# Crypto AI 賽道的機遇與挑戰近日,加密圈內熱議的 Crypto AI 賽道受到廣泛關注。本文邀請到兩位長期關注該領域的研究員 Max 和 Lydia 進行深入探討,分享他們對 Crypto AI 賽道的理解、項目分類、投資策略以及未來發展前景的看法。## Crypto AI 的定位與價值Max 認爲 Crypto AI 主要解決兩個問題:一是通過去中心化緩解中心化 AI 的審查問題,二是引入代幣激勵機制來促進開源模型的發展。他指出代幣可以激勵開發者持續優化開源模型,避免研究成果被私有化。Lydia 則認爲目前 Crypto AI 的商業價值還不太明確。她表示,雖然有"AI 提高效率,Crypto 保證公平"的說法,但目前提高效率的需求明顯大於保證公平。Crypto AI 當前更多是在敘事層面發揮作用,打開了人們的想象力。兩位嘉賓都認爲 Crypto AI 仍處於早期階段,其真正的價值可能要在未來才能顯現。目前 Crypto AI 項目在性能和成本方面與成熟的互聯網 AI 產品相比還有差距,但它提供了一種與區塊鏈技術結合的新思路,長遠來看可能會帶來有趣的發展。## Crypto AI 項目分類對於 Crypto AI 項目的分類,Lydia 提出了兩種主流思路:1. Crypto 賦能 AI:通過區塊鏈技術增強 AI 的隱私性和透明度,但落地週期較長。目前主要從改進 AI 產業某個環節入手,如聚合算力資源、構建數據市場等。2. AI 賦能 Crypto:更常見的做法,如接入 AI API 開發聊天機器人、用 AI 改進代碼等。Max 則從架構角度將項目分爲三層:1. 架構層:提供底層基礎設施,如 Bittensor、Near 等。2. 資源層:提供 AI 開發所需的算力、數據、模型等資源,如 Akash、Render 等。3. 應用層:面向終端用戶的應用,如各種 AI agents。## 值得關注的項目兩位嘉賓都特別提到了 Bittensor 項目。Lydia 認爲其團隊具有出色的敘事能力,吸引了高質量的粉絲和機構支持。Max 則強調其獨特的激勵機制設計,可以持續優化 AI 模型。其他值得關注的項目還包括:- Vana:致力於去中心化數據管理- Arweave:開發 AI 計算基礎設施- Near:通過孵化器扶持多個 AI 應用## 投資策略在評估 Crypto AI 項目時,兩位嘉賓都將團隊作爲首要考慮因素。他們建議關注:1. 團隊背景和執行力2. 項目敘事能力3. 代幣經濟模型設計4. 社區文化氛圍5. 產品實用性此外,Alex 補充道投資者應該判斷項目所處的週期階段,在市場過度悲觀時入場可能是較好的時機。## AI 工具應用兩位嘉賓分享了他們日常使用的 AI 工具:- GPT:用於學習輔助、心理諮詢、文字創作等- Perplexity:提供全面的搜索服務- 豆包:用於 YouTube 視頻內容總結他們認爲,AI 工具在提高工作效率、知識獲取等方面發揮了重要作用,未來在教育等領域可能會帶來巨大變革。## 結語Crypto AI 作爲一個新興賽道,雖然目前仍面臨諸多挑戰,但也蘊含着巨大的發展潛力。隨着技術的進步和市場的成熟,Crypto AI 可能會在未來爲區塊鏈和人工智能的結合帶來新的突破。投資者和從業者需要保持開放和審慎的態度,持續關注這一領域的發展動向。
Crypto AI賽道:機遇與挑戰並存 專家深度解析未來前景
Crypto AI 賽道的機遇與挑戰
近日,加密圈內熱議的 Crypto AI 賽道受到廣泛關注。本文邀請到兩位長期關注該領域的研究員 Max 和 Lydia 進行深入探討,分享他們對 Crypto AI 賽道的理解、項目分類、投資策略以及未來發展前景的看法。
Crypto AI 的定位與價值
Max 認爲 Crypto AI 主要解決兩個問題:一是通過去中心化緩解中心化 AI 的審查問題,二是引入代幣激勵機制來促進開源模型的發展。他指出代幣可以激勵開發者持續優化開源模型,避免研究成果被私有化。
Lydia 則認爲目前 Crypto AI 的商業價值還不太明確。她表示,雖然有"AI 提高效率,Crypto 保證公平"的說法,但目前提高效率的需求明顯大於保證公平。Crypto AI 當前更多是在敘事層面發揮作用,打開了人們的想象力。
兩位嘉賓都認爲 Crypto AI 仍處於早期階段,其真正的價值可能要在未來才能顯現。目前 Crypto AI 項目在性能和成本方面與成熟的互聯網 AI 產品相比還有差距,但它提供了一種與區塊鏈技術結合的新思路,長遠來看可能會帶來有趣的發展。
Crypto AI 項目分類
對於 Crypto AI 項目的分類,Lydia 提出了兩種主流思路:
Crypto 賦能 AI:通過區塊鏈技術增強 AI 的隱私性和透明度,但落地週期較長。目前主要從改進 AI 產業某個環節入手,如聚合算力資源、構建數據市場等。
AI 賦能 Crypto:更常見的做法,如接入 AI API 開發聊天機器人、用 AI 改進代碼等。
Max 則從架構角度將項目分爲三層:
架構層:提供底層基礎設施,如 Bittensor、Near 等。
資源層:提供 AI 開發所需的算力、數據、模型等資源,如 Akash、Render 等。
應用層:面向終端用戶的應用,如各種 AI agents。
值得關注的項目
兩位嘉賓都特別提到了 Bittensor 項目。Lydia 認爲其團隊具有出色的敘事能力,吸引了高質量的粉絲和機構支持。Max 則強調其獨特的激勵機制設計,可以持續優化 AI 模型。
其他值得關注的項目還包括:
投資策略
在評估 Crypto AI 項目時,兩位嘉賓都將團隊作爲首要考慮因素。他們建議關注:
此外,Alex 補充道投資者應該判斷項目所處的週期階段,在市場過度悲觀時入場可能是較好的時機。
AI 工具應用
兩位嘉賓分享了他們日常使用的 AI 工具:
他們認爲,AI 工具在提高工作效率、知識獲取等方面發揮了重要作用,未來在教育等領域可能會帶來巨大變革。
結語
Crypto AI 作爲一個新興賽道,雖然目前仍面臨諸多挑戰,但也蘊含着巨大的發展潛力。隨着技術的進步和市場的成熟,Crypto AI 可能會在未來爲區塊鏈和人工智能的結合帶來新的突破。投資者和從業者需要保持開放和審慎的態度,持續關注這一領域的發展動向。