当下AI+Crypto的真实场景是AI资产代币化，形式有AI Agent MeMe代币化、AI Agent平台代币化、民主化AI叙事代币化，AI生产资料模型、数据、算力代币化等。
而价值投资派期待的AI在Crypto领域的应用和Crypto在AI领域的应用，目前都处在非常非常早期的探索阶段，相对有行业共识的应用类型有：AI Crypto Wallet、基于全链数据的Crypto专用LLM或者AI Agent、DAO的AI治理等。
这些应用要么处在最小可用状态，要么处在半瘫痪状态。之前体验了一款Crypto专用LLM，在聊天中提问今日最热meme币时，AI会经常性出现幻觉自己编造一个CA。
因此，头部的一些VC机构们更看好AI Agent与Crypto的深度耦合，他们预期未来：
http://1.AI Agent资产化（AI Agent meme币和AI Agent 平台/协议价值币）；
http://2.AI Agent取代Mev bot/链上套利机器人成为区块空间的最主要消费者；
3.与DeFi、Web3游戏等应用的深度集成，出现全新的产品范式。
目前来说，构建1个Crypto专用AI Agent，可以使用Coinbase、Virtual、Ai16z、Vvaifu、Clanker等平台提供的一键创建Crypto专用AI Agent的工具集。但这些Crypto专用AI Agent，主要用于AI meme币发行场景，只有少数如aiXBT等用于加密投顾场景。
我们知道，AI Agent的底层是LLM，LLM的底层是算法、算力和数据。开源大模型已经足够好用，算力也不是大问题，真正限制Crypto专用AI Agent能力主要是缺少经过标注的完整、实时且高质量全链数据集。
也许是看到这一点，CZ最近非常Bullish Crypto激励在数据标注协作中的作用。
目前构建完整、实时且高质量全链数据面临三大挑战:数据分散在不同链上难以统一调用、数据质量参差不齐难以直接应用、数据价值难以有效衡量和分配。
而获得经纬创投、腾讯等顶级机构投资的ChainBase，以其创新的技术架构和代币经济模型，尝试给出了一个具有可行性的解决方案。
ChainBase的技术架构由四层堆栈+双重共识机制组成：
四层堆栈:
--数据处理层 - 负责跨链数据的接入与实时同步,目前支持200+公链
--共识层 - 基于CometBFT共识算法确保数据状态一致性
--执行层 - 创新的ChainbaseDB支持数据任务并行处理
--协处理层 - 社区开发者通过"手稿"机制共同治理数据
双共识机制:
--数据共识:通过ChainBase AVS(主动验证服务)确保数据真实性
--价值共识:通过社区治理实现数据价值的合理分配
这种技术架构设计让Chainbase能够每天处理5.6亿-6.5亿次的全链数据调用，实现小于3秒的数据刷新间隔，维持PB级别的数据存储规模。
同时，ChainBase使用原生代币$C作为全链数据集生产流的资源协调工具和网络基础货币。
$C作为网络激励代币，激励全球社区参与数据贡献和维护。目前已有超过2.6万名开发者在平台上创建了2.7万个项目。
$C作为数据访问许可证，开发者需要支付$C来访问ChainBase的数据基础设施。目前日均API调用量达6亿次,数据查询量超过3000TB。
$C作为生态价值媒介，可用于支付http://io.net、Aethir等生态项目的服务,打通AI基础设施生态。
此外，为了验证ChainBase解决方案的可行性，Chainbase推出了首个链原生AI大模型Theia。该模型拥有80亿通用语言模型参数、2亿加密货币专用参数、专有的D2ORA算法。
与传统AI模型相比,Theia Chat的独特优势在于其完整、实时且高质量的全链数据训练集。这使得它能为用户提供更精准的链上洞察。
未来，不管是Theia Chat未来开放API给AI Agent开发者，还是其他LLM使用ChainBase的全链数据训练集增强训练，都会提升AI Agent的性能与在Crypto领域的可用性，为AI Agent取代Mev bot/链上套利机器人成为区块空间的最主要消费者这一前景打下良好基础。
以上。
