AI與區塊鏈的融合：探索Web3與人工智能結合的前景與挑戰

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彌補了AI系統的中心化和不透明問題，兩者的結合爲行業帶來了新的機遇。

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、應用接口、應用規則和應用目標。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技術中的參與方向分爲基礎層、執行層和應用層。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。此外，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了巨大潛力。在應用層，AI驅動的交易機器人、預測分析工具以及AMM流動性管理等在DeFi領域發揮重要作用。

本文將探討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，分析AI與區塊鏈結合的前景與挑戰。

AI賽道重點方向

區塊鏈在中心化、透明度、能耗和壟斷化等方面與AI形成鮮明對比。業內專家將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

從生產力與生產關係角度看，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，降低單點故障風險，提升整體計算效率。
2. 優化算法：促進算法或模型的開源、共享和創新。
3. 優化數據：實現數據的去中心化存儲、貢獻、使用和安全管理。

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、去中心化算力和硬件等；執行層涉及數據處理、傳輸以及AI agent、zkML、FHE等技術；應用層主要關注AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等領域。

以下幾個方向值得重點關注：

一、zkML方向

zkML技術通過結合零知識證明和區塊鏈，爲監測和約束AI代理行爲提供了安全可驗證的解決方案。它能在保護隱私的同時證明AI執行了特定任務，開創了驗證私有數據時使用公開模型或驗證私有模型時使用公開數據的新方法。

典型項目包括：

1. Modulus Labs：提供多樣化的ZKML應用，如鏈上交易機器人RockyBot和國際象棋遊戲Leela vs. the World。

2. Giza：一種可在鏈上部署AI模型的協議，使用ONNX格式和Giza Transpiler等技術棧。

3. Zkaptcha：專注解決Web3中的機器人問題，爲智能合約提供驗證碼服務。

二、數據處理方向

AI在執行層的突破主要體現在以下方面：

1. AI與鏈上數據分析：利用LLM大模型和深度學習算法挖掘數據洞察。

2. AI與自動化dApp開發：提供自動化開發工具，幫助開發者快速編寫智能合約並自動修正錯誤。

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

三、AI+DeFi方向

AI與DeFi的結合主要包括以下幾個方向：

1. AI驅動的交易機器人：快速精準執行交易，分析市場數據和價格走勢。

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，優化自動做市商效率和收益。

4. 清算保護與債務頭寸管理：結合鏈上和鏈下數據，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項目中的應用主要體現在：

1. 遊戲策略優化：通過學習玩家習慣，實時調整遊戲難度和策略。

2. 遊戲資產利用管理：幫助玩家更有效管理和交易遊戲內虛擬資產。

3. 增強遊戲互動：創建智能響應式NPC，實現更自然流暢的玩家交互。

投資策略建議

• 短期：關注AI在Crypto領域的早期落地應用，如概念性AI應用和meme。

• 中期：重點關注AI Agent與Intent的結合，以及與智能合約的融合。

• 長期：關注AI與zkML技術的結合，這可能對Crypto領域產生深遠影響。