Autore: Xiyou, ChainCatcher

Editor: Nianqing, ChainCatcher

Nel 2024, il settore 'Crypto+AI' ha raggiunto una crescita senza precedenti. All'inizio dell'anno, questo settore era composto solo da pochi progetti, ma ora è diventato un segmento indipendente che non può essere ignorato nel mercato crittografico.

Secondo i dati più recenti di ChainCatcher, il 7 dicembre la capitalizzazione totale del segmento AI crittografato ha superato i 70 miliardi di dollari, con una quota massima di mercato che ha raggiunto il 2%, e un tasso di crescita annuale del 400%.

Nel frattempo, il numero di progetti AI crittografati ha anche mostrato una crescita esplosiva, superando attualmente i 600, coprendo diverse categorie di prodotti tra cui infrastrutture AI decentralizzate e Dapp AI.

Riflettendo sul 2024, la narrazione dell'AI crittografata ha subito molteplici cambiamenti significativi. All'inizio dell'anno, il progetto Sora lanciato da OpenAI ha acceso una frenesia di speculazione sull'infrastruttura AI crittografata. Successivamente, la conferenza annuale di Nvidia ha ulteriormente portato l'attenzione sulle GPU decentralizzate, facendo sì che gli investitori inizino a cercare infrastrutture AI decentralizzate. A metà anno, il segmento AI crittografato ha visto un'ondata di investimenti, con le istituzioni di VC crittografiche che si sono impegnate a fondo, supportando numerosi progetti crittografici e accelerando lo sviluppo e l'applicazione della tecnologia. Arrivando alla fine dell'anno, l'esplosione dei meme degli agenti AI ha ulteriormente portato la narrazione dell'AI crittografata a un nuovo picco.

La capitalizzazione totale di mercato degli asset AI crittografati ha superato i 70 miliardi di dollari quest'anno, con oltre 600 progetti correlati.

Secondo i dati più recenti di CoinMarketCap, il numero di token nel settore dell'intelligenza artificiale crittografata (Crypto*AI) ha raggiunto 355, con una capitalizzazione totale di mercato che il 7 dicembre ha superato i 70 miliardi di dollari, toccando un picco massimo di 70,42 miliardi di dollari. Attualmente, a causa della tendenza generale di correzione del mercato crittografico, al 23 dicembre, la capitalizzazione totale del settore AI crittografato è scesa a 47 miliardi di dollari, con un volume di scambi nelle ultime 24 ore che raggiunge ancora i 5 miliardi di dollari.

Ripercorrendo l'inizio dell'anno, la capitalizzazione totale del mercato degli asset AI crittografati era solo di 17 miliardi di dollari. In meno di un anno, la capitalizzazione totale di questo segmento ha visto un aumento di oltre il 400%, dimostrando ancora una volta la fiorente crescita e il grande potenziale del campo dell'AI crittografata.

Daniel Cheung, co-fondatore di Syncracy Capital, ha espresso il suo punto di vista il 12 dicembre, sottolineando che, nonostante il settore AI crittografato rappresenti attualmente solo circa l'1% della capitalizzazione totale di mercato crittografico, con l'evoluzione dei cicli di mercato e il forte slancio delle infrastrutture AI e degli agenti AI, prevede che la capitalizzazione di questo settore potrebbe crescere di 10 volte.

Vale la pena notare che, nonostante l'attuale calo generale del mercato delle criptovalute, il 23 dicembre la capitalizzazione totale del mercato delle criptovalute ha raggiunto i 3,4 trilioni di dollari, mentre la capitalizzazione degli asset AI crittografati rappresentava ancora quasi l'1,4% dell'intero mercato (con un picco oltre il 2%), dimostrando ulteriormente il potenziale di crescita futura.

Il 2024 può essere considerato un anno cruciale per il settore AI crittografato, poiché passa da un'apparizione iniziale a un'esplosione completa. All'inizio dell'anno, il segmento AI crittografato era ancora nelle sue fasi embrionali, con pochi progetti, rappresentati principalmente dai progetti GPU decentralizzati come Render (RNDR), dall'infrastruttura AI Fetch.ai (FET) e WorldCoin. Tuttavia, in meno di un anno, il campo dell'AI crittografata può ora essere suddiviso in diversi segmenti, coprendo GPU decentralizzate, piattaforme di dati AI, infrastrutture AI e agenti AI, con centinaia di progetti.

