AI與區塊鏈的融合：探索Web3與人工智能結合的前景與挑戰

近年來，人工智能(AI)和區塊鏈技術的迅猛發展使AI+Crypto成爲投資熱點。區塊鏈的去中心化、高透明度和反壟斷特性彌補了AI系統的不足，兩者結合爲我們帶來了新的機遇。

業內專家將AI和區塊鏈的結合應用分爲四類：作爲應用參與者、接口、規則和目標。他們認爲，AI在Crypto中應更多從"應用"角度考慮，包括優化算力、算法和數據等方面。

研究機構將AI+Crypto項目分爲基礎層、執行層和應用層。在基礎層，zkML技術結合零知識證明和區塊鏈，爲AI代理行爲提供了安全可驗證的解決方案。在執行層，AI在數據處理、自動化開發、鏈上交易安全等方面展現了潛力。在應用層，AI驅動的交易機器人、預測分析工具和AMM流動性管理等在DeFi領域發揮重要作用。

本文將探討AI+Crypto賽道的投資方向，重點關注基礎架構和應用層面的創新與發展，分析AI與區塊鏈結合的前景與挑戰。

AI賽道重點方向

專家將AI與區塊鏈結合的應用分爲4大類：

1. AI作爲應用中的參與者
2. AI作爲應用的接口
3. AI作爲應用的規則
4. AI作爲應用的目標

從生產力vs生產關係角度考慮，Crypto主要提供生產關係。可從三個方向考慮：

1. 優化算力：提供分散高效的算力資源，減少單點故障風險，提升計算效率。
2. 優化算法：促進算法或模型的開源、共享和創新。
3. 優化數據：實現數據的去中心化存儲、貢獻、使用和安全管理。

研究機構將AI+Web3項目分爲基礎層、執行層和應用層：

• 基礎層：包括模型訓練、數據、去中心化算力和硬件等，重點關注zk技術與ML技術的結合。
• 執行層：數據處理和傳輸、AI agent、zkML、FHE等。
• 應用層：AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等，以及RAAS、預言機、協處理器、UBI等。

其中基礎架構層面和應用層面項目發展較快，如算力層面的Io.net、基礎模型層面的Flock、區塊鏈基礎設施ZeroGravity、AI agent的Myshell和應用層面的0xScope。

以下幾個方向值得重點探索：

一、zkML方向

zkML技術通過結合零知識證明和區塊鏈技術，爲監測和約束AI代理行爲提供了安全、可驗證和透明的解決方案。它開創了在驗證私有數據時使用公開模型，或在驗證私有模型時使用公開數據的新方法。這種革新使智能合約更爲靈活，能夠適應更多不同的應用場景。

zkML技術典型項目

1. Modulus Labs：ZKML領域中最多樣化的項目之一，構建鏈上AI應用範例，如RockyBot和Leela vs. the World。

2. Giza：一種可在鏈上部署AI模型的協議，使用ONNX格式、Giza Transpiler、ONNX Cairo Runtime等技術棧。

3. Zkaptcha：專注於Web3中的機器人問題，爲智能合約提供captcha服務，使用零知識證明創建抗女巫攻擊的智能合約。

二、數據處理方向

AI在執行層次的突破主要體現在以下方面：

a. AI與鏈上數據分析：利用AI技術深入挖掘區塊鏈數據，獲取更多洞察。

b. AI與自動化dApp開發：針對Devops的基礎設施項目，幫助開發者更快編寫智能合約並自動修正錯誤。

c. AI與鏈上交易安全：將AI代理部署在區塊鏈上，提高AI應用的安全性和可信度。

項目案例：SeQure是一個運用AI進行實時監測和分析的安全平台，保障鏈上交易的穩定性和安全性。

三、AI+DeFi方向

AI與DeFi的結合主要體現在以下幾個方面：

1. AI驅動的交易機器人：快速精準執行交易，分析市場數據和價格走勢。

2. 預測分析：提供市場趨勢和潛在價格走勢的可靠預測。

3. AMM流動性管理：通過AI整合，智能調整流動性範圍，優化AMM效率和收益。

4. 清算保護與債務頭寸管理：結合鏈上和鏈下數據，實現智能清算保護策略。

5. 復雜DeFi結構化產品設計：依賴金融AI模型設計金庫機制，增加產品智能性和靈活性。

四、AI+GameFi方向

AI在GameFi項目中的應用主要體現在以下方面：

1. 遊戲策略優化：通過學習玩家習慣，實時調整遊戲難度和策略。

2. 遊戲資產利用管理：幫助玩家更有效管理和交易遊戲內虛擬資產。

3. 增強遊戲互動：創建更智能和響應式的NPC，提升遊戲沉浸感和玩家滿意度。

投資策略時間維度

• 短期：關注AI在Crypto最先落地的領域，如概念性AI應用和meme。
• 中期：關注AI Agent與Intent的結合，以及與智能合約的結合。
• 長期：關注AI與zkML技術的結合，這將最終影響Crypto領域。