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人工智能和加密货币的结合不仅是技术的融合，也是可能性的融合。它代表了机器在一个去中心化的、安全的环境中思考、学习和交易的未来。
FHE是未来加密行业的发展方向，Zama是一家专注于FHE技术的公司，提供开源库和解决方案，可应用于医疗、金融、广告等行业，保护隐私的机器学习和智能合约。Fhenix是一个基于以太坊的Layer 2解决方案，通过FHE Rollups和FHE Coprocessors提供支持。Secret Network通过集成Intel SGX技术，为去中心化应用提供隐私保护能力。Mind Network和Privasea分别完成了250万美元和500万美元的种子轮融资，旨在实现端到端加密的验证和计算过程。尽管FHE前景广阔，但目前仍处于早期阶段，项目应用落地仍有困难。
黄仁勋在加州理工大学毕业典礼上发表演讲，强调人工智能的下一波浪潮是机器人技术。他分享了英伟达的发展历程和对未来的展望，指出人工智能是每个行业的基础，机器人技术将成为数十亿美元的市场。他鼓励毕业生接触人工智能，并分享了自己的创业经历和经验教训。NVIDIA的加速计算技术正在改变计算机行业，而人工智能产业也正在形成。黄仁勋希望毕业生能相信自己，抓住机遇，将挫折视为新的起点。
Curve创始人Egorov的1.41亿美元CRV借贷头寸被清算，导致超过100万美元的坏账。他被指通过借贷抛售CRV套现，清算规模达1亿美元，影响加密市场。部分投资人受损，但也有人获利。Egorov的仓位清算行为类似于之前套现VC币买豪宅的行为。此次清算还引发其他借贷平台仓位清算，部分人支持并获利。由于危机不断，Curve平台的TVL缩水至原来的十分之一，排名下降至15名以外。
AI和区块链结合备受关注，开发者积极探索可能性。区块链被视为解决AI服务和算力资源利用问题的理想选择，已有多个项目在此领域探索。主要有三个赛道：算力共享、AI数据安全与可验证计算、去中心化AI。代表项目有io.net和Aethir，Arweave推出AO提供无需信任的计算服务，与区块链相结合永久存储大量数据。Bittensor(TAO)旨在建立区块链神经网络，改变AI模型的集中化垄断格局。这些项目的野心是改变未来云计算和AI应用的格局，但由于技术和资金门槛较高，仍处于尝试阶段，未来能否落地仍需观察。
Alpha是投资策略超越市场的能力，但要解锁它需要了解市场未知的东西。近年来，加密货币在政治上的影响力不断增强，华盛顿对加密货币的态度也发生了重大变化。一旦监管障碍消除，将有大量资金涌入加密货币市场，华尔街也将加入这股潮流，推动整个行业迈向历史新高。市场将意识到加密货币的新时代已经到来，带来巨大的影响。
Web3是一种去中心化、开放、透明的互联网模式，与AI天然融合。它通过共享算力、开放数据市场、隐私计算等方式为AI发展提供新动力，同时AI也能为Web3带来智能合约优化、反作弊算法等赋能。探索Web3和AI的结合对于构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值至关重要。通过代币激励全球工作者参与数据标注、合成数据、FHE保护隐私、去中心化算力网络等技术，Web3能够解决传统中心化AI数据获取的痛点。Edge AI让设备具备AI能力，实现低延迟、实时处理和保护隐私。Web3与AI的融合将带来创新的商业模式和服务。
AI技术进步令人印象深刻，但仍面临数据代币化、资源分配、激励性RLHF、可验证性、深度伪造等问题。区块链技术可以提供解决方案，如Ocean Protocol的Compute-to-Data功能、使用钱包和基于zk技术的KYC基础设施来保护用户隐私。Zama正在开发FHE解决方案，已获得7300万美元融资。未来，区块链可以成为AI代理资产交易的试验场地，开源AI可以通过代币经济系统快速利用去中心化的计算资源和训练数据集，区块链可以跟踪AI训练和推理，加密技术可以确保后AI时代的信任和隐私保护。
