Слияние Web3 и искусственного интеллекта: анализ ключевых областей AI+Crypto и инвестиционных стратегий

2025-07-27 07:18:47

Генерация тезисов в процессе

Слияние ИИ и Блокчейн: Исследование перспектив и вызовов сочетания Web3 и искусственного интеллекта

В последние годы быстрые темпы развития искусственного интеллекта (AI) и технологий блокчейна сделали AI+Crypto горячей инвестиционной темой. Децентрализованный, высокопрозрачный и энергоэффективный характер блокчейна компенсирует централизованные и непрозрачные проблемы систем ИИ, а их сочетание приносит новые возможности для отрасли.

Эксперты отрасли считают, что применение AI и Блокчейна можно разделить на четыре категории: как участник приложения, интерфейс приложения, правила приложения и цели приложения. Роль AI в Crypto должна рассматриваться больше с точки зрения "приложения", включая оптимизацию вычислительной мощности, алгоритмов и данных.

Исследовательские учреждения классифицируют участие ИИ в криптографических технологиях на базовом уровне, уровне выполнения и уровне приложений. Например, технология zkML сочетает в себе нулевое доказательство и блокчейн, обеспечивая безопасное и проверяемое решение для действий ИИ-агентов. Кроме того, ИИ также продемонстрировал огромный потенциал в области обработки данных, автоматизации разработки dApp и безопасности транзакций в сети на уровне выполнения. На уровне приложений ИИ-управляемые торговые роботы, инструменты предсказательной аналитики и управление ликвидностью AMM играют важную роль в области DeFi.

В данной статье будет рассмотрено направление инвестиций в секторе AI+Crypto, с акцентом на инновации и развитие на уровне инфраструктуры и приложений, а также будет проанализирована перспектива и вызовы сочетания AI и Блокчейн.

Основные направления в области ИИ

Блокчейн резко контрастирует с ИИ по таким аспектам, как централизация, прозрачность, потребление энергии и монополизация. Эксперты отрасли делят приложения, сочетающие ИИ и блокчейн, на 4 основные категории:

ИИ как участник в приложении
ИИ как интерфейс приложения
Правила использования ИИ в приложениях
ИИ как цель приложения

С точки зрения производительных сил и производственных отношений, Crypto в основном предоставляет производственные отношения. Это можно рассматривать с трех направлений:

Оптимизация вычислительной мощности: предоставление распределенных эффективных ресурсов вычислительной мощности, снижение риска единичной точки сбоя, повышение общей вычислительной эффективности.
Оптимизация алгоритмов: содействие открытости, совместному использованию и инновациям алгоритмов или моделей.
Оптимизация данных: реализация децентрализованного хранения, вклада, использования и безопасного управления данными.

Проекты AI+Web3 могут исследоваться в трех направлениях: базовый уровень, уровень выполнения и уровень приложений. Базовый уровень включает в себя обучение модели, данные, децентрализованную вычислительную мощность и оборудование; уровень выполнения касается обработки и передачи данных, а также технологий AI agent, zkML, FHE и других; уровень приложений в основном сосредоточен на областях AI+DeFi, AI+GameFi, метавселенной, AIGC и Мемах.

Следующие направления заслуживают особого внимания:

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)

Один, направление zkML

Технология zkML, сочетая нулевое знание и Блокчейн, предоставляет безопасное и проверяемое решение для мониторинга и ограничения поведения AI-агентов. Она может доказать, что AI выполнил конкретную задачу, защищая при этом конфиденциальность, открывая новые методы для верификации частных данных с использованием открытых моделей или верификации частных моделей с использованием открытых данных.

Типичные проекты включают:

Modulus Labs: предлагает разнообразные приложения ZKML, такие как онлайновый торговый бот RockyBot и шахматная игра Leela vs. the World.
Giza: Протокол, который позволяет развертывать AI модели на Блокчейн, используя формат ONNX и такие технологии, как Giza Transpiler.
Zkaptcha: Сфокусирован на решении проблемы роботов в Web3, предоставляет услуги проверки CAPTCHA для смарт-контрактов.

Два, Направление обработки данных

Прорыв ИИ на уровне исполнения в основном проявляется в следующих аспектах:

AI и анализ данных на блокчейне: использование LLM больших моделей и алгоритмов глубокого обучения для выявления данных.
AI и автоматизация разработки dApp: предоставление инструментов автоматизированной разработки, помогающих разработчикам быстро писать смарт-контракты и автоматически исправлять ошибки.
ИИ и безопасность транзакций в блокчейне: развертывание ИИ-агентов на блокчейне для повышения безопасности и доверия к приложениям ИИ.

Три, направление AI+DeFi

Слияние ИИ и DeFi в основном включает в себя следующие направления:

AI-управляемые торговые роботы: быстрое и точное выполнение сделок, анализ рыночных данных и ценовых тенденций.
Прогнозный анализ: предоставляет надежные прогнозы рыночных трендов и потенциальных ценовых движений.
Управление ликвидностью AMM: интеллектуальная настройка диапазона ликвидности, оптимизация эффективности и доходности автоматических маркет-мейкеров.
Защита ликвидности и управление долговыми позициями: интеграция данных на блокчейне и вне его для реализации умной стратегии защиты ликвидности.
Сложный дизайн структурированных продуктов DeFi: зависит от финансовых AI моделей для проектирования механизмов казначейства, увеличивая интеллектуальность и гибкость продукта.

Четыре, направление AI+GameFi

Применение ИИ в проектах GameFi в основном проявляется в:

Оптимизация игровой стратегии: путем изучения привычек игроков, в реальном времени настраивать сложность игры и стратегии.
Управление активами игры: помощь игрокам в более эффективном управлении и торговле виртуальными активами внутри игры.
Улучшение взаимодействия в играх: создание интеллектуальных отзывчивых NPC для более естественного и плавного взаимодействия игроков.