资料来源：Demandsage、币安研究院
作为利用电脑芯片为人工智能赋能的典型代表，Nvidia 曾短暂超越微软，成为全球最大的上市公司。凭借 3.2 万亿美元的市值，Nvidia 几乎以一己之力捕捉到了 TradFi 股票市场上的这一叙事增长。谷歌和微软等科技巨头正在推动 Web2 捕捉 AI 叙事，革新科技市场的未来。此外，硅谷也在继续引导绝大多数初创企业资金投向 AI 领域。AI 领域吸引了数十亿美元的资金，预计将成为一个价值数万亿美元的市场机遇。
资料来源：marketresearch.biz、币安研究院
这一趋势背后的信念已经延伸到了区块链行业，AI 与加密货币成为了此轮周期中备受关注的叙事。虽然 AI 与加密货币在训练尖端模型等任务方面可能难以与 Web2 巨头直接竞争，但这并不排除打造一个可满足各类客户需求的蓬勃发展的去中心化 AI 生态系统的可能性。
AI 与加密货币技术相辅相成，该生态系统已在不断发展，旨在支持多种不同的用例。加密货币为 AI 提供了一个去信任化的无许可型可组合结算层，从而实现让硬件更易于访问的去中心化计算系统等应用程序、可执行价值驱动型复杂任务的 AI 代理以及用于身份认证、防止女巫攻击和深度伪造的解决方案。相反，AI 利用 Web2 通常具备的功能改进为加密货币做出了贡献，包括通过大型高级语言模型改善用户和开发人员体验，以及提高智能合约的功能性和自动化程度。
得益于 AI 和加密货币之间的协同效应，这种融合的效果在市场上日益明显，既体现在实际应用方面，也体现在人们对 AI 相关代币日益增长的兴趣方面。2023 年，AI 代币吸引了超过 2.98 亿美元的巨额投资，此种资本部署的实际成果在 2024 年上半年已开始显现。在市场表现方面，AI 代币的表现普遍优于大盘，其流通市值总额今年已增至超 260 亿美元。
值得注意的一个重大进展是，今年三月底，来自 Fetch.ai ($FET)、Singularity.net ($AGIX) 和 Ocean Protocol ($OCEAN) 的三种领先加密货币人工智能协议宣布合并，成立超人工智能联盟 (“ASI”)。该联盟拟将各成员协议的代币统一为一种新的 ASI 代币，同时利用其在 AI 堆栈方面不同的专业领域：Fetch.ai 专注于自主代理，Ocean Protocol 聚焦数据共享，而 Singularity.NET 则侧重于推动 AI 集成方面的研发。
合并开始时，SingularityNET 和 Ocean Protocol 的原生代币将先在以太坊区块链上合并为 FET。随后，此次合并将侧重于在多个区块链上部署新的 ASI 代币，并吸引社区成员加入。经过这一战略合并，ASI 代币有望成为或接近市值最大的前 20 大加密货币。
虽然该领域已经取得了一些进展，但我们需要认识到，AI 与加密货币技术栈仍处于形成阶段。各项目仍在大规模开发促进链上 AI 交互所需的底层基础架构。因此，目前的大部分热度和市场流动性都集中在 GPU 网络（Render 和 Akash）和建模网络（Bittensor 和 Ritual）等基础架构协议上。下一阶段，自主 AI 代理可能会崛起，它们将建立在底层的计算和建模层之上。
资料来源：币安研究院
随着 AI 技术不断融入加密货币领域，众多面向 AI 的用例正在不断发展，从而可提升各类加密货币子行业和协议的价值。其中较为重要的子行业及协议示例如下：
AI 与零知识 (“ZK”)
智能合约因其基于代码的自动化特性表现出色，但在无法预见的复杂情况下，它们有时会缺乏适应性。机器学习 (ML) 是 AI 领域的一个子集，可通过从海量数据中学习来适应并做出准确预测，从而增强智能合约的适应性。将 ML 模型与智能合约相结合，有望大大提高智能合约的适应性和灵活性。
该领域的一项重要进展是 Upshot 联合 Modulus Labs 开发的 ZK Predictor。借助该工具，Upshot 可利用 Modulus ZK 电路对资产估值进行保密验证，不会泄露专有知识产权。该工具有助于开发针对长尾资产定价进行优化的自动做市商 (AMM)、具有加密操作证明的 AI 驱动型链上指数基金，或人群驱动型定价信号的准确度和可信度更高的专业预测市场。
AI 与消费者 DApp
过去一年中，面向消费者的 DApp 采用自然语言界面和链上代理来增强互动性和提高用户参与度的情况明显增多。这种转变正在革新用户与平台之间的交互，通过 AI 强调个性化和积极参与。
一个典型的例子就是 NFPrompt 一类的 AI 用户生成内容 (UGC) 平台。AI UGC 是指用户在自主系统的协助下创建的内容。除了内容生成之外，AI 的集成还可能对 Web3 游戏或虚拟世界领域产生深远影响。在这些环境中，游戏内角色的互动性显著提升，对话也更加逼真，从而丰富了用户体验。
AI 与 DePIN
大型语言模型和各种 AI 应用程序在很大程度上依赖图形处理器 (GPU) 来处理计算需求。在过去一年中，人们对 AI 兴趣的与日俱增引发了对 GPU 的大量需求，从而导致了 GPU 的短缺。这使得计算资源的成本变得十分高昂，令人望而却步，尤其是对于从事 AI 研究的研究人员和初创企业而言。为此，作为 DePIN 重要组成部分的去中心化计算网络应运而生，成为传统的中心化云服务和硬件制造商的一种经济高效的替代方案。
Akash、Render、Gensyn 和 io.net 等协议通过提供去中心化解决方案解决了这些成本障碍，成为了实现此种转变的典范。去中心化计算网络为实际问题提供了潜在解决方案，充分利用了 AI 崛起的机遇，其平台上的活跃度和参与度也随之增加。
DePIN
在去年获得广泛关注的领域中，去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 从中脱颖而出。作为基础设施项目，DePIN 运用区块链技术和加密货币经济，以激励个人将资金或闲置资源用于创建更加透明且可验证的去中心化基础设施网络。
大家都认为该领域蕴含着巨大潜力，因其潜在市场十分广泛，而且能够通过自下而上的增长策略构建去中心化基础设施网络。
自我强化式的增长循环有助于 DePIN 项目的可持续发展。其以代币奖励作为激励措施，帮助供应方参与者克服采购过程中的“冷启动”挑战。随着网络规模的扩大，消费者开始使用网络服务，需求也会随之增加。鉴于服务费用通常以网络代币形式支付，采用率的提升将导致代币价格上涨，从而将进一步激励贡献者。随着供需双方的共同增长，这种良性循环可以持续下去，从而维持项目的持续增长。
发表于 2025-4-18 17:20:48
