AI與加密技術的融合：三大發展方向

近期，AI與加密技術的結合正迎來快速發展期。本文將探討這一領域的三個重要發展方向。

1. 打造智能代理驅動的經濟生態

智能代理在區塊鏈上的應用已經顯示出巨大潛力。目前，這一領域的實驗正不斷拓展代理在鏈上操作的邊界，展現出廣闊的設計空間和爆發力。

已有項目證明了AI代理在鏈上運作的可行性。例如，一些平台允許用戶輕鬆創建和部署智能代理及其相關代幣。還有遊戲平台讓玩家通過指導代理行動來參與遊戲，常常產生創新玩法。

未來，智能代理可能會管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療化合物，包括募資、支付研究資料訪問費用、進行化合物模擬計算、招募人類執行實驗驗證等。

區塊鏈在小額支付、即時結算和DeFi方面的優勢，使其成爲代理參與金融活動的理想平台。隨着越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

未來值得關注的方向包括：

• 開發風險控制機制，避免給予代理完全不受約束的行動自由
• 推動非投機性使用場景，如購買票務、優化穩定幣投資組合收益等
• 加快開發進度，至少達到測試網原型階段，最好已在主網運行

2. 提升AI在區塊鏈代碼開發中的能力

大語言模型在代碼編寫方面已經展現出強大能力，並有望進一步提升。這可能會顯著提高區塊鏈開發者的工作效率，預計效率提升幅度可達2-10倍。

然而，目前AI在理解和編寫區塊鏈代碼方面仍面臨一些挑戰，如缺乏高質量的原始訓練數據、驗證構建數量不足、相關技術討論平台上缺乏高價值互動等。

爲應對這些挑戰，可以採取以下措施：

• 改善互聯網上的區塊鏈相關數據質量
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 在技術社區中積極提出高質量問題並提供解答
• 創建評估AI理解區塊鏈程度的高質量基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的AI模型，提升開發者工作效率

長遠目標是實現由AI完全創建的高質量、差異化的區塊鏈驗證節點客戶端。

3. 支持開放和去中心化的AI技術棧

構建開放和去中心化的AI技術棧對加速行業創新至關重要。這包括以下幾個關鍵方面：

• 訓練數據的獲取
• 訓練和推理計算能力
• 模型權重的共享
• 模型輸出驗證能力

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 加速創新迭代：開源社區對模型的快速改進和微調，有效補充了大型AI公司的工作。
2. 爲用戶提供選擇：在某些情況下，用戶可能不信任中心化AI系統，開放技術棧爲他們提供了替代方案。

目前已有多個項目在支持開放AI技術棧的各個環節，包括數據採集、去中心化算力和訓練框架等。

未來，我們期待看到更多項目在開源AI技術棧的各個層面展開建設，如去中心化數據採集、鏈上身分驗證、去中心化訓練以及AI內容許可和支付的基礎設施等。