AI与加密技术融合：三大关键方向

随着人工智能和区块链技术的快速发展，两者的结合正迎来爆发式增长。本文将探讨AI与加密技术融合的三个重要发展方向。

1. 打造智能代理驱动的活跃经济生态

智能代理在区块链上的应用已经展现出巨大潜力。目前，这一领域正在不断突破边界，成为AI和加密领域最具创新性的方向之一。

未来，智能代理有望管理复杂的多方协作项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗方案：

• 通过代币募资平台筹集资金
• 利用资金支付研究资料访问费用和去中心化计算网络的模拟费用
• 通过赏金平台招募人类进行实验验证

除此之外，代理还可以执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，应用场景十分广泛。

智能代理选择区块链而非传统渠道进行金融活动的优势包括：

• 小额支付便利
• 即时结算提高资本效率
• 通过DeFi无缝参与各类金融活动

随着越来越多代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

2. 提升AI在区块链代码开发中的应用

大语言模型在代码编写方面已经展现出强大实力，未来还将进一步提升。这有望使区块链开发者的效率提高2-10倍。

然而，目前AI在理解区块链技术方面仍面临一些挑战：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 缺乏高质量的开发者互动
• 区块链基础设施更新频繁，导致旧代码可能不适用
• 缺乏评估AI对区块链理解程度的方法

未来需要重点关注以下方面：

• 改善互联网上的区块链相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 在开发者社区培养良好的问答氛围
• 创建高质量的基准测试，评估AI对区块链的理解程度
• 开发在基准测试中表现良好的AI模型

最终的重大突破将是：完全由AI创建的全新的、高质量的、差异化的区块链验证节点客户端。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

开源和闭源模型的长期平衡仍不明朗，但支持开放的AI生态系统至关重要。这包括以下要素的访问权限：

• 训练数据
• 训练和推理算力
• 模型权重
• 模型输出验证能力

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 加速创新迭代：开源社区能有效补充大型AI公司的工作，推进AI能力边界。

2. 为用户提供选择：面对可能被用作控制工具的中心化AI，开源AI为用户提供了替代方案。

目前区块链生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力和去中心化训练框架等。

未来，我们期待在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品，如去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练和IP基础设施等。