В последние годы, в связи с быстрым развитием искусственного интеллекта (ИИ) и технологии блокчейна, направление AI+Crypto стало горячей областью беспокойства для инвесторов. Блокчейн с его децентрализацией, высокой прозрачностью, низким энергопотреблением и антимонопольными характеристиками компенсирует сильную централизацию и непрозрачную обработку систем искусственного интеллекта. Сочетание этих двух факторов открывает нам беспрецедентные возможности.
По словам Виталика, комбинированное применение ИИ и блокчейна в основном делится на четыре основные категории: в качестве участника приложения, в качестве интерфейса приложения, в качестве правила приложения и в качестве цели приложения. Он предложил, чтобы роль ИИ в криптографии рассматривалась больше с точки зрения «приложения», включая оптимизацию вычислительной мощности, оптимизацию алгоритмов и оптимизацию данных.
Исследовательский институт Huobi различает направления участия технологии Crypto в зависимости от уровня приложений ИИ, который можно разделить на базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. На каждом уровне есть возможности, которые стоит изучить. Например, технология zkML сочетает в себе доказательства с нулевым разглашением и технологию блокчейна, чтобы обеспечить безопасное, проверяемое и прозрачное решение для поведения агентов ИИ. Кроме того, ИИ также демонстрирует большой потенциал на уровне исполнения, например, в обработке данных, автоматизированной разработке dApp и безопасности транзакций в цепочке. На уровне приложений важную роль в области DeFi играют торговые роботы на базе искусственного интеллекта, инструменты прогнозного анализа и управление ликвидностью AMM.
В этой статье будет подробно обсуждаться инвестиционное направление направления AI+Crypto, уделяя особое внимание инновациям и разработкам на уровне инфраструктуры и приложений, а также анализироваться перспективы и проблемы сочетания ИИ и блокчейна с точки зрения среднесрочной и среднесрочной перспективы. долгосрочные инвестиционные стратегии.
Ключевые направления ИИ-трека
Блокчейн полностью противоположен искусственному интеллекту с точки зрения централизации, низкой прозрачности, энергопотребления и монополии. В соответствии с вышеизложенными принципами и собственным мышлением Виталик делит приложения, сочетающие искусственный интеллект и блокчейн, на 4 основные категории:
ИИ как игрок в игре
ИИ как интерфейс игры
ИИ как правила игры
ИИ как цель игры
Бутерин рассматривает роль ИИ в криптографии больше с точки зрения «приложения». Если подумать об этом с точки зрения производительности и производственных отношений. Криптовалюта на самом деле обеспечивает больше производственных отношений. С этой точки зрения мы можем рассматривать его в основном с трех сторон:
Оптимизация вычислительной мощности. Обеспечьте децентрализованные и эффективные вычислительные ресурсы, снизьте риск единичных сбоев и повысьте общую эффективность вычислений.
Алгоритмы оптимизации: продвигайте открытый исходный код, совместное использование и инновации алгоритмов или моделей.
Оптимизация данных: децентрализованное хранение, хранение, использование и управление безопасностью данных.
HTX Research считает, что общее направление развития ИИ можно разделить на базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений в соответствии с общей архитектурой. Соответственно, мы также можем исследовать проект AI+Web3 с этих трех основных направлений. На базовом уровне он включает обучение модели, данные, децентрализованные вычислительные мощности и оборудование на уровне инфраструктуры, уделяя особое внимание сочетанию технологии zk и технологии искусственного интеллекта ML на уровне выполнения, обработке и передаче данных, агенту искусственного интеллекта на уровне; уровень модели, zkML, FHE (Fully Homomorphic Encryption) и т. д., на прикладном уровне в основном ориентирован на AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC и Meme и т. д., а также RAAS (Robotics as a Service) ) и пророчество на уровне блокчейна. Компьютер, сопроцессор, UBI (универсальный базовый доход) и т. д.
Среди них быстро развиваются проекты на уровне инфраструктуры и приложений, такие как Io.net на уровне вычислительной мощности, Flock на уровне базовой модели, ZeroGravity на уровне блокчейн-инфраструктуры, Myshell на уровне AI-агента и 0xScope. на уровне приложения.
Можно изучить следующие направления:
1. направление zkML
Технология zkML обеспечивает безопасное, проверяемое и прозрачное решение для мониторинга и ограничения поведения агентов ИИ путем сочетания доказательств с нулевым разглашением и технологии блокчейна. Например, проект Modulus Labs использует технологию zkML, чтобы доказать заинтересованным сторонам, что ее ИИ выполняет конкретные задачи, защищая при этом личную и деловую конфиденциальность.
zkML, как посредник между искусственным интеллектом и блокчейном, предлагает набор решений, направленных на решение проблемы защиты конфиденциальности моделей и входных данных ИИ, а также обеспечение проверяемости процесса вывода. Он создает новый способ использования общедоступных моделей при проверке частных данных или использования общедоступных данных при проверке частных моделей. Благодаря интеграции возможностей машинного обучения смарт-контракты могут достичь большей автономии и динамики и могут работать на основе данных в реальном времени, а не только на статических правилах. Это нововведение делает смарт-контракты более гибкими и способными адаптироваться к различным сценариям применения, даже к тем, которые не были предусмотрены при первоначальной настройке контракта.
