IA e Blockchain: Oportunidades de Investimento na Nova Era

Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial e da tecnologia blockchain tornou o AI+Crypto um foco de investimento. As características de descentralização, alta transparência e baixo consumo de energia da blockchain complementam os sistemas de IA, trazendo oportunidades sem precedentes para o setor.

Especialistas da indústria acreditam que a aplicação combinada de AI e Blockchain se divide principalmente em quatro categorias: participantes, interfaces, regras e objetivos. O papel da AI no Crypto deve ser considerado mais do ponto de vista da "aplicação", incluindo a otimização do poder de computação, algoritmos e dados.

As instituições de pesquisa dividem a aplicação da IA em Crypto em três camadas: camada base, camada de execução e camada de aplicação. Cada camada apresenta oportunidades que valem a pena explorar. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, proporcionando soluções seguras e verificáveis para ações de agentes de IA. A IA também demonstra um enorme potencial em aspectos de execução, como processamento de dados, desenvolvimento automatizado de dApps e segurança de transações em cadeia. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva e gestão de liquidez AMM desempenham papéis importantes no campo do DeFi.

Direções Chave no Setor de IA

Especialistas classificam as aplicações que combinam IA e Blockchain em quatro grandes categorias:

1. AI como participante da aplicação
2. AI como interface de aplicação
3. A IA como regras de aplicação
4. AI como objetivo de aplicação

Do ponto de vista da produtividade e das relações de produção, o Crypto oferece principalmente relações de produção, podendo ser considerado a partir de três direções:

1. Otimização da capacidade de cálculo: fornecer recursos de cálculo descentralizados e eficientes.
2. Algoritmo de otimização: promover o compartilhamento e a inovação de modelos de algoritmos de código aberto
3. Otimização de dados: implementar o armazenamento descentralizado de dados, contribuição e gestão de segurança

Os projetos AI+Web3 podem ser divididos em camada básica, camada de execução e camada de aplicação. A camada básica inclui treinamento de modelos, dados, poder de computação descentralizado, etc.; a camada de execução envolve processamento de dados, agentes de IA, zkML, etc.; a camada de aplicação foca principalmente em AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, etc.

Os seguintes pontos merecem atenção especial:

Uma direção de zkML

A tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e Blockchain, fornecendo soluções seguras e verificáveis para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela protege a privacidade enquanto torna os contratos inteligentes mais autônomos e dinâmicos.

Projetos típicos incluem:

• Modulus Labs: Exemplo de aplicação de IA em Blockchain
• Giza: Protocolo para implantação de modelos de IA na Blockchain
• Zkaptcha: fornece serviços de captcha para contratos inteligentes

Dois, Direção de Processamento de Dados

A quebra de AI na camada de execução reflete-se principalmente em:

a. Análise de dados em Blockchain: Utilizar AI para explorar profundamente os dados do bloco, obtendo tendências de mercado e insights sobre o comportamento do usuário.

b. Desenvolvimento de dApp automatizado: Ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA ajudam a escrever rapidamente contratos inteligentes e corrigir erros automaticamente.

c. Segurança das transações em blockchain: Os agentes de IA implantados no blockchain aumentam a segurança e a confiabilidade da aplicação.

Três, Direção AI+DeFi

1. Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado.
2. Análise preditiva: fornecimento de previsões confiáveis sobre tendências de mercado e potenciais movimentos de preços.
3. Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando eficiência e rendimento.
4. Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: implementar estratégias de proteção de liquidação inteligente combinando dados on-chain e off-chain.
5. Design de produtos estruturados DeFi complexos: baseando-se em modelos de IA financeira para criar produtos flexíveis e inteligentes.

Quatro, Direção AI+GameFi

1. Otimização de estratégia de jogo: IA aprende os hábitos dos jogadores e ajusta a dificuldade e a estratégia em tempo real.
2. Gestão de Utilização de Ativos de Jogo: AI auxilia os jogadores a gerir e negociar eficazmente ativos virtuais.
3. Aumentar a interatividade do jogo: criar NPCs responsivos inteligentes para aumentar a imersão no jogo.

Dimensão temporal da estratégia de investimento

• Curto prazo: Focar na aplicação de IA nas áreas que mais rapidamente se concretizam no Crypto, como aplicações de IA conceituais e memes.
• Médio prazo: A combinação de AI Agent com Intent e a combinação com contratos inteligentes são os destaques.
• A longo prazo: A combinação de IA e tecnologia zkML irá, eventualmente, influenciar o campo das criptomoedas.

O campo AI+Crypto está a desenvolver-se rapidamente, trazendo novas oportunidades para os investidores. À medida que a tecnologia continua a avançar, a inovação e a aplicação neste campo irão continuar a aprofundar-se, moldando o futuro do panorama financeiro e tecnológico.