Secondo la piattaforma di dati crittografici Rootdata, attualmente ci sono oltre 600 progetti crittografici contenenti voci AI, e questo numero continua a crescere.

Catalizzatore dell'AI crittografata nel 2024: narrazioni di OpenAI e altre forze esterne, forte investimento da parte dei VC, esplosione dei meme degli agenti AI.

Analizzando i dati sulla capitalizzazione totale degli asset AI crittografati, la crescita del 2024 presenta due picchi significativi: il primo picco si è verificato tra febbraio e marzo, mentre il secondo è avvenuto dopo ottobre, dando origine a una nuova ondata di crescita.

Tra febbraio e marzo, la crescita nel campo dell'AI crittografata è stata principalmente stimolata da due eventi emblematici nel settore AI.

A febbraio, OpenAI ha lanciato con grande impatto il modello di grande dimensione Sora per la 'generazione di video', un risultato rivoluzionario che ha innescato un cambiamento dirompente nel campo dell'AI. Allo stesso tempo, questo evento ha anche spinto notevolmente il prezzo del token WLD del progetto di crittografia per l'autenticazione dell'iride Worldcoin, guidato dal fondatore di OpenAI, Sam Altman, stimolando così una forte crescita dell'intero settore degli asset AI crittografati. Durante questo periodo, progetti di alta qualità come la piattaforma di incentivazione dei modelli AI Bittensor (TAO) e la piattaforma di dati AI Arkham (ARKM) hanno iniziato a ricevere una vasta attenzione dal mercato; l'emergere di questi progetti ha ulteriormente acceso l'entusiasmo degli investitori nel mercato degli AI crittografati, attirando un gran numero di investitori in questo nuovo campo ricco di potenziale.

Subito dopo, la grande conferenza annuale GTC di Nvidia ha nuovamente attirato una vasta attenzione globale, facendo impennare la sua capitalizzazione di mercato e scatenando una frenesia di speculazione sulle schede grafiche. Durante l'evento, le apparizioni di figure di spicco dell'industria crittografica come Illia Polosukhin, co-fondatore di Near, e Jules Urbach, fondatore della rete di rendering GPU distribuiti Render Network, hanno nuovamente iniettato nuova vitalità nel campo dell'AI crittografata. Questa serie di eventi ha portato all'emergere di progetti concettuali come le GPU decentralizzate, che sono nate in questo periodo.

Da allora, l'AI crittografata si è ufficialmente sviluppata in un segmento indipendente, con progetti di infrastruttura AI, GPU decentralizzate, dati AI decentralizzati che emergono come funghi, portando al mercato più scelte e opportunità.

Nel mese di ottobre, la crescita nel campo dell'AI crittografata è stata principalmente attribuita all'esplosione del meme degli agenti AI. Il lancio del token GOAT del progetto dell'agente AI Truth Terminal ha innescato un'ondata di speculazione sul lancio dei token dei progetti di meme degli agenti AI, portando all'emissione di centinaia di token di meme degli agenti AI. Questa tendenza ha portato a una rapida ascesa degli agenti AI, diventando un segmento autonomo nel campo dell'AI crittografata, i cui prodotti comprendono token di meme degli agenti AI, piattaforme di emissione per agenti AI (IAO) e infrastrutture di base per agenti AI, ecc. I progetti specifici possono essere consultati nel report di ChainCatcher pubblicato a novembre (Sistema di analisi del segmento degli agenti AI: AI Meme, piattaforme di emissione e infrastrutture). Secondo i dati di Coingecko, al 23 dicembre, la capitalizzazione totale di mercato dei token nel segmento degli agenti AI ha raggiunto i 9,8 miliardi di dollari, circa il 20% della capitalizzazione totale di mercato del segmento dell'AI crittografata (47 miliardi di dollari), e l'entusiasmo per la speculazione continua.