Знакомство с типовыми проектами технологии zkML
Модульные лаборатории
Modulus Labs — один из самых разнообразных проектов в области ZKML, и они активно создают примеры приложений искусственного интеллекта в цепочке, одновременно проводя соответствующие исследования. Они продемонстрировали варианты использования zkML с RockyBot, торговым ботом в сети, и Leela vs. the World, шахматной игрой. Они также провели некоторые исследования для оценки скорости и эффективности различных систем проверки для моделей разного размера.
человек
Giza — это протокол, который может развертывать модели искусственного интеллекта в цепочке. Используемый им стек технологий включает формат ONNX для моделей машинного обучения, Giza Transpiler для преобразования этих моделей в формат программы Cairo и Giza Transpiler для преобразования этих моделей в проверяемые. и детерминированные форматы ONNX Cairo Runtime для комплексного выполнения моделей и смарт-контракты Giza Model для развертывания и выполнения моделей в сети. Giza, как правило, представляет собой сетевой компилятор моделей машинного обучения и доказательств, предоставляющий альтернативный путь для разработки сетевого ИИ.
Зкапча
Zkaptcha фокусируется на проблемах ботов в Web3, предоставляет услуги капчи (кода проверки) для смарт-контрактов и использует доказательства с нулевым разглашением для создания смарт-контрактов, устойчивых к атакам Сивиллы. Проект позволяет конечным пользователям предоставить доказательство работы человека путем ввода кода проверки, который проверяется внутрисетевым валидатором. Они планируют унаследовать zkML и запустить сервис, аналогичный существующему коду проверки Web 2, который может даже анализировать поведение, например движения мыши, чтобы определить, является ли пользователь реальным человеком.
2. Направление обработки данных
В основном это относится к различным прорывам на уровне исполнения ИИ, особенно к некоторым прорывам на некоторых уровнях передачи данных блокчейна и уровнях развития. Конкретный анализ заключается в следующем:
а. ИИ и анализ данных в сети.
Это направление в основном относится к использованию технологий искусственного интеллекта для глубокого анализа этих данных, а также к использованию больших моделей LLM и алгоритмов глубокого обучения для получения дополнительной информации. Например, Web3 Analytics — это проект, который использует ИИ для анализа данных в цепочке для выявления рыночных тенденций и поведения пользователей. Он может помочь пользователям получить представление о транзакциях в цепочке и рыночных тенденциях.
б. Искусственный интеллект и автоматизированная разработка децентрализованных приложений.
Это направление в основном направлено на некоторые инфраструктурные проекты для Devops. Некоторые проекты ИИ, использующие автоматизированную разработку, могут принять больше разработчиков, тем самым делая экосистему более процветающей. Некоторые инструменты разработки, использующие ИИ, также могут помочь разработчикам быстрее писать смарт-контракты и автоматически исправлять ошибки, а некоторые также могут реализовывать функции программирования DAPP с помощью перетаскивания.
c. ИИ и безопасность внутрисетевых транзакций.
Это направление в основном относится к ИИ-агентам. Включает в себя развертывание агентов ИИ в блокчейне как способ повышения безопасности и надежности приложений ИИ. Эти агенты искусственного интеллекта могут автоматически выполнять такие задачи, как транзакции, анализ данных, автоматическое принятие решений и т. д., а развертывание в блокчейне делает их операции не только прозрачными и отслеживаемыми, но и трудными для подделки, что повышает безопасность вся система. Технология искусственного интеллекта может выявлять вредоносные атаки и утечки данных и защищаться от них посредством мониторинга и интеллектуального анализа в реальном времени, обеспечивая безопасность транзакций и целостность данных.
Кейсы проекта:
SeQure — это платформа безопасности, которая использует искусственный интеллект для мониторинга и анализа в реальном времени, чтобы оперативно обнаруживать и защищаться от различных вредоносных атак и утечек данных, обеспечивая стабильность и безопасность транзакций в цепочке.
3. Направление AI+DEFI
Самое важное в сочетании ИИ и прикладного уровня — это AI+DEFI. Вот несколько направлений AI+DEFI, на которые стоит обратить внимание:
1. Торговый робот, управляемый искусственным интеллектом
Эти боты могут быстро и точно совершать сделки, анализировать рыночные данные, новости и движения цен, а также принимать торговые решения за доли секунды, часто превосходя производительность трейдеров-людей.
