Fusión de IA y Cadena de bloques: Oportunidades de inversión en la nueva era

En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología de Cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. Las características de descentralización, alta transparencia y bajo consumo de energía de la Cadena de bloques complementan a los sistemas de IA, brindando oportunidades sin precedentes a la industria.

Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de IA y Cadena de bloques se divide principalmente en cuatro categorías: participantes, interfaces, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos, entre otros aspectos.

Las instituciones de investigación dividen la aplicación de la IA en Crypto en tres capas: la capa base, la capa de ejecución y la capa de aplicación. Cada nivel presenta oportunidades que vale la pena explorar. Por ejemplo, la tecnología zkML, que combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, ofrece soluciones seguras y verificables para el comportamiento de los agentes de IA. La IA también muestra un enorme potencial en la capa de ejecución en el procesamiento de datos, el desarrollo automatizado de dApps, la seguridad de las transacciones en la cadena, entre otros. En la capa de aplicación, los robots de trading impulsados por IA, las herramientas de análisis predictivo y la gestión de liquidez AMM juegan un papel importante en el ámbito de DeFi.

Direcciones clave en la pista de IA

Los expertos clasifican las aplicaciones que combinan IA y Cadena de bloques en cuatro categorías principales:

1. IA como participante de la aplicación
2. IA como interfaz de aplicación
3. AI como reglas de aplicación
4. IA como objetivo de aplicación

Desde la perspectiva de la productividad y las relaciones de producción, Crypto principalmente proporciona relaciones de producción, que se pueden considerar desde tres direcciones:

1. Optimización de la potencia de cálculo: proporcionar recursos de cálculo descentralizados y eficientes.
2. Algoritmo de optimización: promover el intercambio y la innovación de modelos algorítmicos de código abierto.
3. Optimización de datos: lograr el almacenamiento, la contribución y la gestión de seguridad descentralizados de los datos.

Los proyectos de AI+Web3 se pueden dividir en capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. La capa base incluye entrenamiento de modelos, datos, potencia de cálculo descentralizada, etc.; la capa de ejecución implica procesamiento de datos, agentes de IA, zkML, etc.; la capa de aplicación se centra principalmente en AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, etc.

Los siguientes aspectos merecen especial atención:

Uno, dirección zkML

La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y Cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras y verificables para monitorear y restringir el comportamiento de los agentes de IA. Al mismo tiempo que protege la privacidad, hace que los contratos inteligentes sean más autónomos y dinámicos.

Los proyectos típicos incluyen:

• Modulus Labs: Ejemplo de aplicación de IA en la cadena de bloques
• Giza: Protocolo para el despliegue de modelos de IA en la Cadena de bloques
• Zkaptcha: proporciona servicio de verificación de código para contratos inteligentes

Dos, dirección de procesamiento de datos

Los avances de la IA en la capa de ejecución se reflejan principalmente en:

a. Análisis de datos en la cadena: utilizar IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques, obtener tendencias del mercado y percepciones sobre el comportamiento del usuario.

b. Desarrollo de dApp automatizado: herramientas de desarrollo asistidas por IA ayudan a escribir rápidamente contratos inteligentes y a corregir errores automáticamente.

c. Seguridad de las transacciones en la cadena de bloques: Los agentes de IA desplegados en la Cadena de bloques aumentan la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones.

Tres, dirección AI+DeFi

1. Robots de trading impulsados por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
2. Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y las posibles variaciones de precios.
3. Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia y los rendimientos.
4. Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: implementar estrategias de protección de liquidación inteligente combinando datos en cadena y fuera de cadena.
5. Diseño de productos estructurados DeFi complejos: confiar en modelos de inteligencia financiera para diseñar productos flexibles e inteligentes.

Cuarta, dirección AI+GameFi

1. Optimización de estrategias de juego: la IA aprende los hábitos de los jugadores y ajusta la dificultad y las estrategias en tiempo real.
2. Gestión del uso de activos del juego: AI ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar eficazmente con activos virtuales.
3. Aumentar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para mejorar la inmersión en el juego.

Dimensión temporal de la estrategia de inversión

• A corto plazo: prestar atención a las áreas donde la IA se ha implementado primero en Crypto, como las aplicaciones de IA conceptuales y los memes.
• A medio plazo: La combinación de AI Agent con Intent, así como su integración con contratos inteligentes, es un punto destacado.
• A largo plazo: La combinación de la tecnología AI y zkML afectará finalmente al campo de Crypto.

El campo de AI+Crypto está en rápido desarrollo, brindando nuevas oportunidades a los inversores. A medida que la tecnología avanza continuamente, la innovación y la aplicación en este campo seguirán profundizándose, moldeando el futuro del panorama financiero y tecnológico.