AI та Блокчейн: дослідження перспектив та викликів поєднання Web3 та штучного інтелекту
В останні роки стрімкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технології блокчейн зробили AI+Crypto гарячою інвестиційною темою. Децентралізація, висока прозорість та антимонопольні характеристики блокчейну компенсують недоліки систем штучного інтелекту, а їх поєднання приносить нам нові можливості.
Експерти галузі ділять застосування поєднання AI та Блокчейн на чотири категорії: як учасники застосування, інтерфейс, правила та цілі. Вони вважають, що AI у Crypto слід більше розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.
Дослідницькі установи поділяють проекти AI+Crypto на базовий рівень, виконавчий рівень і рівень застосування. На базовому рівні технологія zkML поєднує нульове знання та Блокчейн, надаючи безпечне та перевірене рішення для поведінки агентів AI. На виконавчому рівні AI демонструє потенціал у обробці даних, автоматизації розробки, безпеці транзакцій в мережі тощо. На рівні застосування торгові роботи на базі AI, інструменти прогнозного аналізу та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у сфері DeFi.
У цій статті буде розглянуто інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, з особливим акцентом на інновації та розвиток в інфраструктурі та прикладному рівні, а також буде проаналізовано перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн.
Основні напрямки в AI
Експерти поділяють застосування AI та Блокчейн на 4 великі категорії:
ШІ як учасник у застосуванні
ШІ як інтерфейс застосунку
Штучний інтелект як правило застосування
Штучний інтелект як мета застосування
З точки зору продуктивності vs виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Це можна розглянути з трьох напрямків:
Оптимізація обчислювальної потужності: надання розподілених ефективних ресурсів обчислювальної потужності, зменшення ризику одноточкових відмов, підвищення ефективності обчислень.
Оптимізація алгоритмів: сприяння відкритому коду, обміну та інноваціям алгоритмів або моделей.
Оптимізація даних: реалізація децентралізованого зберігання, внесення, використання та безпечного управління даними.
Дослідницькі установи розділяють проекти AI+Web3 на базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування:
Базовий рівень: включає в себе навчання моделей, дані, децентралізовані обчислювальні потужності та обладнання тощо, зосереджуючи увагу на поєднанні технології zk та технології ML.
Виконавчий рівень: обробка і передача даних, AI агент, zkML, FHE тощо.
Застосунковий рівень: AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіт, AIGC та Meme тощо, а також RAAS, оракули, сопроцесори, UBI тощо.
Серед проектів, що швидко розвиваються на рівні інфраструктури та додатків, можна виділити Io.net на рівні обчислювальної потужності, Flock на рівні базових моделей, Блокчейн інфраструктуру ZeroGravity, AI агент Myshell та додаток 0xScope.
Наступні напрямки варто детально вивчити:
Один, напрямок zkML
Технологія zkML забезпечує безпечні, перевіряємі та прозорі рішення для моніторингу та обмеження поведінки AI-агентів, поєднуючи нульові знання та технологію Блокчейн. Вона відкриває нові підходи до використання публічних моделей для перевірки приватних даних або використання публічних даних для перевірки приватних моделей. Ця інновація робить смарт-контракти більш гнучкими, дозволяючи їм адаптуватися до більшої кількості різних сценаріїв застосування.
типові проекти zkML технології
Modulus Labs: один з найбільш різноманітних проектів у сфері ZKML, що створює приклади AI-додатків на блокчейні, такі як RockyBot та Leela vs. the World.
Giza: протокол, який дозволяє розгортати AI моделі на Блокчейн, використовуючи технологічний стек ONNX формату, Giza Transpiler, ONNX Cairo Runtime тощо.
Zkaptcha: зосереджений на проблемах ботів у Web3, надає послуги captcha для смарт-контрактів, використовує нульові докази для створення смарт-контрактів, стійких до атак відьом.
Два, напрямок обробки даних
AI в реалізації рівневих проривів головним чином проявляється в наступних аспектах:
a. ШІ та аналіз даних на блокчейні: використання технологій ШІ для глибокого аналізу даних блокчейну з метою отримання більшої кількості інсайтів.
b. Розробка dApp з використанням ШІ та автоматизації: інфраструктурні проекти для Devops, які допомагають розробникам швидше писати смарт-контракти та автоматично виправляти помилки.
c. ШІ та безпека транзакцій на Блокчейні: розгортання агентів ШІ на Блокчейні для підвищення безпеки та надійності застосувань ШІ.
Проектні приклади: SeQure - це безпекова платформа, що використовує ШІ для моніторингу та аналізу в реальному часі, забезпечуючи стабільність та безпеку транзакцій на Блокчейн.
Три, напрямок AI+DeFi
Поєднання штучного інтелекту та DeFi в основному проявляється в наступних аспектах:
Торговий робот на базі ШІ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних та цінових тенденцій.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів ринкових тенденцій та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: через інтеграцію ШІ, розумне коригування діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості AMM.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: поєднання даних на блокчейні та поза ним для реалізації розумних стратегій захисту ліквідації.
Складне проектування структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансової моделі AI для проектування механізму скарбниці, що збільшує інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування ШІ в проектах GameFi в основному проявляється в наступних аспектах:
Оптимізація ігрової стратегії: шляхом вивчення звичок гравців, в реальному часі коригуйте складність гри та стратегію.
Управління використанням ігрових активів: допомога гравцям у більш ефективному управлінні та торгівлі віртуальними активами в грі.
Підвищення інтерактивності гри: створення більш розумних і реактивних NPC, підвищення занурення в гру та задоволеності гравців.
