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加密行业的AI赛道的发展 会像几年前的元宇宙吗?

第三财经网 2024-11-16 07:16 1461

欧易交易所

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前段时间,因为OpenAI的Sora发布、英伟达财报的发布,英伟达市值直逼2万亿美金,使得Crypto行业的AI赛道热度飙升,WLD,AGIX,FET等项目都有了不俗的表现。而这几天,因为大盘整体向好,再加上英伟达AI大会,AI赛道再次迎来爆发。

目前,AI+Web3概念项目已经超过几百个,涵盖了基础设施、数据、算力等多个方向,而且像a16z,币安等顶级机构都已开始布局相关赛道,AI +Web3作为新叙事,注定是会贯穿这一轮牛市,今天,白话带大家来简单盘点下AI赛道。

01 AI +Web3与元宇宙的类似轨迹

Crypto行业虽然一直在出现新叙事,且每轮牛市都会有所不同,但发展的过程中存在一些类似的地方,比如AI赛道和元宇宙赛道,都是从Web2延伸到Web3的产物。

元宇宙最开始热起来是因为元宇宙第一股Roblox当时风头正热,然后将这股风吹到了Crypto行业,衍生出了Crypto版的元宇宙概念,另外,随着FaceBook改名为Meta,使得相关概念得到全方位的宣传,Crypto行业的元宇宙相关概念也在这种环境下达到顶峰。

最近这段时间,已经好久没有再听到大家再提元宇宙相关概念了,查了下,关于“全球元宇宙概念第一股Roblox”的报道,已经是各种负面,上市连跌、7成收入靠营销、市值跌幅超70%,在元宇宙第一股熄火的同时,Crypto行业的元宇宙概念差不多也走到头了。

元宇宙相关概念后续能不能起来另说,但Crypto行业的AI赛道的发展与其何其相似,第一波高潮起始于ChatGPT的发布,加上国内外媒体的大肆报道,使得BN仅有的两个AI项目得到了狂飙,虽然被大家诟病两个项目方技术不行,大但目前只要提到AI,FET和AGIX必然是在其中的;而第二波则是因为近期OpenAI的Sora发布,导致AI相关概念再次席卷而来。

可以看出,目前Crypto行业AI赛道的发展,更多的还是依赖于OpenAI,多数项目处于概念阶段或者以蹭为主,还没有较好的成熟落地。设想一下,如果OpenAI最终发展停滞不前或者崩掉后,Crypto行业AI赛道是否还会这么有热度?

02 AI 赛道分类

目前AI +Web3的结合主要集中在算法模型,数据这些方向,具体来看:

  • 去中心化算力(GPU)

随着AI模型变得越来越复杂,对计算资源的需求也迅速增长,尤其是对GPU等高性能硬件的需求。从AI的角度来看,算力的应用可以分为推理和训练两个方向。目前主要集中在推理方向,因为它相对简单且硬件需求较低。然而,训练方向的发展仍面临很多挑战,因为它需要与神经网络设计结合,并且对硬件要求极高,因此实施起来非常困难。

去中心化计算系统的核心思想是通过竞争性定价和易获取性,使计算资源的所有者能够出租他们闲置的资源,并在一个二级市场上进行交易。这意味着团队可以按需租用计算资源,而资源所有者则可以以有竞争力的价格出租他们的资源,从而提高了市场效率,并避免了资源闲置的问题。除了经济和效率方面的好处,去中心化计算系统还具有抗审查性的重要价值。

目前大多算力项目只是跟风阶段,高调宣扬去中心化,但却忽略了去中心化网络的低效问题,很多项目在设计上同质化严重。

  • zkML(零知识机器学习)

由于智能合约只能做一些预先设置好的事件,稍微复杂一些的运行成本会过于高昂或无法实行,将AI(如机器学习模型)集成到智能合约中,可以增加功能、安全性和效率,并提升用户体验。当然,这种集成也带来了额外的风险,因为无法保证支持智能合约的模型不会受到攻击,并且难以处理数据不足的情况下的模型训练问题。

