AI与加密货币的碰撞：Crypto AI赛道的机遇与挑战

近期，Crypto AI赛道引发了业内广泛关注。本文邀请了两位长期关注该领域的研究员Max和Lydia，与主持人Alex一起探讨了Crypto AI的发展现状、面临的挑战以及未来的机遇。

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,为开源AI研究提供新的发展动力。他指出,代币激励可以推动更多开源AI模型的发展,避免AI研究被大公司垄断。

Lydia则表示,从商业角度看,目前Crypto AI的价值定位还不够清晰。她认为Crypto AI当前更多是在叙事层面打开了人们的想象力,让Crypto和AI这两个前沿技术在人们脑海中产生碰撞。但要找到真正的商业价值可能还需要时间。

Crypto AI项目分类

对于Crypto AI项目的分类,Max提出了三层架构:

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、数据等资源,如Akash、Render等。
3. 应用层:面向用户的具体应用,如各种AI agents。

Lydia则从两个角度进行分类:

1. AI赋能Crypto:如Web3版聊天机器人、AI改进智能合约等。
2. Crypto赋能AI:如去中心化算力、数据市场等。

值得关注的Crypto AI项目

两位嘉宾都重点推荐了Bittensor项目。Lydia认为Bittensor团队的叙事能力很强,能吸引开发者和投资者。同时该项目已经经历过大规模FUD考验,展现了较强生命力。

Max补充道,Bittensor的代币经济模型设计独特,通过激励机制推动生态发展。但也提醒了其高通胀率等潜在风险。

此外,Max还提到了Vana(去中心化数据)、Arweave(AI computer)等值得关注的项目。

Crypto AI项目的评估策略

在评估Crypto AI项目时,两位嘉宾给出了以下建议:

1. 重点关注团队背景、执行力和叙事能力。
2. 分析代币在项目中的作用,是否有实际效用。
3. 考察项目的品牌文化和社区氛围。
4. 判断项目所处的市场周期阶段。

Alex补充道,从长期投资角度看,可以关注那些在市场悲观期仍具备长期商业价值的项目。

AI工具在日常工作中的应用

三位嘉宾都表示经常使用ChatGPT、Perplexity等AI工具来辅助工作和学习:

• 用于语言学习和心理咨询
• 快速总结长文和研究报告
• 辅助内容创作和图片生成
• 提供个性化的知识解答

Alex特别指出,AI在教育领域具有巨大潜力,可能会颠覆传统的教学模式。

结语

Crypto AI作为一个新兴赛道,虽然目前仍处于早期阶段,面临诸多挑战,但也蕴含着巨大的发展潜力。随着技术的进步和应用场景的拓展,Crypto AI有望在未来为区块链和AI两大领域带来深远影响。投资者和开发者需要保持开放和审慎的态度,在把握机遇的同时也要注意风险。