La fusión de la IA y la cadena de bloques: explorando las perspectivas y desafíos de la combinación de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la Cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un punto caliente de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia y bajo consumo de energía de la Cadena de bloques compensan los problemas de centralización y falta de transparencia de los sistemas de IA, y la combinación de ambos ha traído nuevas oportunidades para la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de AI y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes en la aplicación, interfaces de aplicación, reglas de aplicación y objetivos de aplicación. El papel de AI en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación dividen la participación de la IA en la tecnología Crypto en tres capas: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para el comportamiento de los agentes de IA. Además, la IA también ha mostrado un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de las transacciones en cadena en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM juegan un papel importante en el ámbito de DeFi.
Este artículo explorará las direcciones de inversión en el ámbito de AI+Crypto, centrándose en la innovación y el desarrollo en la infraestructura y la capa de aplicaciones, analizando las perspectivas y desafíos de la combinación de AI con la Cadena de bloques.
Direcciones clave en la pista de IA
La cadena de bloques contrasta marcadamente con la IA en términos de centralización, transparencia, consumo de energía y monopolización. Los expertos de la industria clasifican las aplicaciones que combinan la IA con la cadena de bloques en 4 grandes categorías:
AI como participante en la aplicación
IA como interfaz de aplicación
AI como regla de aplicación
AI como objetivo de la aplicación
Desde la perspectiva de la productividad y las relaciones de producción, Crypto principalmente proporciona relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Optimización de la potencia de cálculo: proporcionar recursos de cálculo eficientes y descentralizados, reducir el riesgo de fallos en un solo punto y mejorar la eficiencia general del cálculo.
Optimización de algoritmos: fomentar la apertura, el intercambio y la innovación de algoritmos o modelos.
Optimizar datos: lograr el almacenamiento descentralizado, la contribución, el uso y la gestión de la seguridad de los datos.
Los proyectos de AI+Web3 pueden explorarse desde tres direcciones: la capa básica, la capa de ejecución y la capa de aplicación. La capa básica incluye entrenamiento de modelos, datos, potencia de cálculo descentralizada y hardware; la capa de ejecución implica procesamiento de datos, transmisión y tecnologías como AI agent, zkML y FHE; la capa de aplicación se centra principalmente en áreas como AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, AIGC y Meme.
Los siguientes aspectos merecen especial atención:
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML ofrece una solución segura y verificable para monitorear y restringir el comportamiento de agentes de IA mediante la combinación de pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, inaugurando un nuevo enfoque para validar datos privados utilizando modelos públicos o validar modelos privados utilizando datos públicos.
Proyectos típicos incluyen:
Modulus Labs: ofrece una variedad de aplicaciones ZKML, como el robot de trading en cadena RockyBot y el juego de ajedrez Leela vs. the World.
Giza: un protocolo que permite desplegar modelos de IA en la cadena, utilizando el formato ONNX y tecnologías como Giza Transpiler.
Zkaptcha: enfocado en resolver problemas de robots en Web3, proporciona servicios de verificación de código para contratos inteligentes.
Dos, dirección del procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución se manifiestan principalmente en los siguientes aspectos:
AI y análisis de datos en la cadena: utilizar modelos LLM y algoritmos de aprendizaje profundo para descubrir información de datos.
AI y desarrollo de dApp automatizado: proporciona herramientas de desarrollo automatizado que ayudan a los desarrolladores a escribir rápidamente contratos inteligentes y corregir errores automáticamente.
AI y seguridad en las transacciones en la cadena de bloques: implementar agentes de IA en la cadena de bloques para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA.
Tres, dirección AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi incluye principalmente las siguientes direcciones:
Robot de trading impulsado por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado y tendencias de precios.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y las posibles fluctuaciones de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias inteligentes de protección de liquidación.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende de modelos de IA financiera para diseñar mecanismos de tesorería, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
Cuatro, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi se refleja principalmente en:
Optimización de estrategias de juego: ajustando en tiempo real la dificultad y la estrategia del juego mediante el aprendizaje de los hábitos de los jugadores.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar de manera más efectiva los activos virtuales dentro del juego.
Aumentar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para lograr una interacción más natural y fluida entre los jugadores.
Sugerencias de estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones tempranas de la IA en el ámbito de las criptomonedas, como aplicaciones de IA conceptuales y memes.
Medio plazo: centrarse en la combinación de AI Agent e Intent, así como en la fusión con contratos inteligentes.
A largo plazo: prestar atención a la combinación de tecnologías AI y zkML, lo que podría tener un profundo impacto en el campo de Crypto.
