Bankless:聚焦加密领域最热门的人工智能机会

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本文介绍了新兴行业Crypto x AI,它将加密货币和人工智能结合起来。这些项目旨在通过去中心化计算和利用区块链的原则来创造一个更公平的人工智能生态系统。一些领先的项目包括io.net、Akash和Render,让任何人都可以参与到人工智能的发展中。此外,一些项目正在采用零知识机器学习技术,而人工智能代理也在DeFi平台上发挥作用。加密货币和人工智能的结合有巨大的潜力,可能会挑战像OpenAI这样的巨头。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

原文标题:Zeroing in on Crypto's Hottest AI Opportunities

原文作者:Arjun Chand

原文来源:bankless

编译:Kate, 火星财经

解析zkML、AI代理、去中心化计算等方面的创新项目。

分别来说,加密和人工智能是我们这个时代最令人兴奋的两项技术突破。

但是当你把两者结合起来时,事情会变得更加有趣。

现在人们一致认为,Crypto x AI将成为这个周期最热门的叙事之一。你可以看到它已经发生了——一些人工智能代币的早期投资者已经看到他们的赌注得到了巨大的回报。

但让我们面对现实:Crypto x AI场景仍然很新。

今天的文章让我们概览一下这个新兴行业正在发生的事情。我们将分解加密和人工智能交叉的不同领域,并将重点放在一些顶级项目上。👇

Crypto x AI概述

人工智能传统上一直是大公司的游乐场。这其中有几个重要原因:

•高成本——开发人工智能技术需要大量的计算能力。这并不便宜,而且通常只有科技巨头才有足够的财力购买必要的硬件,这为小型实体的进入设置了壁垒。

•数据垄断——人工智能模型需要大量数据进行训练。大公司坐拥海量用户数据,可以利用这些数据制作先进的人工智能模型。

把这两者放在一起,你就会发现为什么这对大公司来说是一个巨大的竞争优势。

想想看:少数几家公司掌握着我们的大部分数据,他们都在开发自己的人工智能技术——谷歌拥有 Gemini,Twitter 正在与 Grok 合作,OpenAI 凭借 ChatGPT 掀起了波澜。

那么,我们如何为开发人工智能技术创造公平的竞争环境呢?进入加密和区块链。去中心化、透明度和经济激励是加密和区块链的内在原则。

将这些核心理念与人工智能结合在一起,你就得到了一个全新的游戏——一个准入门槛较低的人工智能行业,任何人都可以参与其中,为人工智能技术的开发和使用创造一个更公平的生态系统。

机器学习

Vitalik对加密+人工智能交叉的高级总结。来源:加密+人工智能应用的前景和挑战

这些协同效益正在应用于人工智能堆栈的不同部分。让我们来看看这些新兴领域:

去中心化计算

训练人工智能模型本质上就像建造一台超级计算机。这是一个漫长而重复的过程,充满了反复试验和复杂的数学运算,以使人工智能模型恰到好处。所有这些计算都非常昂贵,因为它需要特定的硬件。

OpenAI的计算需求为例。从2012年到2018年,他们的计算需求每隔几个月就翻一番!这就是GPU的用武之地——它们是具有人工智能所需处理能力的专用硬件。

但如今GPU并不容易买到。全球芯片短缺,英伟达(Nvidia)和AMD等几家大公司正在主导这场秀,从游戏玩家到人工智能开发者,每个人都想分一杯羹。这使得GPU非常昂贵,而且很难找到。

为了解决GPU供应短缺的问题,许多项目采用了加密的原则来协调GPU供应商和买家之间的经济激励。这个想法是为了让你更容易、更便宜地获得你所需要的计算能力。

机器学习

属于这一类别的一些领先项目是:

•io.net——io.net为未充分利用的GPU创建了一个开放的市场,这些GPU来自数据中心和加密矿工等来源,并使任何人都可以以传统GPU成本的一小部分获得它们。

•Akash——Akash是一个去中心化的计算市场,允许用户安全高效地买卖计算资源。任何人都可以成为Akash的供应商,将自己的硬件提供给平台上的其他用户并从中获利。

