A fusão da IA com o Blockchain: Explorando as perspectivas e desafios da combinação entre Web3 e inteligência artificial
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia de Blockchain fez com que AI+Crypto se tornasse um ponto quente de investimento. As características de descentralização, alta transparência e baixo consumo de energia do Blockchain compensam os problemas de centralização e falta de transparência dos sistemas de IA, e a combinação de ambos traz novas oportunidades para a indústria.
Especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de IA e Blockchain pode ser dividida em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface da aplicação, regras da aplicação e objetivos da aplicação. O papel da IA no Crypto deve ser considerado mais do ponto de vista da "aplicação", incluindo a otimização de poder computacional, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa classificam a participação da IA nas tecnologias Crypto em três camadas: camada base, camada de execução e camada de aplicação. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, oferecendo soluções seguras e verificáveis para o comportamento de agentes de IA. Além disso, a IA também demonstrou um enorme potencial em áreas de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham um papel importante no campo do DeFi.
Este artigo irá explorar as direções de investimento na vertente AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento nas camadas de infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação entre AI e Blockchain.
Direções principais da pista de IA
A Blockchain contrasta fortemente com a IA em termos de centralização, transparência, consumo de energia e monopolização. Especialistas da indústria classificam as aplicações que combinam IA e Blockchain em 4 grandes categorias:
IA como participante na aplicação
AI como interface de aplicação
Regras da IA como aplicação
AI como objetivo da aplicação
Do ponto de vista da produtividade e das relações de produção, o Crypto fornece principalmente relações de produção. Pode-se considerar a partir de três direções:
Otimização da capacidade de cálculo: fornecer recursos de cálculo descentralizados e eficientes, reduzir o risco de falhas de ponto único e melhorar a eficiência global de cálculo.
Otimização de algoritmos: promover a abertura, partilha e inovação de algoritmos ou modelos.
Otimização de dados: implementar o armazenamento descentralizado, contribuição, uso e gestão de segurança dos dados.
Os projetos AI+Web3 podem ser explorados a partir de três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. A camada básica inclui treinamento de modelos, dados, poder de computação descentralizado e hardware; a camada de execução envolve processamento de dados, transmissão e tecnologias como agentes de IA, zkML e FHE; a camada de aplicação foca principalmente em áreas como AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, AIGC e Meme.
Os seguintes pontos merecem atenção especial:
Um, direção zkML
A tecnologia zkML, ao combinar provas de conhecimento zero e blockchain, oferece uma solução segura e verificável para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela consegue provar que a IA executou tarefas específicas, enquanto protege a privacidade, inaugurando novas maneiras de validar dados privados usando modelos públicos ou validar modelos privados usando dados públicos.
Os projetos típicos incluem:
Modulus Labs: oferece uma variedade de aplicações ZKML, como o robô de negociação em cadeia RockyBot e o jogo de xadrez Leela vs. the World.
Giza: um protocolo que permite a implementação de modelos de IA na blockchain, utilizando o formato ONNX e tecnologias como o Giza Transpiler.
Zkaptcha: Focado em resolver problemas de robôs no Web3, fornece serviços de captcha para contratos inteligentes.
Dois, Direção de Processamento de Dados
A IA fez avanços significativos na camada de execução, principalmente nas seguintes áreas:
AI e análise de dados em blockchain: utilizar modelos LLM e algoritmos de deep learning para extrair insights dos dados.
Desenvolvimento de dApps com IA e automação: fornecer ferramentas de desenvolvimento automatizado, ajudando os desenvolvedores a escrever contratos inteligentes rapidamente e a corrigir erros automaticamente.
AI e segurança das transações em blockchain: implantar agentes de IA na blockchain para aumentar a segurança e a confiabilidade das aplicações de IA.
Três, Direção AI+DeFi
A combinação de AI e DeFi inclui principalmente as seguintes direções:
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado e tendências de preços.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência e os rendimentos dos market makers automáticos.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias inteligentes de proteção de liquidação.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depender de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a inteligência e flexibilidade do produto.
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação da IA nos projetos GameFi manifesta-se principalmente em:
Otimização da estratégia de jogo: ajustando em tempo real a dificuldade e a estratégia do jogo, aprendendo os hábitos dos jogadores.
Gestão de utilização de ativos de jogo: ajuda os jogadores a gerirem e trocarem de forma mais eficaz os ativos virtuais dentro do jogo.
Aumentar a interação no jogo: criar NPCs responsivos inteligentes para uma interação mais natural e fluida entre os jogadores.
Sugestões de estratégia de investimento
Curto prazo: Focar nas aplicações iniciais de IA no campo Crypto, como aplicações de IA conceituais e memes.
Intermediário: foco na combinação de AI Agent e Intent, bem como na fusão com contratos inteligentes.
Longo prazo: Focar na combinação de tecnologias AI e zkML, que pode ter um impacto profundo no campo das criptomoedas.
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GasWaster69
· 8h atrás
A tendência especulativa é bastante forte, quem entende, entende.