机器学习需要大量计算资源才能运行复杂模型,这使得在智能合约内直接运行AI模型成本高昂。为了降低在智能合约中运行AI模型的高昂成本,一些项目正在研究使用zkML的方法。zkML可以在链下进行计算,而只需在链上提交验证结果的证明。这样可以大大减少链上计算的需求,降低成本,并保持无需信任的特性。这种方法特别适用于需要大量计算资源的场景,如DeFi协议中的收益优化模型。

  • AI代理

AI代理是一种能够自主接收、理解和执行任务的机器人,它们使用AI模型来做出决策和行动。在AI和加密货币的结合中,代理扮演着重要角色。加密货币提供了一种无需许可和无需信任的支付基础设施,而代理则可以利用这一特性。

一旦代理经过训练,它们可以拥有自己的数字钱包,使其能够直接与智能合约进行交易。举个例子,一个简单的代理可以使用AI模型在互联网上搜索信息,并根据预测的市场情况进行交易。代理可以通过智能合约自主地做出决策和执行交易,而不需要依赖第三方的信任。

  • AI赋能DApp

AI 赋能 Dapp 是一个非常常见的方向。生成式AI的广泛适用性使其能够通过API接入,从而简化和智能化各种应用,包括数据分析平台、交易机器人、区块链百科等。

此外,生成式AI还可以扮演聊天机器人(如Myshell)或者AI伴侣(如Sleepless AI),甚至能够创造链游中的虚拟角色(NPC)。然而,由于技术壁垒较低,许多应用只是简单地接入一个API并进行微调就称自己是AI项目。

03 代表项目

盘点下目前存在较强的几个项目,毕竟这个行业,在强者恒强的环境下,对于大多数投资者来说,获取阿尔法收益还是太难,稳稳地抓住贝塔也不错。另外,最近AI赛道短期热度较高,注意回调风险。

  • Worldcoin

Worldcoin是OpenAI联合创始人Sam Altman创立的项目,旨在建立一个全球身份和金融网络,实现全球范围内的广泛采用。该项目的核心是World ID,使用户能够在线验证自己的身份,同时保护其隐私。

Worldcoin的目标是解决现有金融系统中存在的一些问题,并为全球十亿人提供金融服务和身份验证。通过建立一个全球身份网络,它旨在提供一个安全、可靠并保护隐私的方式来验证人的身份。

随着最近AI赛道的热度飙升,Worldcoin各项数据也在上升。据官方介绍,截止2月21日,经验证的World ID用户数已超350万人,而其旗下的World App每日用户数量也突破了百万。WLD市值接近12亿,全流通市值880亿。Worldcoin从背景等各方面来说,可以说是AI赛道完美的躺平标的,但由于其恐怖的全流通市值,可以吓退绝大多数投资者。

  • Render

Render专注于满足媒体制作中日益增长的计算需求,尤其是在增强现实、虚拟现实和AI增强媒体等领域。通过连接全球去中心化的图形处理器(GPU),共享算力,完成AI视频渲染和贡献AI算力。Render的核心产品是与AI的整合,通过支持AI相关任务,帮助艺术家生成资产和优化数字艺术作品,它还扩展了对大规模艺术收藏的管理和优化渲染工作流程的能力。

Render的愿景是构建一个去中心化的算力池,将创造出来的算力与需要算力的应用相连接。Render的背后投资方包括微软、苹果等公司,其母公司OT­OY也全力支持。OT­OY一家在视频渲染领域享有盛誉的公司,为微软、苹果和谷歌等顶级科技公司提供视频渲染技术服务。