Se il lancio dello strumento di generazione di video Sora da parte di OpenAI, l'aumento della capitalizzazione di Nvidia e la sua conferenza AI costituiscono una forte spinta esterna allo sviluppo del campo AI crittografato, l'esplosione dei meme degli agenti AI è senza dubbio una scintilla accesa dall'interno del mercato crittografico, accelerando l'emergere di questo settore. Sotto l'influenza congiunta di entrambi gli effetti catalizzatori, il segmento AI crittografato è rapidamente diventato un campo cruciale nel mondo crittografico, la sua importanza è in costante crescita.

Inoltre, nel 2024, il mercato AI crittografato ha vissuto un'onda di investimenti senza precedenti, con istituzioni di investimento che accorrono a investire, aumentando drasticamente gli importi investiti. In questo settore, le principali istituzioni di venture capital dell'industria crittografica, tra cui Grayscale, Delphi Venture, Coinbase Ventures, Binance Labs e a16z, hanno attivamente investito in progetti 'Crypto+AI'.

Delphi Ventures ha già espresso grande ottimismo per la combinazione di Crypto e AI all'inizio dell'anno, investendo in diversi progetti correlati come io.net, OG Labs e Mythos Ventures. a16z ha invece raccolto un nuovo fondo da 6 miliardi di dollari, focalizzandosi sull'investimento nel settore AI, e ha selezionato 5 progetti AI crittografati nel suo acceleratore di startup crittografiche autunnali. Nella seconda metà dell'anno, istituzioni come Pantera Capital, Grayscale, Binance Labs e Coinbase Ventures hanno annunciato di entrare nel campo dell'AI crittografata, istituendo fondi dedicati o aumentando gli investimenti. Secondo un rapporto pubblicato da Messari, nel terzo trimestre del 2024, le istituzioni di venture capital crittografico hanno iniettato oltre 213 milioni di dollari in progetti AI, con un incremento del 250% rispetto al trimestre precedente e un aumento del 340% rispetto all'anno precedente.

Il mercato 'Crypto for AI' ha prospettive maggiori rispetto a 'AI for Crypto'.

Attualmente, i prodotti AI crittografati sul mercato possono essere suddivisi principalmente in due forme: 'AI for Crypto' e 'Crypto for AI'.

Il primo, 'AI for Crypto', si riferisce all'uso dell'AI per potenziare il Crypto, concentrandosi principalmente sull'applicazione della tecnologia AI nei prodotti crittografici, migliorando l'esperienza utente o rafforzando le prestazioni dei prodotti attraverso l'integrazione di elementi AI. Ad esempio, l'ottimizzazione del codice AI e la revisione della sicurezza: la tecnologia AI può rilevare e analizzare automaticamente il codice dei progetti Web3, identificando potenziali vulnerabilità di sicurezza e errori, migliorando così la sicurezza e la stabilità del progetto; partecipazione a strategie di rendimento on-chain: utilizzando algoritmi AI per analizzare le tendenze di mercato e il comportamento degli utenti, si possono formulare strategie di rendimento on-chain più efficienti per aiutare gli utenti crittografici a ottenere rendimenti più elevati; integrazione di chatbot AI per rispondere alle domande degli utenti, migliorando l'esperienza utente; utilizzando agenti AI per eliminare gli ostacoli nell'esperienza utente on-chain, come il trading automatico e la gestione degli asset, consentendo agli utenti di partecipare più facilmente al mercato crittografico.

'Crypto for AI', d'altra parte, si concentra sull'utilizzo della tecnologia crittografica per potenziare l'industria AI, sfruttando i vantaggi unici della tecnologia blockchain per affrontare o migliorare alcuni aspetti dell'industria AI. Ad esempio, la privacy e la trasparenza della tecnologia blockchain possono risolvere i problemi di privacy e sicurezza che i modelli AI affrontano durante la raccolta, l'elaborazione e la conservazione dei dati; consentendo alla comunità di possedere o utilizzare modelli AI attraverso la tokenizzazione degli asset; aggregando risorse di calcolo dismesse tramite la tecnologia token della blockchain, formando un mercato di calcolo, riducendo i costi di addestramento dei modelli AI e migliorando l'efficienza dell'utilizzo delle risorse di calcolo.