AI和Web3技术的快速发展引起全球关注，市场规模分别达到2000亿美元和25万亿美元。两者结合备受关注，AI提升生产力，Web3改变生产关系，两者相互帮助解决困境。AI在数据分析和预测方面的应用对去中心化金融领域具有重要意义，也可以改善用户体验和个性化服务。Web3通过代币激励的方式实现去中心化的数据收集，解决了大资本和大数据方霸占数据收集权的问题。未来可以期待更深入的研究和创新，实现AI与加密货币更紧密的结合，并在金融、去中心化自治组织、预测市场和NFT等领域创造出更有意义的解决方案。
Token Metrics Moon Awards是备受赞誉的加密货币行业奖项，旨在表彰对该领域做出重大贡献的平台、项目和创举。最新新增类别是《2024年顶级加密货币人工智能项目》，预计主导加密货币领域的最佳人工智能项目包括Token Metrics、Bittensor和Fetch.ai。这些项目通过创新的解决方案推动加密货币行业发展，但也存在投资风险。Token Metrics和Bittensor是领先的人工智能加密货币项目，提供全面的分析平台和数据API，并将于2024年采用Web3，支持去中心化并为客户提供独家空投。CorgiAI是一个新兴的人工智能项目，旨在通过AI驱动的预测和交易机器人，为用户创造赚钱机会。随着AI加密货币领域的发展，创新和社区参与将推动变革，保持信息的了解和适应性将是关键。
该帖介绍了Crypto & AI的二级思路和Web3 & AI Sector的分层结构，分析了不同赛道的标准化程度与Alpha机会的关系。重点强调了模型层的重要性和一个好的模型平台应具备的特征，以Bittensor为例说明了其成功打造的“造富效应”。同时提到了一些竞品项目，但目前还没有能和Bittensor抗衡的项目。最后介绍了一些备选项目，包括TAO、Commune、Nimble Network、Gatling X和Ritualnet。
黄仁勋提出“主权AI”，Vitalik讲述AI与Crypto的协同效应。Web3+AI产业图景包括算力、数据和平台层，利用分布式算力网络降低成本，收集高质量数据，整合资源。Giza使用密码学技术验证模型推理，Nuroblocks和Janction连接资源，Agent Network构建应用。Face整合AI行业资源，解决需求。Giza专注于构建zkML运营平台，帮助Web3+AI应用快速发展。应用层项目利用AI解决Web3应用问题，如创建可扩展的去中心化私人AI。Web3+AI仍处于早期阶段，业内对其发展前景有分歧。希望通过结合Web3和AI，创造更有价值的产品，实现更加社区化的共治AI。
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。
4月17日，IOSG Ventures举办了老友记聚会，主题为《Singularity: AI x Crypto Convergence》。NEAR Protocol和Polygon的联合创始人分享了他们对AI和加密领域融合的看法。区块链激励可以帮助开源AI事物，与集中化公司竞争。但是，建设开源AI模型需要大量资本，而投资者的期望与实际需要的资本不匹配。因此，区块链激励可以创造更长期的一致性，并让用户拥有AI。此外，讨论了如何代币化完全开源的模型，以及AI在个性化金融和ZK技术方面的潜力。总的来说，加密AI项目可能会改变金融和创新，但也需要解决是否真的需要AI的问题。
Token2049活动是我第一次参加，作为一个Web3学习者，我想近距离感受Web3的氛围并了解行业的前沿话题。活动中，除了讨论监管和合规问题，还探讨了AI与Web3结合的可能性。华人参与度和讨论话题有所不同，但行业强调共识，弱化身份差异。活动讨论的热点包括Depin、RWA、Bitcoin ETF、Restaking等，反映了行业的热点叙事。参会者可以通过活动形成共性判断。
人工智能已改变生活，但被少数企业垄断。去中心化人工智能通过加密货币协调和激励机制，提供透明和公平的操作方式，降低偏见风险，促进内容包容性。个人可贡献知识和资产，加速技术进步。去中心化实现人工智能技术的民主化，创造包容和公平的生态系统。Gaianet解决审查、偏见、隐私和高成本问题。转向去中心化具有挑战，但也有实现民主化、促进创新和赋予个人权力的潜力。拥抱去中心化是应对人工智能复杂性的优先选择。现在是时候重新思考人工智能并拥抱去中心化变革了。
