Искусственный интеллект и Блокчейн: инвестиционные возможности новой эпохи

В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и Блокчейн сделало AI+Crypto горячей инвестиционной темой. Децентрализованный, высоко прозрачный и низкоэнергетический характер Блокчейн дополняет системы ИИ, открывая для отрасли беспрецедентные возможности.

Эксперты отрасли считают, что применение сочетания ИИ и Блокчейна делится на четыре категории: участники, интерфейсы, правила и цели. Роль ИИ в Crypto следует рассматривать больше с точки зрения "применения", включая оптимизацию вычислительной мощности, алгоритмов и данных.

Исследовательские организации делят применение ИИ в криптовалюте на базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. На каждом уровне существуют возможности для исследования. Например, технология zkML в сочетании с нулевым раскрытием и Блокчейн предоставляет безопасные и проверяемые решения для поведения агентов ИИ. ИИ также демонстрирует огромный потенциал на уровне исполнения в обработке данных, автоматизации разработки dApp, безопасности транзакций в сети и т.д. На уровне приложений ИИ-управляемые торговые боты, инструменты прогнозной аналитики и управление ликвидностью AMM играют важную роль в области DeFi.

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы сочетания Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)

Ключевые направления в сфере ИИ

Эксперты делят применение AI в сочетании с Блокчейн на четыре основные категории:

1. ИИ как участник приложения
2. ИИ как интерфейс приложения
3. ИИ как правило применения
4. ИИ как цель применения

С точки зрения производительности и производственных отношений, Crypto в основном предоставляет производственные отношения, что можно рассматривать с трех направлений:

1. Оптимизация вычислительной мощности: предоставление распределенных и эффективных ресурсов вычислительной мощности
2. Оптимизация алгоритмов: содействие открытости и инновациям в алгоритмических моделях.
3. Оптимизация данных: реализация децентрализованного хранения данных, вклад и управление безопасностью

Проекты AI+Web3 можно разделить на базовый уровень, уровень исполнения и уровень приложений. Базовый уровень включает в себя обучение моделей, данные, децентрализованные вычислительные мощности и т.д.; уровень исполнения связан с обработкой данных, AI-агентами, zkML и т.д.; уровень приложений в основном сосредоточен на AI+DeFi, AI+GameFi, метавселенной и т.д.

Следующие направления заслуживают особого внимания:

Один, направление zkML

Технология zkML сочетает в себе нулевое доказательство и блокчейн, предоставляя безопасное и проверяемое решение для мониторинга и ограничения поведения AI-агентов. Она защищает конфиденциальность, одновременно делая смарт-контракты более автономными и динамичными.

Типичные проекты включают:

• Modulus Labs: Примеры построения AI-приложений на Блокчейне
• Giza：Протокол для развертывания AI моделей на Блокчейн
• Zkaptcha：предоставляет сервис капчи для смарт-контрактов

Два, направление обработки данных

Прорывы в области ИИ на уровне исполнения в основном проявляются в:

a. Анализ данных на Блокчейне: использование ИИ для глубокого анализа данных Блокчейна, получение рыночных тенденций и инсайтов о поведении пользователей.

b. Автоматизированная разработка dApp: Инструменты разработки с поддержкой ИИ помогают быстро писать смарт-контракты и автоматически исправлять ошибки.

c. Безопасность онлайновых транзакций: AI-агенты, развернутые на Блокчейне, повышают безопасность и надежность приложений.

Три, направление AI+DeFi

1. AI-управляемый торговый робот: быстрое и точное выполнение сделок, анализ рыночных данных.
2. Прогнозная аналитика: предоставляет надежные прогнозы рыночных трендов и потенциальных ценовых движений.
3. Управление ликвидностью AMM: интеллектуальная настройка диапазона ликвидности, оптимизация эффективности и доходности.
4. Защитa ликвидности и управление долговыми позициями: реализация стратегии интеллектуальной ликвидности на основе данных из блокчейна и вне его.
5. Сложный дизайн структурированных продуктов DeFi: использование финансовых AI-моделей для проектирования гибких и умных продуктов.

Четыре, направление AI+GameFi

1. Оптимизация игровой стратегии: ИИ изучает привычки игроков, в реальном времени корректируя сложность и стратегию.
2. Управление использованием игровых активов: ИИ помогает игрокам эффективно управлять и торговать виртуальными активами.
3. Улучшение игровой интерактивности: создание умных отзывчивых NPC для повышения погружения в игру.

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)

Инвестиционные стратегии по временным измерениям

• Краткосрочные: обращайте внимание на области, где ИИ впервые внедряется в Крипту, такие как концептуальные приложения ИИ и мемы.
• Среднесрочная перспектива: сочетание AI Agent с Intent, а также с интеллектуальными контрактами является яркой точкой.
• Долгосрочно: сочетание технологий AI и zkML в конечном итоге повлияет на сферу Crypto.

! С точки зрения среднесрочных и долгосрочных инвестиционных стратегий проанализируйте перспективы и вызовы комбинации Web3 и AI](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)

Область AI+Crypto быстро развивается, предоставляя инвесторам новые возможности. С непрерывным прогрессом технологий инновации и приложения в этой области будут углубляться, формируя будущее финансового и технологического ландшафта.