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GasWaster69
· hace7h
La tendencia especulativa es bastante fuerte, los que entienden, entienden.
Fusión de Web3 e inteligencia artificial: Análisis de áreas clave de AI+Crypto y estrategias de inversión
La fusión de la IA y la cadena de bloques: explorando las perspectivas y desafíos de la combinación de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la Cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un punto caliente de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia y bajo consumo de energía de la Cadena de bloques compensan los problemas de centralización y falta de transparencia de los sistemas de IA, y la combinación de ambos ha traído nuevas oportunidades para la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de AI y la Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes en la aplicación, interfaces de aplicación, reglas de aplicación y objetivos de aplicación. El papel de AI en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Las instituciones de investigación dividen la participación de la IA en la tecnología Crypto en tres capas: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para el comportamiento de los agentes de IA. Además, la IA también ha mostrado un gran potencial en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps y la seguridad de las transacciones en cadena en la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM juegan un papel importante en el ámbito de DeFi.
Este artículo explorará las direcciones de inversión en el ámbito de AI+Crypto, centrándose en la innovación y el desarrollo en la infraestructura y la capa de aplicaciones, analizando las perspectivas y desafíos de la combinación de AI con la Cadena de bloques.
Direcciones clave en la pista de IA
La cadena de bloques contrasta marcadamente con la IA en términos de centralización, transparencia, consumo de energía y monopolización. Los expertos de la industria clasifican las aplicaciones que combinan la IA con la cadena de bloques en 4 grandes categorías:
Desde la perspectiva de la productividad y las relaciones de producción, Crypto principalmente proporciona relaciones de producción. Se puede considerar desde tres direcciones:
Los proyectos de AI+Web3 pueden explorarse desde tres direcciones: la capa básica, la capa de ejecución y la capa de aplicación. La capa básica incluye entrenamiento de modelos, datos, potencia de cálculo descentralizada y hardware; la capa de ejecución implica procesamiento de datos, transmisión y tecnologías como AI agent, zkML y FHE; la capa de aplicación se centra principalmente en áreas como AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, AIGC y Meme.
Los siguientes aspectos merecen especial atención:
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML ofrece una solución segura y verificable para monitorear y restringir el comportamiento de agentes de IA mediante la combinación de pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, inaugurando un nuevo enfoque para validar datos privados utilizando modelos públicos o validar modelos privados utilizando datos públicos.
Proyectos típicos incluyen:
Modulus Labs: ofrece una variedad de aplicaciones ZKML, como el robot de trading en cadena RockyBot y el juego de ajedrez Leela vs. the World.
Giza: un protocolo que permite desplegar modelos de IA en la cadena, utilizando el formato ONNX y tecnologías como Giza Transpiler.
Zkaptcha: enfocado en resolver problemas de robots en Web3, proporciona servicios de verificación de código para contratos inteligentes.
Dos, dirección del procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución se manifiestan principalmente en los siguientes aspectos:
AI y análisis de datos en la cadena: utilizar modelos LLM y algoritmos de aprendizaje profundo para descubrir información de datos.
AI y desarrollo de dApp automatizado: proporciona herramientas de desarrollo automatizado que ayudan a los desarrolladores a escribir rápidamente contratos inteligentes y corregir errores automáticamente.
AI y seguridad en las transacciones en la cadena de bloques: implementar agentes de IA en la cadena de bloques para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA.
Tres, dirección AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi incluye principalmente las siguientes direcciones:
Robot de trading impulsado por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado y tendencias de precios.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y las posibles fluctuaciones de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias inteligentes de protección de liquidación.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende de modelos de IA financiera para diseñar mecanismos de tesorería, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
Cuatro, dirección AI+GameFi
La aplicación de la IA en los proyectos de GameFi se refleja principalmente en:
Optimización de estrategias de juego: ajustando en tiempo real la dificultad y la estrategia del juego mediante el aprendizaje de los hábitos de los jugadores.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar de manera más efectiva los activos virtuales dentro del juego.
Aumentar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para lograr una interacción más natural y fluida entre los jugadores.
Sugerencias de estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones tempranas de la IA en el ámbito de las criptomonedas, como aplicaciones de IA conceptuales y memes.
Medio plazo: centrarse en la combinación de AI Agent e Intent, así como en la fusión con contratos inteligentes.
A largo plazo: prestar atención a la combinación de tecnologías AI y zkML, lo que podría tener un profundo impacto en el campo de Crypto.