In sintesi, l'essenza della tecnologia Web3 risiede nella sua infrastruttura blockchain decentralizzata, che opera grazie a un sistema economico basato su token, all'esecuzione autonoma dei contratti intelligenti e all'enorme efficacia della tecnologia distribuita, assicurando non solo una definizione precisa della proprietà dei dati, ma anche grazie al modello di incentivazione dei token, migliorando notevolmente la trasparenza e l'efficienza del modello commerciale. Questa caratteristica è come una medicina efficace, affrontando le problematiche comuni nell'industria AI, come la mancanza di trasparenza dei dati e modelli commerciali poco chiari, offrendo soluzioni efficaci. Questo si allinea perfettamente con il macro concetto che 'l'AI mira a migliorare l'efficienza produttiva, mentre il Web3 si concentra sull'ottimizzazione delle relazioni produttive'.

Pertanto, gli esperti del settore concordano ampiamente che 'Crypto for AI' presenta prospettive e potenziale di mercato più ampi rispetto a 'AI for Crypto'. Questa tendenza ha anche spinto sempre più professionisti dell'industria AI a cercare attivamente di affrontare le varie sfide e problemi che l'industria AI deve affrontare utilizzando la tecnologia crittografica.

Costruire un ecosistema AI crittografato attorno ai tre elementi fondamentali: 'dati, potenza di calcolo e algoritmi'

Sulla base dei tre elementi chiave che guidano lo sviluppo dei grandi modelli AI - 'dati, potenza di calcolo e algoritmi' - possiamo ulteriormente suddividerli in prodotti di dati, potenza di calcolo e modelli algoritmici che coprono infrastrutture e applicazioni. Qui, i dati costituiscono la base per l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli AI; gli algoritmi si riferiscono ai modelli matematici e alla logica del programma che guidano i sistemi AI; la potenza di calcolo è la risorsa computazionale necessaria per eseguire questi algoritmi, e questi tre elementi sono anche condizioni necessarie per l'aggiornamento e l'iterazione continua dei modelli.

Le forme specifiche dei prodotti all'interno dell'ecosistema dei prodotti AI crittografati includono i seguenti aspetti:

A livello di dati, i progetti di dati AI crittografati coprono la raccolta, la conservazione e l'elaborazione dei dati. Innanzitutto, per quanto riguarda l'acquisizione dei dati, al fine di garantire la ricchezza e la diversità dei dati, alcuni progetti di AI crittografata utilizzano meccanismi economici basati su token per incentivare gli utenti a condividere i propri dati privati o proprietari, come il progetto Grass che incoraggia i fornitori di dati attraverso meccanismi di ricompensa, Sahara AI che assettizza i dati AI e lancia un mercato dedicato ai dati, Vana che fornisce set di dati specializzati o personalizzati per le applicazioni AI attraverso un pool di dati, ecc.; per quanto riguarda l'elaborazione dei dati, le piattaforme di etichettatura dei dati decentralizzate contribuiscono agli sviluppatori fornendo set di dati di addestramento di alta qualità, migliorando così i meccanismi di apprendimento rinforzato e di fine-tuning dei modelli AI, come Fraction AI (che ha completato un finanziamento di 6 milioni di dollari il 18 dicembre), Alaya AI e Public AI, ecc., offrendo agli sviluppatori set di dati di addestramento di alta qualità e ottimizzando così il processo di apprendimento rinforzato e di fine-tuning dei modelli AI. Per quanto riguarda la conservazione dei dati, soluzioni come Filecoin e Arweave garantiscono la sicurezza e la persistenza dei dati.

In termini di potenza di calcolo, l'addestramento e l'esecuzione dei modelli AI richiedono il supporto di potenti risorse di calcolo GPU. Con l'aumento della complessità dei modelli AI, cresce anche la domanda di risorse di calcolo GPU. Di fronte a sfide come la scarsità di risorse GPU di alta qualità sul mercato, l'aumento dei costi e il prolungamento dei tempi di attesa, sono emerse reti di calcolo GPU decentralizzate. Queste reti creano mercati aperti e piattaforme di aggregazione GPU, consentendo a chiunque (come i minatori di Bitcoin) di contribuire con la propria potenza di calcolo GPU inutilizzata per eseguire compiti AI e guadagnare token in cambio, con progetti rappresentativi come Akash, Render, Gensyn, io.net e Hyperbolic. Inoltre, progetti come Exabits e GAIB hanno tokenizzato GPU fisiche, trasformandole in asset finanziari digitali sulla blockchain, promuovendo ulteriormente la decentralizzazione e la liquidità della potenza di calcolo.

