблеми роботів у Web3, надає послуги перевірки CAPTCHA для смарт-контрактів.
Два, напрямок обробки даних
Прорив штучного інтелекту на рівні виконання в основному проявляється в наступних аспектах:
ШІ та аналіз даних на блокчейні: використання великих мовних моделей та алгоритмів глибокого навчання для виявлення інсайтів з даних.
AI та автоматизація розробки dApp: надання інструментів автоматизації для допомоги розробникам у швидкому написанні смарт-контрактів та автоматичному виправленні помилок.
Штучний інтелект та безпека транзакцій на Блокчейні: впровадження агентів штучного інтелекту на Блокчейні для підвищення безпеки та надійності застосувань штучного інтелекту.
Три, напрямок AI+DeFi
Поєднання штучного інтелекту та DeFi в основному включає наступні напрямки:
Торговий робот на базі ШІ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних та цінових тенденцій.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів тенденцій ринку та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: інтелектуальне налаштування діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості автоматичних маркет-мейкерів.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: поєднання даних з блокчейну та поза ним для реалізації розумних стратегій захисту ліквідації.
Складний дизайн структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансових AI-моделей для проектування механізму скарбниці, що підвищує інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування штучного інтелекту в проектах GameFi в основному проявляється в:
Оптимізація ігрової стратегії: шляхом вивчення звичок гравців, в реальному часі налаштовувати складність гри та стратегію.
Управління використанням ігрових активів: допомагає гравцям ефективніше управляти та обмінюватися віртуальними активами в грі.
Підвищення ігрової взаємодії: створення розумних відповідальних NPC для забезпечення більш природного та плавного взаємодії гравців.
Рекомендації щодо інвестиційної стратегії
Короткостроково: зверніть увагу на ранні практичні застосування AI в сфері Crypto, такі як концептуальні AI-застосунки та меми.
Середній термін: зосередьтеся на поєднанні AI Agent та Intent, а також на інтеграції з розумними контрактами.
Довгостроково: зверніть увагу на поєднання технологій AI та zkML, це може мати глибокий вплив на сферу Crypto.
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.
14 лайків
Нагородити
14
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasWaster69
· 4год тому
Схоже, що спекуляційний ухил досить сильний. Ті, хто розуміє, розуміють.
Web3 та штучний інтелект: аналіз основних сфер AI+Crypto та інвестиційних стратегій
AI та Блокчейн: дослідження перспектив та викликів поєднання Web3 та штучного інтелекту
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) і технології блокчейн зробили AI+Crypto гарячою інвестиційною темою. Децентралізація, висока прозорість і низька енергоспоживаність блокчейну компенсують централізованість і непрозорість систем штучного інтелекту, а їх поєднання приносить нові можливості для галузі.
Експерти вважають, що застосування поєднання AI та Блокчейн в основному поділяється на чотири категорії: як учасник застосування, інтерфейс застосування, правила застосування та цілі застосування. Роль AI в Crypto слід більше розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних тощо.
Дослідницькі установи розділяють участь AI в технологіях Crypto на базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування. Наприклад, технологія zkML поєднує нульове знання і Блокчейн, надаючи безпечні та перевіряємі рішення для поведінки агентів AI. Крім того, AI проявив величезний потенціал у обробці даних, автоматизації розробки dApp, безпеці транзакцій на ланцюгу тощо на рівні виконання. На рівні застосування AI-управляємих торгових роботів, інструментів прогнозної аналітики та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у сфері DeFi.
Ця стаття розгляне інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, зосереджуючи увагу на інноваціях і розвитку в інфраструктурі та прикладному рівні, а також проаналізує перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн.
Основні напрямки в AI-сфері
Блокчейн в центризації, прозорості, енергоспоживанні та монополізації яскраво контрастує з ШІ. Експерти галузі поділяють застосування поєднання ШІ та Блокчейн на 4 великі категорії:
З точки зору продуктивності та виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Можна розглядати з трьох напрямків:
Проекти AI+Web3 можуть досліджуватися з трьох напрямків: базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування. Базовий рівень включає навчання моделей, дані, децентралізовані обчислення та апаратне забезпечення; рівень виконання стосується обробки та передачі даних, а також технологій AI agent, zkML, FHE тощо; рівень застосування в основному зосереджується на сферах AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіту, AIGC та Meme.
Наступні кілька напрямків заслуговують на особливу увагу:
Одне, напрямок zkML
Технологія zkML, поєднуючи нульові знання та Блокчейн, забезпечує безпечне та перевірне рішення для моніторингу та обмеження поведінки AI-агентів. Вона може доводити виконання AI певних завдань, захищаючи при цьому конфіденційність, відкриваючи нові способи перевірки приватних даних за допомогою публічних моделей або перевірки приватних моделей за допомогою публічних даних.
Типові проекти включають:
Modulus Labs: пропонує різноманітні ZKML застосунки, такі як онлайновий трейдинговий робот RockyBot та шахова гра Leela проти Світу.
Giza: протокол, який дозволяє розгортати AI моделі на Блокчейн, використовуючи формат ONNX та технологічний стек Giza Transpiler.
Zkaptcha: Сфокусований на вирішенні проблеми роботів у Web3, надає послуги перевірки CAPTCHA для смарт-контрактів.
Два, напрямок обробки даних
Прорив штучного інтелекту на рівні виконання в основному проявляється в наступних аспектах:
ШІ та аналіз даних на блокчейні: використання великих мовних моделей та алгоритмів глибокого навчання для виявлення інсайтів з даних.
AI та автоматизація розробки dApp: надання інструментів автоматизації для допомоги розробникам у швидкому написанні смарт-контрактів та автоматичному виправленні помилок.
Штучний інтелект та безпека транзакцій на Блокчейні: впровадження агентів штучного інтелекту на Блокчейні для підвищення безпеки та надійності застосувань штучного інтелекту.
Три, напрямок AI+DeFi
Поєднання штучного інтелекту та DeFi в основному включає наступні напрямки:
Торговий робот на базі ШІ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних та цінових тенденцій.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів тенденцій ринку та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: інтелектуальне налаштування діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості автоматичних маркет-мейкерів.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: поєднання даних з блокчейну та поза ним для реалізації розумних стратегій захисту ліквідації.
Складний дизайн структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансових AI-моделей для проектування механізму скарбниці, що підвищує інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування штучного інтелекту в проектах GameFi в основному проявляється в:
Оптимізація ігрової стратегії: шляхом вивчення звичок гравців, в реальному часі налаштовувати складність гри та стратегію.
Управління використанням ігрових активів: допомагає гравцям ефективніше управляти та обмінюватися віртуальними активами в грі.
Підвищення ігрової взаємодії: створення розумних відповідальних NPC для забезпечення більш природного та плавного взаємодії гравців.
Рекомендації щодо інвестиційної стратегії
Короткостроково: зверніть увагу на ранні практичні застосування AI в сфері Crypto, такі як концептуальні AI-застосунки та меми.
Середній термін: зосередьтеся на поєднанні AI Agent та Intent, а також на інтеграції з розумними контрактами.
Довгостроково: зверніть увагу на поєднання технологій AI та zkML, це може мати глибокий вплив на сферу Crypto.