Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA) e da tecnologia blockchain, a pista AI+Crypto tornou-se uma área de grande preocupação para os investidores. O Blockchain, com a sua descentralização, elevada transparência, baixo consumo de energia e características antimonopólio, compensa a forte centralização e o processamento opaco dos sistemas de IA. A combinação dos dois traz-nos oportunidades sem precedentes.

De acordo com Vitalik, a aplicação combinada de IA e blockchain é dividida principalmente em quatro categorias principais: como participante do aplicativo, como interface do aplicativo, como regra do aplicativo e como alvo do aplicativo. Ele propôs que o papel da IA ​​na criptografia deveria ser considerado mais da perspectiva da "aplicação", incluindo a otimização do poder de computação, otimização de algoritmos e otimização de dados.

O Huobi Research Institute distingue a direção da participação da tecnologia Crypto de acordo com o nível de aplicação da IA, que pode ser dividido em camada básica, camada de execução e camada de aplicação. Em cada nível, há oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e tecnologia blockchain para fornecer uma solução segura, verificável e transparente para o comportamento do agente de IA. Além disso, a IA também mostra grande potencial no nível de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. No nível da aplicação, os robôs comerciais orientados por IA, as ferramentas de análise preditiva e o gerenciamento de liquidez AMM desempenham um papel importante no campo DeFi.

Este artigo discutirá em detalhes a direção de investimento da linha AI + Crypto, com foco na inovação e desenvolvimento no nível de infraestrutura e no nível de aplicação, e analisará as perspectivas e desafios da combinação de IA e blockchain na perspectiva de médio prazo e estratégias de investimento de longo prazo.

IA rastreia as principais direções

Blockchain é completamente oposto à inteligência artificial em termos de centralização, baixa transparência, consumo de energia e monopólio. De acordo com os princípios acima e com seu próprio pensamento, Vitalik divide os aplicativos que combinam inteligência artificial e blockchain em 4 categorias principais:

• IA como jogador em um jogo

• IA como interface para o jogo

• IA como regras do jogo

• IA como objetivo do jogo

Buterin considera o papel da IA ​​na criptografia mais da perspectiva da “aplicação”. Se você pensar nisso da perspectiva da produtividade versus relações de produção. Na verdade, a criptografia fornece mais relações de produção. Deste ponto de vista, podemos considerá-lo principalmente a partir de três direções:

• Otimize o poder de computação: forneça recursos de computação descentralizados e eficientes, reduza o risco de falha de ponto único e melhore a eficiência geral da computação.

• Algoritmos de otimização: Promovem o código aberto, o compartilhamento e a inovação de algoritmos ou modelos.

• Otimize dados: armazenamento descentralizado, contribuição, uso e gerenciamento de segurança de dados

A HTX Research acredita que a direção geral da IA ​​pode ser dividida em camada básica, camada de execução e camada de aplicação de acordo com a arquitetura geral. Da mesma forma, também podemos explorar o projeto AI+Web3 a partir dessas três direções gerais. Na camada básica, inclui treinamento de modelo, dados, poder de computação descentralizado e hardware no nível de infraestrutura, com foco na combinação de tecnologia zk e tecnologia de inteligência artificial ML na camada de execução, processamento e transmissão de dados, agente de IA na camada de execução; nível de modelo, zkML, FHE (Criptografia Totalmente Homomórfica), etc. na camada de aplicação, concentra-se principalmente em AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverso, AIGC e Meme, etc., bem como RAAS (Robótica como Serviço ) e profecia no nível do blockchain Computador, coprocessador, UBI (Renda Básica Universal), etc.

Entre eles, projetos em nível de infraestrutura e de aplicação estão se desenvolvendo rapidamente, como Io.net no nível de poder de computação, Flock no nível do modelo básico, ZeroGravity na infraestrutura blockchain, Myshell no nível do agente AI e 0xScope no nível do aplicativo.

As seguintes direções podem ser exploradas:

1. direção zkML

A tecnologia zkML fornece uma solução segura, verificável e transparente para monitorar e restringir o comportamento do agente de IA, combinando provas de conhecimento zero e tecnologia blockchain. Por exemplo, o projeto Modulus Labs aproveita a tecnologia zkML para provar às partes interessadas que a sua IA executou tarefas específicas, protegendo ao mesmo tempo a privacidade pessoal e a confidencialidade empresarial.

zkML, como intermediário entre a inteligência artificial e o blockchain, propõe um conjunto de soluções que visam resolver o problema de proteção da privacidade de modelos e insumos de IA e garantir a verificabilidade do processo de inferência. Ele cria uma nova maneira de usar modelos públicos ao validar dados privados ou de usar dados públicos ao validar modelos privados. Ao integrar capacidades de aprendizagem automática, os contratos inteligentes podem alcançar mais autonomia e dinâmica, e podem operar com base em dados on-chain em tempo real, em vez de apenas regras estáticas. Esta inovação torna os contratos inteligentes mais flexíveis e capazes de se adaptarem aos mais diferentes cenários de aplicação, mesmo aqueles que não estavam previstos quando o contrato foi originalmente estabelecido.

