AI與加密技術融合：三大關鍵方向

隨着人工智能和區塊鏈技術的快速發展，兩者的結合正迎來爆發式增長。本文將探討AI與加密技術融合的三個重要發展方向。

1. 打造智能代理驅動的活躍經濟生態

智能代理在區塊鏈上的應用已經展現出巨大潛力。目前，這一領域正在不斷突破邊界，成爲AI和加密領域最具創新性的方向之一。

未來，智能代理有望管理復雜的多方協作項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療方案：

• 通過代幣募資平台籌集資金
• 利用資金支付研究資料訪問費用和去中心化計算網路的模擬費用
• 通過賞金平台招募人類進行實驗驗證

除此之外，代理還可以執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，應用場景十分廣泛。

智能代理選擇區塊鏈而非傳統渠道進行金融活動的優勢包括：

• 小額支付便利
• 即時結算提高資本效率
• 通過DeFi無縫參與各類金融活動

隨着越來越多代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

2. 提升AI在區塊鏈代碼開發中的應用

大語言模型在代碼編寫方面已經展現出強大實力，未來還將進一步提升。這有望使區塊鏈開發者的效率提高2-10倍。

然而，目前AI在理解區塊鏈技術方面仍面臨一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 缺乏高質量的開發者互動
• 區塊鏈基礎設施更新頻繁，導致舊代碼可能不適用
• 缺乏評估AI對區塊鏈理解程度的方法

未來需要重點關注以下方面：

• 改善互聯網上的區塊鏈相關數據質量
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 在開發者社區培養良好的問答氛圍
• 創建高質量的基準測試，評估AI對區塊鏈的理解程度
• 開發在基準測試中表現良好的AI模型

最終的重大突破將是：完全由AI創建的全新的、高質量的、差異化的區塊鏈驗證節點客戶端。

3. 支持開放和去中心化的AI技術棧

開源和閉源模型的長期平衡仍不明朗，但支持開放的AI生態系統至關重要。這包括以下要素的訪問權限：

• 訓練數據
• 訓練和推理算力
• 模型權重
• 模型輸出驗證能力

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 加速創新迭代：開源社區能有效補充大型AI公司的工作，推進AI能力邊界。

2. 爲用戶提供選擇：面對可能被用作控制工具的中心化AI，開源AI爲用戶提供了替代方案。

目前區塊鏈生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力和去中心化訓練框架等。

未來，我們期待在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品，如去中心化數據採集、鏈上身分驗證、去中心化訓練和IP基礎設施等。