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AI与加密：发现先锋团队和项目

开源和闭源AI模型的优劣之争日益激烈，但随着加密网络的发展，人们开始探讨如何利用加密网络加速AI发展。一些团队已经开始在分布式计算网络上训练AI模型，并建立开源的机器学习协调平台。此外，还有团队致力于构建AI代理或链上代理网络，以加速加密网络上的经济活动。这些发展为AI和加密网络带来更多可能性，例如Bittensor和其他协调平台的重要性，以及Autonolas允许开发人员将代理和相关服务创建为NFT。预计代理与链上协议交互的数量将继续增长，特别是通过共享图形结构。许多团队也专注于AI系统的数据组件。

seth bloomberg08月02日 08:51

读懂Binance Launchpool最新项目io.net：连接全球GPU资源，重塑机器学习的未来

io.net是一个基于Solana区块链的去中心化计算网络，通过集成未充分利用的GPU资源，为AI和机器学习领域提供低成本的大量计算能力。平台使用双令牌经济系统激励参与者并确保效率和可持续性。IO Cloud简化了GPU集群的部署和管理，IO Worker和IO Explorer提供账户管理和网络运营洞察。IO币用于支付和奖励，生态系统包括GPU租用者、所有者和IO币持有者。该项目获得3000万美元融资，具有可扩展性和并行训练优势，但仍面临技术复杂性、网络安全和市场竞争挑战。长期成功取决于持续开发和采用能力。

链茶馆06月06日 13:42

长推：聊聊AI+区块链的看法

本文讨论了AI+区块链的发展前景，OpenAI 4o版本的发布拉动了数据、存储、计算三个板块的发展，使得AI成为未来最重要的客户。AI带动了上游基建的需求，但区块链也有用武之地，如去中心化计算。AI的能耗和稳定的带宽也是重要议题。数据采集、处理和交易是AI发展的关键，区块链和代币经济可以很好地切入。AI Agent的出现给了一种新的思路，可以实现自动化。零知识证明为AI带来新的可能性。

B05月24日 12:45

长推：侃一下对AI+区块链的看法

本文探讨了AI和区块链的结合对计算、数据和网络基础设施的影响。AI发展带动了基础设施需求，区块链解决算力垄断和隐私问题。稳定的带宽和数据处理是AI发展的基础，区块链和代币经济可以发挥作用。已有项目利用区块链和代币经济解决数据采集和处理问题。AI决定了下游应用的上限，如搜索引擎、游戏等。AI Agent具备独立执行任务和决策能力，已在加密货币领域出现。链上AI Agent和拟人化AI Agent也开始出现，但投资者需注意下游应用的不确定性。区块链可验证性和不可篡改性为AI带来新的可能性，零知识证明解决了性能局限下服务AI深度学习需求的问题。

@bonnazhu05月16日 11:51

万字解析Al+ Web3：新型生产关系赋能人工智能时代

本文介绍了人工智能和Web3的结合，认为人工智能是新型生产力，Web3将成为新时代的生产关系，避免AI垄断。作者是一名Web3投资者和AI研究者，介绍了人工智能的基础概念和新兴方向，以及AI在Web3上的应用。近十年，人工智能取得了突破性进展，主要得益于算力、数据和模型的发展。大语言模型是一种重要的人工智能模型，可以通过预训练和Fine tune训练来提升专业知识。Web3项目可分为基础设施、中间件和应用层，其中基础设施包括数据、算力和算法的去中心化。杀手级应用可能会成为顶级大项目，如ChatGPT在大模型领域的成功。

Frank-Zhang.eth05月01日 14:18

Bankless：聚焦加密领域最热门的人工智能机会

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。

火星财经04月25日 09:18

Bankless：盘点加密货币领域最热门的人工智能机会

加密货币和人工智能结合，利用区块链的去中心化原则，为人工智能技术发展创造公平竞争环境。开放和协作的方式构建人工智能技术，利用零知识机器学习确保准确性。人工智能代理成为加密货币和DeFi生态系统中的重要一环。这种结合有巨大潜力，可能挑战巨头如OpenAI。

Arjun Chand04月24日 11:22

机器学习,去中心化,以太坊,AI,GPU,web3,COMP,MKR,ETH,LINK

Dragonfly万向嘉年华演讲：去中心化推理对AI的重要性与挑战

本文介绍了AI与Web3结合的重要议题，Dragonfly Capital的创始合伙人Haseeb在会上发表了题为“Don't Trust,Verify”的演讲，介绍了加密货币和人工智能交叉点上正在构建的智能合约网络。这些项目旨在通过智能合约实现去中心化的机器学习模型训练和推理，解决传统训练过程中高昂的成本和对中心化提供者的信任问题。然而，目前仍面临着成本高、验证困难等挑战。为了解决这些问题，可以尝试避免使用浮点数，但这会导致运行速度变慢或输出结果的误差。目前有人在探索使用新的受信任执行环境来解决这个问题，但仍处于早期阶段。尽管面临挑战，但AI和加密技术的结合仍是一个值得密切关注的重要领域。

博文04月09日 11:36

解析FHEML：全同态加密在机器学习中的应用

全同态加密（FHE）是一种加密技术，允许在加密数据上进行有意义的计算，保护数据隐私。它在机器学习领域的应用促进了保护隐私的计算能力，如私密训练和预测。FHEML是一种基于FHE的机器学习方法，允许在加密数据上进行计算。已有一些流行的框架和库用于构建FHEML程序，如Concrete-ml和Tenseal。FHEML的用例包括外包计算、加密推断和加密训练洞察，允许组织在保护隐私的同时利用数据来提升运营效率和优化决策过程。

MarsBit04月03日 08:47

加密行业的AI赛道的发展，会像几年前的元宇宙吗？

英伟达市值飙升，使得Crypto行业的AI赛道热度上升。AI+Web3项目超过几百个，涵盖基础设施、数据、算力等方向。元宇宙概念受关注，但随着Roblox负面报道，热度下降。AI赛道经历两波高潮，仍依赖于OpenAI发展。去中心化算力需求增长，但训练方向挑战大。Worldcoin旨在建立全球身份和金融网络，已有超350万用户。RenderRender满足媒体制作计算需求，Fetch.AI结合AI和区块链技术，SingularityNET连接各种AI工具和服务，Bittensor实现AI民主化。Arkham利用通证经济学建立情报赚钱经济。

Day03月07日 13:03