Introdução a projetos típicos da tecnologia zkML

Laboratórios de Módulo

Modulus Labs é um dos projetos mais diversos no espaço ZKML e está construindo ativamente exemplos de aplicações de IA na cadeia enquanto conduz pesquisas relacionadas. Eles demonstraram casos de uso de zkML com RockyBot, um bot de negociação on-chain, e Leela vs. the World, um jogo de xadrez. Eles também realizaram alguns estudos para avaliar a velocidade e a eficiência de vários sistemas de verificação para modelos de diferentes tamanhos.

humano

Giza é um protocolo que pode implantar modelos de IA na cadeia. A pilha de tecnologia usada inclui o formato ONNX para modelos de aprendizado de máquina, o Giza Transpiler para converter esses modelos no formato do programa Cairo e o Giza Transpiler para converter esses modelos em verificáveis. e formatos determinísticos. ONNX Cairo Runtime para executar modelos de maneira abrangente e contratos inteligentes do modelo Giza para implantar e executar modelos on-chain. Giza é geralmente um compilador on-chain, desde modelos de aprendizado de máquina até provas, fornecendo um caminho alternativo para o desenvolvimento de IA on-chain.

Zkaptcha

Zkaptcha se concentra em problemas de bot no Web3, fornece serviços de captcha (código de verificação) para contratos inteligentes e usa provas de conhecimento zero para criar contratos inteligentes que são resistentes a ataques Sybil. O projeto permite que os usuários finais produzam uma prova de trabalho humano preenchendo um captcha, que é verificado por um validador on-chain. Eles planejam herdar o zkML e lançar um serviço semelhante ao código de verificação existente da Web 2, que pode até analisar comportamentos como movimentos do mouse para determinar se o usuário é uma pessoa real.

2. Direção de processamento de dados

Refere-se principalmente a vários avanços em IA no nível de execução, especialmente alguns avanços no nível de transmissão de dados blockchain e no nível de desenvolvimento. A análise específica é a seguinte:

a. IA e análise de dados em cadeia

Essa direção refere-se principalmente ao uso da tecnologia de IA para explorar profundamente esses dados e ao uso de grandes modelos LLM e algoritmos de aprendizado profundo para obter mais insights. Por exemplo, Web3 Analytics é um projeto que usa IA para conduzir análises de dados em cadeia para revelar tendências de mercado e comportamento do usuário. Ele pode ajudar os usuários a obter informações sobre transações e tendências de mercado em cadeia.

b. IA e desenvolvimento automatizado de dApps

Essa direção está voltada principalmente para alguns projetos de infraestrutura para Devops. Alguns projetos de IA que utilizam desenvolvimento automatizado podem aceitar mais desenvolvedores, tornando assim o ecossistema mais próspero. Algumas ferramentas de desenvolvimento que usam IA também podem ajudar os desenvolvedores a escrever contratos inteligentes mais rapidamente e corrigir erros automaticamente, e algumas também podem implementar funções de programação DAPP de arrastar e soltar.

c. IA e segurança de transações em cadeia

Esta direção refere-se principalmente aos agentes de IA. Envolve a implantação de agentes de IA no blockchain como forma de melhorar a segurança e a confiabilidade dos aplicativos de IA. Esses agentes de IA podem executar automaticamente tarefas como transações, análise de dados, tomada automática de decisões, etc., e serem implantados no blockchain tornam suas operações não apenas transparentes e rastreáveis, mas também difíceis de serem adulteradas, melhorando a segurança do sistema inteiro. A tecnologia de IA pode identificar e defender-se contra ataques maliciosos e vazamentos de dados por meio de monitoramento em tempo real e análise inteligente, garantindo a segurança das transações e a integridade dos dados.

Casos de projeto:

SeQure é uma plataforma de segurança que utiliza IA para monitoramento e análise em tempo real para detectar e defender prontamente contra diversos ataques maliciosos e vazamentos de dados, garantindo a estabilidade e segurança das transações na cadeia.

3. Direção AI + DEFI

A coisa mais importante sobre a combinação de IA e camada de aplicação é AI+DEFI. Aqui estão algumas instruções AI + DEFI para prestar atenção:

1. Robô de negociação orientado por IA

Esses bots podem executar negociações com rapidez e precisão, analisar dados de mercado, notícias e movimentos de preços, e tomar decisões comerciais em frações de segundo, muitas vezes superando o desempenho dos traders humanos.