A livello di modelli algoritmici, le reti di algoritmi AI decentralizzate attualmente disponibili sul mercato sono essenzialmente un mercato di servizi di algoritmi AI decentralizzati che collegano numerosi modelli AI con diverse specializzazioni e conoscenze. Quando un utente pone una domanda, il mercato è in grado di selezionare intelligentemente il modello AI più adatto per fornire una risposta. Prodotti rappresentativi come Bittensor, che riunisce vari modelli AI sotto forma di sotto-reti, fornendo contenuti di alta qualità agli utenti; mentre Pond valuta i migliori modelli decentralizzati attraverso punteggi di competizione e incentiva ogni contributore di modello attraverso la tokenizzazione dei modelli AI, promuovendo così l'innovazione e l'ottimizzazione degli algoritmi AI.

Da questo punto di vista, attualmente il mercato crittografico ha costruito un ecosistema AI crittografato fiorente attorno ai tre pilastri 'dati, potenza di calcolo e algoritmi'.

Quali sono i fattori favorevoli per il segmento AI crittografato nel 2025?

Tuttavia, da quando il mercato dei meme degli agenti AI è diventato popolare a ottobre, i prodotti correlati agli agenti AI sono diventati i nuovi preferiti nel mercato AI crittografato, come il progetto Talus Network, che ha annunciato di aver completato un finanziamento di 60 milioni di dollari a novembre, creando ufficialmente strutture e infrastrutture specifiche per gli agenti AI.

Inoltre, l'ondata dei meme degli agenti AI non solo ha acceso un nuovo punto di speculazione nel segmento AI crittografato, ma ha anche spostato l'attenzione del mercato dalle precedenti infrastrutture di dati decentralizzati e GPU, verso una crescente adorazione delle applicazioni degli agenti AI, come dimostra il fatto che il valore di ai16z ha superato 1 miliardo di dollari e questa tendenza è ancora in crescita.

Recentemente, in diverse previsioni sulle tendenze del settore crittografico per il 2025 pubblicate da varie istituzioni, a16z, VanEck, Bitwise, Hashed, Blockworks, Messari, Framework e altre istituzioni hanno espresso ottimismo per lo sviluppo del mercato crittografico e AI, e hanno sottolineato che i prodotti correlati agli agenti AI vedranno una crescita esplosiva nel 2025.

Nel frattempo, l'entusiasmo nel campo dell'AI esterna continua a salire. Il 23 dicembre, la società AI di Elon Musk, xAI, ha annunciato di aver completato un nuovo finanziamento di 6 miliardi di dollari, portando la sua valutazione a 40 miliardi di dollari, ulteriormente alimentando la prosperità del mercato AI.

A livello narrativo, OpenAI sta vivendo una transizione da GPT a un agente AI generale. Si prevede che OpenAI lancerà un nuovo prodotto di agente AI chiamato 'Operator' a gennaio 2025, che sarà in grado di eseguire automaticamente operazioni complesse come scrivere codice, prenotare viaggi e fare acquisti online, e si prevede che, come il Sora all'inizio del 2024, riaccenderà il mercato AI. Inoltre, la conferenza annuale di AI di Nvidia si terrà anche a marzo 2025, ed è anch'essa un punto focale di attenzione per i settori crittografico e AI.

Ogni volta che aziende del settore AI come Nvidia e OpenAI aggiornano i loro grandi modelli, si accende l'interesse nel settore AI, attirando nuovi capitali e ulteriormente innescando il mercato AI crittografato.

A livello politico, il presidente eletto degli Stati Uniti Trump ha annunciato la nomina dell'ex dirigente di PayPal David O. Sacks come responsabile per l'intelligenza artificiale e le criptovalute alla Casa Bianca, incaricato di guidare il governo nella formulazione delle politiche nei settori dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute. Questa persona ha un'esperienza di investimento sia nel settore crittografico che in quello AI, avendo partecipato a investimenti in diverse aziende crittografiche e AI come Multicoin, e si crede che le politiche che stabilirà avranno un effetto positivo sul campo della fusione tra crittografia e AI.