AI与区块链的融合：探索Web3与人工智能结合的前景与挑战

近年来，人工智能(AI)和区块链技术的迅猛发展使AI+Crypto成为投资热点。区块链的去中心化、高透明度和反垄断特性弥补了AI系统的不足，两者结合为我们带来了新的机遇。

业内专家将AI和区块链的结合应用分为四类：作为应用参与者、接口、规则和目标。他们认为，AI在Crypto中应更多从"应用"角度考虑，包括优化算力、算法和数据等方面。

研究机构将AI+Crypto项目分为基础层、执行层和应用层。在基础层，zkML技术结合零知识证明和区块链，为AI代理行为提供了安全可验证的解决方案。在执行层，AI在数据处理、自动化开发、链上交易安全等方面展现了潜力。在应用层，AI驱动的交易机器人、预测分析工具和AMM流动性管理等在DeFi领域发挥重要作用。

本文将探讨AI+Crypto赛道的投资方向，重点关注基础架构和应用层面的创新与发展，分析AI与区块链结合的前景与挑战。

AI赛道重点方向

专家将AI与区块链结合的应用分为4大类：

1. AI作为应用中的参与者
2. AI作为应用的接口
3. AI作为应用的规则
4. AI作为应用的目标

从生产力vs生产关系角度考虑，Crypto主要提供生产关系。可从三个方向考虑：

1. 优化算力：提供分散高效的算力资源，减少单点故障风险，提升计算效率。
2. 优化算法：促进算法或模型的开源、共享和创新。
3. 优化数据：实现数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理。

研究机构将AI+Web3项目分为基础层、执行层和应用层：

• 基础层：包括模型训练、数据、去中心化算力和硬件等，重点关注zk技术与ML技术的结合。
• 执行层：数据处理和传输、AI agent、zkML、FHE等。
• 应用层：AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等，以及RAAS、预言机、协处理器、UBI等。

其中基础架构层面和应用层面项目发展较快，如算力层面的Io.net、基础模型层面的Flock、区块链基础设施ZeroGravity、AI agent的Myshell和应用层面的0xScope。

以下几个方向值得重点探索：

一、zkML方向

zkML技术通过结合零知识证明和区块链技术，为监测和约束AI代理行为提供了安全、可验证和透明的解决方案。它开创了在验证私有数据时使用公开模型，或在验证私有模型时使用公开数据的新方法。这种革新使智能合约更为灵活，能够适应更多不同的应用场景。

zkML技术典型项目

1. Modulus Labs：ZKML领域中最多样化的项目之一，构建链上AI应用范例，如RockyBot和Leela vs. the World。

2. Giza：一种可在链上部署AI模型的协议，使用ONNX格式、Giza Transpiler、ONNX Cairo Runtime等技术栈。

3. Zkaptcha：专注于Web3中的机器人问题，为智能合约提供captcha服务，使用零知识证明创建抗女巫攻击的智能合约。

二、数据处理方向

AI在执行层次的突破主要体现在以下方面：

a. AI与链上数据分析：利用AI技术深入挖掘区块链数据，获取更多洞察。

b. AI与自动化dApp开发：针对Devops的基础设施项目，帮助开发者更快编写智能合约并自动修正错误。

c. AI与链上交易安全：将AI代理部署在区块链上，提高AI应用的安全性和可信度。

项目案例：SeQure是一个运用AI进行实时监测和分析的安全平台，保障链上交易的稳定性和安全性。

三、AI+DeFi方向

AI与DeFi的结合主要体现在以下几个方面：

1. AI驱动的交易机器人：快速精准执行交易，分析市场数据和价格走势。

2. 预测分析：提供市场趋势和潜在价格走势的可靠预测。

3. AMM流动性管理：通过AI整合，智能调整流动性范围，优化AMM效率和收益。

4. 清算保护与债务头寸管理：结合链上和链下数据，实现智能清算保护策略。

5. 复杂DeFi结构化产品设计：依赖金融AI模型设计金库机制，增加产品智能性和灵活性。

四、AI+GameFi方向

AI在GameFi项目中的应用主要体现在以下方面：

1. 游戏策略优化：通过学习玩家习惯，实时调整游戏难度和策略。

2. 游戏资产利用管理：帮助玩家更有效管理和交易游戏内虚拟资产。

3. 增强游戏互动：创建更智能和响应式的NPC，提升游戏沉浸感和玩家满意度。

投资策略时间维度

• 短期：关注AI在Crypto最先落地的领域，如概念性AI应用和meme。
• 中期：关注AI Agent与Intent的结合，以及与智能合约的结合。
• 长期：关注AI与zkML技术的结合，这将最终影响Crypto领域。