2. Análise preditiva

Embora prever a volatilidade do mercado criptográfico sempre tenha sido um desafio, as ferramentas analíticas baseadas em IA estão se tornando cada vez mais uma ferramenta importante, capaz de fornecer previsões confiáveis ​​sobre tendências de mercado e possíveis movimentos de preços.

3.Gestão de liquidez AMM

Por exemplo, ao ajustar a faixa de liquidez do Uniswap V3, por meio da integração da IA, o protocolo pode ajustar a faixa de liquidez de forma mais inteligente, otimizando assim a eficiência e os benefícios do formador de mercado automatizado (AMM).

4.Proteção contra liquidação e gestão da posição da dívida

A combinação de dados on-chain e off-chain permite uma implementação mais inteligente de estratégias de proteção contra liquidação, garantindo que as posições de dívida sejam protegidas durante as flutuações do mercado.

5. Design complexo de produto estruturado DeFi

Ao projetar a mecânica de tesouraria, você pode confiar em modelos financeiros de IA em vez de estratégias fixas. Essas estratégias podem incluir negociações, empréstimos ou opções geridas por IA, acrescentando inteligência e flexibilidade ao produto.

4. Direção AI + GameFi

A aplicação de IA no projeto GameFi visa principalmente enriquecer a experiência de jogo e aumentar a possibilidade de inovação. Suas principais orientações são as seguintes:

1. Otimização da estratégia de jogo:

A IA pode aprender os hábitos e estratégias de jogo dos jogadores, ajustar a dificuldade e as estratégias do jogo em tempo real e fornecer uma experiência de jogo mais personalizada e desafiadora. Através da aprendizagem profunda e da aprendizagem por reforço, a IA pode evoluir para se adaptar melhor às necessidades e preferências dos jogadores.

2. Gerenciamento de utilização de ativos de jogo:

A tecnologia de IA pode ajudar os jogadores a gerenciar e negociar ativos virtuais no jogo com mais eficiência. Usando contratos inteligentes e estratégias de negociação automatizadas, os jogadores podem maximizar o uso de ativos, como comprar, vender, alugar e emprestar automaticamente ativos de jogos para otimizar o retorno do investimento.

3. Melhore a interação do jogo:

A IA pode criar personagens não-jogadores (NPCs) mais inteligentes e responsivos e, por meio de tecnologias de processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina (ML), alcançar interações mais naturais e suaves com os jogadores, melhorando a imersão e o conforto do jogador. satisfação.

Possíveis estratégias de investimento numa perspectiva temporal

• No curto prazo, deve-se prestar atenção às áreas onde a IA é implementada pela primeira vez na criptografia, como algumas aplicações conceituais de IA e memes. Lógica: Este ano, o círculo mainstream de IA continuará a produzir novos pontos de acesso. Cada vez que Nvidia, openai e outras empresas da web2 atualizarem seus grandes modelos, isso acenderá pontos de acesso na trilha de IA, e novos fundos também irão. ser trazido. Isso irá detonar o lado emocional.

• No médio prazo, a combinação do Ai Agent com Intent e contratos inteligentes é um ponto positivo. Assim que a IA for bem-sucedida, ela fornecerá soluções para a expansão de contratos inteligentes, formando assim uma nova blockchain de livro-razão + contrato + IA, rompendo a narrativa de livro-razão + contrato da era eth.

• Entre eles, ai agente é a direção de subdivisão que V Deus passou. Agente de IA refere-se a um agente de IA que pode obter informações do ambiente de forma autônoma, processar informações de forma autônoma, tomar decisões, executar e alterar o ambiente de forma autônoma. O AI Agent atualmente pertence ao segmento de ponta do campo de IA e é a camada de aplicação mais próxima da adoção em massa.

• Narrativamente falando. O agente de IA é uma beleza sexy e quente, o poder de computação em nuvem da GPU é um empresário de meia-idade estável e maduro, e o modelo de IA combinado com a camada DA é um cientista com cabelo desgrenhado.

• No longo prazo, a combinação da IA ​​e da tecnologia zkML (embora os chefes de ML da empresa web2 AI zombem da IA ​​da Crypto) acabará por afetar o campo da Crypto.

referências

Twitter: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055

Web3Caff: https://twitter.com/Web3Caff_Res

Twitter Vitalik: https://twitter.com/VitalikButerin

apêndice:

Lista de projetos de plataforma de raciocínio de computação descentralizada e inteligência artificial

Refere-se principalmente ao uso da criptografia como um incentivo para compartilhar e utilizar recursos de computação ociosos em escala global.

Lista de dados de IA e projetos de origem de modelo

Esta área baseia-se principalmente na autenticidade, transparência e rastreabilidade dos dados, utilizando o modelo económico Crypto para fornecer incentivos de dados (para utilizadores do lado C) e incentivos de modelo (Dev, lado B).