  • Fetch.AI

Fetch.AI是一个开放平台,旨在构建AI应用程序和服务。它通过结合AI和区块链技术,为用户提供了一种创新的方式来利用AI代理进行各种任务和交易。

AI代理是Fetch.AI的核心,它们是可以执行特定任务的模块化构件。这些代理可以自主连接、搜索和交易,与其他代理进行交互,并创建动态市场。通过与这些代理进行集成,传统产品可以接入AI,优化业务流程,并创造新的商业模式。它的目标是推动智能经济的发展,实现去中心化的数字经济,并提升各种流程的自动化和效率。

  • SingularityNET

SingularityNET是一个去中心化的AI平台和市场,旨在连接各种AI工具和服务,并促进它们之间的合作和交易。它提供了一个开放的平台,让AI代理可以相互交流和合作,同时也为用户提供了一种便捷的方式来获取和使用AI技术。

在SingularityNET平台上,用户可以通过交易信息、协商付款和评级等方式,将任务委托给不同的AI代理。这样的去中心化结构使得代理之间可以自由地合作和竞争,为用户提供更多选择和高质量的AI服务。

SingularityNET的目标是推动AI技术的发展和应用,促进AI在各个领域的广泛应用。通过建立一个开放的平台和生态系统,它致力于加强AI工具和服务的互操作性,为用户带来更多创新和便利。

很多时候会将FET和AGIX两个放在一块讨论,毕竟一直处于同涨同跌的状态,一般提到AI赛道,肯定会想到BN这两个,虽然被专业人士喷人家技术不行,但因为占据早期优势,不妨碍每波AI浪潮来临时,跟着吃肉,两个项目市值都在逼近10亿美金大关。

  • Bittensor

Bittensor 是一个开源协议,一个基于区块链的去中心化机器学习网络,旨在通过为多个去中心化商品市场(或称为”子网络”)创建一个平台,实现AI的民主化,并将其统一在一个单一的Token系统下。Bittensor的使命是通过独特的激励机制和先进的子网络架构,建立一个与OpenAI等大型AI超级公司媲美的网络。

Bittensor的系统可以被视为一台机器,通过区块链高效地将AI能力转移到链上。网络由两个关键的参与者管理:矿工和验证者。矿工提交预先训练好的AI模型到网络中,并获得奖励作为贡献。验证者确保模型输出的有效性和准确性。这种设置创建了一个竞争环境,激励矿工不断改进他们的模型,以获得更好的性能和更多的奖励(以原生Token TAO形式)。用户通过向验证者发送查询与网络进行互动,验证者将查询分发给矿工。验证者对矿工的输出进行排名,并将排名最高的回复返回给用户。

Bittensor不训练模型,因为模型训练复杂且成本高昂。相反,该网络依赖于分散的训练机制。验证者的任务是使用特定的数据集评估矿工生成的模型,并按照特定标准(如准确率和损失函数)对每个模型进行评分。这种分散评估确保模型性能的持续提升。

coingecko数据显示,Bittensor目前市值36亿美金左右,因为占据PoW和AI两大赛道,去年表现比较亮眼,但整体流动性较差。

  • Arkham

Arkham是一个加密智能分析平台,通过连接区块链地址和现实世界实体,提供详细的数据和分析,同时利用通证经济学的概念创造了情报交易平台,使用户能够买卖区块链地址所有者的信息。它使用名为Ultra的AI算法引擎,将区块链地址与现实世界实体进行连接,以揭示区块链活动背后的个人和公司,并提供相关的数据和分析。

主要产品是Profiler,它提供了对实体或地址活动的全面视图,包括交易历史、持仓、余额历史、盈亏情况、交易平台使用情况和顶级对手方等信息。通过使用Profiler,用户可以获取有关实体活动的详细信息,并进行更深入的分析。

它的目标是对区块链交易进行系统性的分析和去匿名化,建立一个去中心化的情报赚钱经济,推动加密市场的透明性和效率。值得一提的是OpenAI联合创始人Sam Altman是投资人之一。

04 小结