Crypto AI 赛道的机遇与挑战

近日，加密圈内热议的 Crypto AI 赛道受到广泛关注。本文邀请到两位长期关注该领域的研究员 Max 和 Lydia 进行深入探讨，分享他们对 Crypto AI 赛道的理解、项目分类、投资策略以及未来发展前景的看法。

Crypto AI 的定位与价值

Max 认为 Crypto AI 主要解决两个问题:一是通过去中心化缓解中心化 AI 的审查问题,二是引入代币激励机制来促进开源模型的发展。他指出代币可以激励开发者持续优化开源模型,避免研究成果被私有化。

Lydia 则认为目前 Crypto AI 的商业价值还不太明确。她表示,虽然有"AI 提高效率,Crypto 保证公平"的说法,但目前提高效率的需求明显大于保证公平。Crypto AI 当前更多是在叙事层面发挥作用,打开了人们的想象力。

两位嘉宾都认为 Crypto AI 仍处于早期阶段,其真正的价值可能要在未来才能显现。目前 Crypto AI 项目在性能和成本方面与成熟的互联网 AI 产品相比还有差距,但它提供了一种与区块链技术结合的新思路,长远来看可能会带来有趣的发展。

Crypto AI 项目分类

对于 Crypto AI 项目的分类,Lydia 提出了两种主流思路:

1. Crypto 赋能 AI:通过区块链技术增强 AI 的隐私性和透明度,但落地周期较长。目前主要从改进 AI 产业某个环节入手,如聚合算力资源、构建数据市场等。

2. AI 赋能 Crypto:更常见的做法,如接入 AI API 开发聊天机器人、用 AI 改进代码等。

Max 则从架构角度将项目分为三层:

1. 架构层:提供底层基础设施,如 Bittensor、Near 等。

2. 资源层:提供 AI 开发所需的算力、数据、模型等资源,如 Akash、Render 等。

3. 应用层:面向终端用户的应用,如各种 AI agents。

值得关注的项目

两位嘉宾都特别提到了 Bittensor 项目。Lydia 认为其团队具有出色的叙事能力,吸引了高质量的粉丝和机构支持。Max 则强调其独特的激励机制设计,可以持续优化 AI 模型。

其他值得关注的项目还包括:

• Vana:致力于去中心化数据管理
• Arweave:开发 AI 计算基础设施
• Near:通过孵化器扶持多个 AI 应用

投资策略

在评估 Crypto AI 项目时,两位嘉宾都将团队作为首要考虑因素。他们建议关注:

1. 团队背景和执行力
2. 项目叙事能力
3. 代币经济模型设计
4. 社区文化氛围
5. 产品实用性

此外,Alex 补充道投资者应该判断项目所处的周期阶段,在市场过度悲观时入场可能是较好的时机。

AI 工具应用

两位嘉宾分享了他们日常使用的 AI 工具:

• GPT:用于学习辅助、心理咨询、文字创作等
• Perplexity:提供全面的搜索服务
• 豆包:用于 YouTube 视频内容总结

他们认为,AI 工具在提高工作效率、知识获取等方面发挥了重要作用,未来在教育等领域可能会带来巨大变革。

结语

Crypto AI 作为一个新兴赛道,虽然目前仍面临诸多挑战,但也蕴含着巨大的发展潜力。随着技术的进步和市场的成熟,Crypto AI 可能会在未来为区块链和人工智能的结合带来新的突破。投资者和从业者需要保持开放和审慎的态度,持续关注这一领域的发展动向。