•Render——Render为空闲的GPU计算创造了一个市场,可以用于不同类型的项目,比如3D内容创建。

去中心化AI模型训练与推理

Crypto x AI项目正在采用一种更加开放和协作的方式来构建人工智能技术。这些举措利用了区块链的去中心化原则,以实现社区驱动的人工智能开发。

想象一下,在一个开放的网络中,任何人都可以利用自己的计算机能力来训练人工智能模型。这创造了一个可供所有人使用的集体智能池,为构建广泛的人工智能应用铺平了道路。

属于这一类别的一些领先项目是:

•Bittensor - Bittensor的使命是使构建AI应用程序更容易访问。他们正在创建一个开放的点对点市场,任何人都可以分享和利用机器学习模型。

•Gensyn - Gensyn正在协调“世界上所有的计算到一个单一的网络”,以低成本和高规模建立集体智能训练人工智能模型。

零知识机器学习

由于许多人工智能系统,包括像ChatGPT这样的流行系统,都是闭源的,我们无法检查它们的工作并确定某些输出是如何得出的。对于一个容易核实事实答案的问题来说,这可能无关紧要,但随着能力的扩大和我们对这些技术的依赖程度的增加,我们将需要更多的洞察力。

为了使整个过程更加透明,一些加密x人工智能项目正在转向零知识机器学习(zkML)。zkML将复杂的加密技术与人工智能相结合,以确保机器学习过程的完整性及其输出的准确性。它可以让我们在不需要信任任何人的情况下检查人工智能的工作,这就是加密的意义所在。

机器学习

属于这一类别的一些领先项目是:

•Giza - Giza为构建、管理和托管可验证的机器学习模型提供一站式服务。其技术堆栈可用于构建可靠且易于信任的区块链人工智能解决方案。

•Modulus Labs - Modulus使用密码学来验证AI输出,并使用专门的zk证明程序确保其准确性。

人工智能代理

建设者可能希望用加密来升级人工智能,但他们也在寻求用人工智能来升级加密。

人工智能代理本质上是智能机器人,可以在DeFi平台上独立执行任务。他们处理信息,根据这些数据做出决定,并采取行动实现既定目标。

AI代理现在在DeFi中越来越多,服务于各种用例,例如:

•MEV套利机器人 -  Jaredfromsubway.eth擅长利用市场的低效

•Telegram机器人 - Unibot和Banana Gun

•游戏中的机器人 - Parallel 's Colony,这是一款由人工智能驱动的化身相互互动的游戏

•社交应用中的机器人 - Frenrug,一个在线人工智能代理,可以在应用上与用户聊天,并买卖他们的密钥

•预测分析机器人 - Bittensor 上的 Numerai、子网 8(预测子网)

•预测市场中的AI代理 - Omen是一个利用AI预测事件结果的预测市场

人工智能代理是朝着创建可以与DeFi生态系统交互以执行广泛任务的自主系统迈出的重要一步。它们将成为本轮牛市的独特催化剂。

属于这一类别的一些领先项目是:

•Autonolas - Autonolas 提供了一个框架,用于开发能够自主执行复杂 DeFi 策略的加密原生 AI 代理。

•Morpheus - Morpheus 是一个开源网络,旨在为点对点的个人 AI(称为智能代理)提供支持,由原生代币“MOR”激励。

结束语

加密和人工智能的交集不仅仅是一个投机泡沫,这是一个具有真正实质内容的新兴领域。

虽然炒作是不可否认的,一些项目似乎也在追赶潮流,但将加密与人工智能结合起来的基本承诺是明确的——为人工智能技术的开发和使用创造一个更公平的生态系统。

在这个周期内,加密x人工智能项目能否进入加密市值排名的前10名?

加密和人工智能合作的潜力是巨大的,我们正处于一个激动人心的时刻。随着时间的推移,我们很可能会看到一个来自这个领域的项目崛起,挑战像OpenAI这样的巨头。

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