2. Прогнозный анализ
Хотя прогнозирование волатильности рынка криптовалют всегда было сложной задачей, аналитические инструменты на базе искусственного интеллекта все чаще становятся важным инструментом, способным обеспечить надежные прогнозы рыночных тенденций и потенциальных движений цен.
3.Управление ликвидностью АММ
Например, при настройке диапазона ликвидности Uniswap V3 благодаря интеграции искусственного интеллекта протокол может более разумно регулировать диапазон ликвидности, тем самым оптимизируя эффективность и преимущества автоматического маркет-мейкера (AMM).
4. Защита от ликвидации и управление долговой позицией
Объединение данных внутри и снаружи сети позволяет более разумно реализовывать стратегии защиты от ликвидации, обеспечивая защиту долговых позиций во время колебаний рынка.
5. Сложный структурированный дизайн продукта DeFi.
При разработке казначейской механики вы можете полагаться на финансовые модели ИИ, а не на фиксированные стратегии. Такие стратегии могут включать сделки, кредиты или опционы, управляемые ИИ, что добавляет продукту интеллектуальности и гибкости.
4. Направление AI+GameFi
Применение ИИ в проекте GameFi в основном направлено на обогащение игрового опыта и увеличение возможностей инноваций. Ее основные направления следующие:
1. Оптимизация игровой стратегии:
ИИ может изучать игровые привычки и стратегии игроков, корректировать сложность и стратегии игры в режиме реального времени, а также обеспечивать более персонализированный и увлекательный игровой процесс. Благодаря глубокому обучению и обучению с подкреплением ИИ может развиваться, чтобы лучше адаптироваться к потребностям и предпочтениям игроков.
2. Управление использованием игровых активов:
Технология искусственного интеллекта может помочь игрокам более эффективно управлять и торговать виртуальными активами в игре. Используя смарт-контракты и стратегии автоматической торговли, игроки могут максимально эффективно использовать активы, например, автоматически покупать, продавать, сдавать в аренду и кредитовать игровые активы, чтобы оптимизировать окупаемость инвестиций.
3. Улучшите взаимодействие в игре:
ИИ может создавать более умных и отзывчивых неигровых персонажей (NPC), а с помощью технологий обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) достигать более естественного и плавного взаимодействия с игроками, улучшая погружение и комфорт игрока. удовлетворение.
Возможные инвестиционные стратегии с временной точки зрения
В краткосрочной перспективе следует уделить внимание областям, где ИИ впервые реализуется в Crypto, например, некоторым концептуальным приложениям ИИ и мемам. Логика: В этом году основной круг ИИ продолжит создавать новые горячие точки. Каждый раз, когда Nvidia, openai и другие компании web2 обновляют свои крупные модели, это будет вызывать горячие точки на пути ИИ, а также будут появляться новые фонды. они взорвут эмоциональную сторону трека.
В среднесрочной перспективе сочетание Ai Agent с Intent и смарт-контрактами является ярким моментом. Как только ИИ добьется успеха, он предоставит решения для расширения смарт-контрактов, формируя таким образом новый блокчейн из реестра + контракта + ИИ, прорывая повествование о реестре + контракте эпохи eth.
Среди них агент ИИ — это направление подразделения, которое прошел V Бог. Агент ИИ относится к агенту ИИ, который может автономно получать информацию из окружающей среды, автономно обрабатывать информацию, принимать решения, выполнять и автономно изменять среду. AI Agent в настоящее время относится к передовому сегменту области искусственного интеллекта и является уровнем приложения, наиболее близким к массовому внедрению.
Говоря повествовательно. Агент ИИ — сексуальная и горячая красавица, облачные вычислительные мощности графического процессора — стабильный и зрелый предприниматель средних лет, а модель ИИ в сочетании со слоем DA — учёный с растрепанными волосами.
В долгосрочной перспективе сочетание технологий искусственного интеллекта и zkML (хотя руководители ML компании web2 AI насмехаются над искусственным интеллектом Crypto) в конечном итоге повлияет на сферу криптовалют.
Рекомендации
Твиттер: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055
Web3Caff: https://twitter.com/Web3Caff_Res
Твиттер Виталика: https://twitter.com/VitalikButerin
приложение:
Список проектов платформы децентрализованных вычислений и искусственного интеллекта
В основном это относится к использованию Crypto в качестве стимула к совместному использованию и использованию простаивающих вычислительных ресурсов в глобальном масштабе.
Список проектов источников данных и моделей ИИ
Эта область в основном основана на аутентичности, прозрачности и отслеживаемости данных с использованием криптоэкономической модели для предоставления стимулов к данным (для пользователей стороны C) и модельных стимулов (Dev, B-сторона).