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AI+Crypto成爲投資熱點。區塊鏈的去中心化、高透明度、低能耗和反壟斷特性與AI系統形成互補，爲我們帶來了新的機遇。

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、接口、規則以及目標。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中的應用劃分爲基礎層、執行層和應用層。在每一層次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、可驗證和透明的解決方案。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。

本文將詳細探討AI+Crypto賽道的投資方向，重點關注基礎架構層面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

區塊鏈在中心化、透明度、能耗、壟斷化等方面與人工智能形成鮮明對比。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vs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，減少單點故障風險，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，重點關注zk技術與ML技術的結合。
• 執行層：涉及數據處理、傳輸，以及AI agent、zkML、FHE等模型層面技術。
• 應用層：主要關注AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等，以及區塊鏈層面的RAAS、預言機、協處理器、UBI等。

其中，基礎架構層面和應用層面項目發展較快，如算力層面的Io.net、基礎模型層面的Flock、區塊鏈基礎設施ZeroGravity、AI agent的Myshell和應用層面的0xScope等。

重點探索方向

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、可驗證和透明的解決方案。它能在保護隱私的同時驗證AI執行特定任務，使智能合約更靈活，適應更多應用場景。

典型項目包括：

1. Modulus Labs：多樣化的zkML項目，構建鏈上AI應用範例。
2. Giza：可在鏈上部署AI模型的協議，爲鏈上AI發展提供替代路徑。
3. Zkaptcha：專注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AI技術深入挖掘區塊鏈數據，獲取更多洞察。
2. AI與自動化dApp開發：使用AI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代理在區塊鏈上，提高AI應用的安全性和可信度。

項目案例：SeQure，一個運用AI進行實時監測和分析的安全平台。

三、AI+DeFi方向

AI與DeFi的結合主要體現在以下幾個方面：

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：結合鏈上和鏈下數據，實現智能清算保護策略。
5. 復雜的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，調整遊戲難度和策略。
2. 遊戲資產利用管理：幫助玩家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，提升遊戲沉浸感。

投資策略分析

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

AI Agent作爲一個細分方向，被認爲是最接近大規模應用的AI領域。從敘事角度看，AI Agent可比作性感火辣的美女，GPU雲算力則如穩重成熟的中年企業家，而結合DA層的AI大模型則似頭發蓬亂的科學家。