Інвестиційні стратегії за часовим виміром
Короткострокові: зверніть увагу на область, де AI вперше впроваджений у Crypto, такі як концептуальні AI додатки та меми.
Середній термін: зверніть увагу на поєднання AI Agent і Intent, а також на поєднання з розумними контрактами.
Довгостроково: зверніть увагу на поєднання технологій AI та zkML, що в кінцевому підсумку вплине на сферу Crypto.
Переглянути оригінал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Інтеграція AI + блокчейн: перспективи та виклики поєднання Web3 та штучного інтелекту
AI та Блокчейн: дослідження перспектив та викликів поєднання Web3 та штучного інтелекту
В останні роки стрімкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технології блокчейн зробили AI+Crypto гарячою інвестиційною темою. Децентралізація, висока прозорість та антимонопольні характеристики блокчейну компенсують недоліки систем штучного інтелекту, а їх поєднання приносить нам нові можливості.
Експерти галузі ділять застосування поєднання AI та Блокчейн на чотири категорії: як учасники застосування, інтерфейс, правила та цілі. Вони вважають, що AI у Crypto слід більше розглядати з точки зору "застосування", включаючи оптимізацію обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.
Дослідницькі установи поділяють проекти AI+Crypto на базовий рівень, виконавчий рівень і рівень застосування. На базовому рівні технологія zkML поєднує нульове знання та Блокчейн, надаючи безпечне та перевірене рішення для поведінки агентів AI. На виконавчому рівні AI демонструє потенціал у обробці даних, автоматизації розробки, безпеці транзакцій в мережі тощо. На рівні застосування торгові роботи на базі AI, інструменти прогнозного аналізу та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у сфері DeFi.
У цій статті буде розглянуто інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, з особливим акцентом на інновації та розвиток в інфраструктурі та прикладному рівні, а також буде проаналізовано перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн.
Основні напрямки в AI
Експерти поділяють застосування AI та Блокчейн на 4 великі категорії:
З точки зору продуктивності vs виробничих відносин, Crypto в основному забезпечує виробничі відносини. Це можна розглянути з трьох напрямків:
Дослідницькі установи розділяють проекти AI+Web3 на базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування:
Серед проектів, що швидко розвиваються на рівні інфраструктури та додатків, можна виділити Io.net на рівні обчислювальної потужності, Flock на рівні базових моделей, Блокчейн інфраструктуру ZeroGravity, AI агент Myshell та додаток 0xScope.
Наступні напрямки варто детально вивчити:
Один, напрямок zkML
Технологія zkML забезпечує безпечні, перевіряємі та прозорі рішення для моніторингу та обмеження поведінки AI-агентів, поєднуючи нульові знання та технологію Блокчейн. Вона відкриває нові підходи до використання публічних моделей для перевірки приватних даних або використання публічних даних для перевірки приватних моделей. Ця інновація робить смарт-контракти більш гнучкими, дозволяючи їм адаптуватися до більшої кількості різних сценаріїв застосування.
типові проекти zkML технології
Modulus Labs: один з найбільш різноманітних проектів у сфері ZKML, що створює приклади AI-додатків на блокчейні, такі як RockyBot та Leela vs. the World.
Giza: протокол, який дозволяє розгортати AI моделі на Блокчейн, використовуючи технологічний стек ONNX формату, Giza Transpiler, ONNX Cairo Runtime тощо.
Zkaptcha: зосереджений на проблемах ботів у Web3, надає послуги captcha для смарт-контрактів, використовує нульові докази для створення смарт-контрактів, стійких до атак відьом.
Два, напрямок обробки даних
AI в реалізації рівневих проривів головним чином проявляється в наступних аспектах:
a. ШІ та аналіз даних на блокчейні: використання технологій ШІ для глибокого аналізу даних блокчейну з метою отримання більшої кількості інсайтів.
b. Розробка dApp з використанням ШІ та автоматизації: інфраструктурні проекти для Devops, які допомагають розробникам швидше писати смарт-контракти та автоматично виправляти помилки.
c. ШІ та безпека транзакцій на Блокчейні: розгортання агентів ШІ на Блокчейні для підвищення безпеки та надійності застосувань ШІ.
Проектні приклади: SeQure - це безпекова платформа, що використовує ШІ для моніторингу та аналізу в реальному часі, забезпечуючи стабільність та безпеку транзакцій на Блокчейн.
Три, напрямок AI+DeFi
Поєднання штучного інтелекту та DeFi в основному проявляється в наступних аспектах:
Торговий робот на базі ШІ: швидке та точне виконання угод, аналіз ринкових даних та цінових тенденцій.
Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів ринкових тенденцій та потенційних цінових рухів.
Управління ліквідністю AMM: через інтеграцію ШІ, розумне коригування діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості AMM.
Захист ліквідації та управління борговими позиціями: поєднання даних на блокчейні та поза ним для реалізації розумних стратегій захисту ліквідації.
Складне проектування структурованих продуктів DeFi: залежить від фінансової моделі AI для проектування механізму скарбниці, що збільшує інтелектуальність і гнучкість продукту.
Чотири, напрямок AI+GameFi
Застосування ШІ в проектах GameFi в основному проявляється в наступних аспектах:
Оптимізація ігрової стратегії: шляхом вивчення звичок гравців, в реальному часі коригуйте складність гри та стратегію.
Управління використанням ігрових активів: допомога гравцям у більш ефективному управлінні та торгівлі віртуальними активами в грі.
Підвищення інтерактивності гри: створення більш розумних і реактивних NPC, підвищення занурення в гру та задоволеності гравців.
Інвестиційні стратегії за часовим виміром