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FalseProfitProphet
· 8h atrás
Quem pode dizer se é lucro ou prejuízo?
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Lonely_Validator
· 8h atrás
Verdadeira especulação, é este o nível.
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AlgoAlchemist
· 8h atrás
Apostas em Bonet, é hora de fazer as pessoas de parvas
A fusão do Web3 com a inteligência artificial: Análise das principais áreas de foco e estratégias de investimento em AI+Crypto
A fusão da IA com o Blockchain: Explorando as perspectivas e desafios da combinação entre Web3 e inteligência artificial
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia de Blockchain fez com que AI+Crypto se tornasse um ponto quente de investimento. As características de descentralização, alta transparência e baixo consumo de energia do Blockchain compensam os problemas de centralização e falta de transparência dos sistemas de IA, e a combinação de ambos traz novas oportunidades para a indústria.
Especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de IA e Blockchain pode ser dividida em quatro categorias: como participantes da aplicação, interface da aplicação, regras da aplicação e objetivos da aplicação. O papel da IA no Crypto deve ser considerado mais do ponto de vista da "aplicação", incluindo a otimização de poder computacional, algoritmos e dados.
As instituições de pesquisa classificam a participação da IA nas tecnologias Crypto em três camadas: camada base, camada de execução e camada de aplicação. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, oferecendo soluções seguras e verificáveis para o comportamento de agentes de IA. Além disso, a IA também demonstrou um enorme potencial em áreas de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham um papel importante no campo do DeFi.
Este artigo irá explorar as direções de investimento na vertente AI+Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento nas camadas de infraestrutura e aplicação, analisando as perspectivas e desafios da combinação entre AI e Blockchain.
Direções principais da pista de IA
A Blockchain contrasta fortemente com a IA em termos de centralização, transparência, consumo de energia e monopolização. Especialistas da indústria classificam as aplicações que combinam IA e Blockchain em 4 grandes categorias:
Do ponto de vista da produtividade e das relações de produção, o Crypto fornece principalmente relações de produção. Pode-se considerar a partir de três direções:
Os projetos AI+Web3 podem ser explorados a partir de três direções: camada básica, camada de execução e camada de aplicação. A camada básica inclui treinamento de modelos, dados, poder de computação descentralizado e hardware; a camada de execução envolve processamento de dados, transmissão e tecnologias como agentes de IA, zkML e FHE; a camada de aplicação foca principalmente em áreas como AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, AIGC e Meme.
Os seguintes pontos merecem atenção especial:
Um, direção zkML
A tecnologia zkML, ao combinar provas de conhecimento zero e blockchain, oferece uma solução segura e verificável para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela consegue provar que a IA executou tarefas específicas, enquanto protege a privacidade, inaugurando novas maneiras de validar dados privados usando modelos públicos ou validar modelos privados usando dados públicos.
Os projetos típicos incluem:
Modulus Labs: oferece uma variedade de aplicações ZKML, como o robô de negociação em cadeia RockyBot e o jogo de xadrez Leela vs. the World.
Giza: um protocolo que permite a implementação de modelos de IA na blockchain, utilizando o formato ONNX e tecnologias como o Giza Transpiler.
Zkaptcha: Focado em resolver problemas de robôs no Web3, fornece serviços de captcha para contratos inteligentes.
Dois, Direção de Processamento de Dados
A IA fez avanços significativos na camada de execução, principalmente nas seguintes áreas:
AI e análise de dados em blockchain: utilizar modelos LLM e algoritmos de deep learning para extrair insights dos dados.
Desenvolvimento de dApps com IA e automação: fornecer ferramentas de desenvolvimento automatizado, ajudando os desenvolvedores a escrever contratos inteligentes rapidamente e a corrigir erros automaticamente.
AI e segurança das transações em blockchain: implantar agentes de IA na blockchain para aumentar a segurança e a confiabilidade das aplicações de IA.
Três, Direção AI+DeFi
A combinação de AI e DeFi inclui principalmente as seguintes direções:
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado e tendências de preços.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência e os rendimentos dos market makers automáticos.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias inteligentes de proteção de liquidação.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depender de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a inteligência e flexibilidade do produto.
Quatro, Direção AI+GameFi
A aplicação da IA nos projetos GameFi manifesta-se principalmente em:
Otimização da estratégia de jogo: ajustando em tempo real a dificuldade e a estratégia do jogo, aprendendo os hábitos dos jogadores.
Gestão de utilização de ativos de jogo: ajuda os jogadores a gerirem e trocarem de forma mais eficaz os ativos virtuais dentro do jogo.
Aumentar a interação no jogo: criar NPCs responsivos inteligentes para uma interação mais natural e fluida entre os jogadores.
Sugestões de estratégia de investimento
Curto prazo: Focar nas aplicações iniciais de IA no campo Crypto, como aplicações de IA conceituais e memes.
Intermediário: foco na combinação de AI Agent e Intent, bem como na fusão com contratos inteligentes.
Longo prazo: Focar na combinação de tecnologias AI e zkML, que pode ter um impacto profundo no campo das criptomoedas.