Crypto AI 赛道：机遇与挑战

本期对话邀请了两位长期关注 Crypto AI 赛道的研究员 Max 和 Lydia，与主持人 Alex 一起探讨了 Crypto AI 的发展现状、面临的挑战以及未来机遇。

Crypto AI 的定位与价值

Max 认为 Crypto AI 主要解决两个问题:

1. 通过去中心化解决中心化 AI 带来的审查等问题
2. 引入代币激励机制,为开源 AI 研究提供可持续发展模式

Lydia 则指出,目前 Crypto AI 在商业价值上还不够清晰,更多是在叙事层面打开了人们的想象力,让 Crypto 和 AI 这两个前沿技术在人们脑海中碰撞。

Alex 总结认为,Crypto AI 为 AI 发展提供了另一套与加密货币相交集的解决方案,虽然目前可能在性能和成本上与成熟的互联网 AI 产品有差距,但长远来看可能会有有趣的发展。

Crypto AI 项目分类

Lydia 提出了两种常见的分类方法:

1. Crypto 赋能 AI / AI 赋能 Crypto
2. 从 AI 产业链的某个环节切入,如算力、数据市场等

Max 则将 Crypto AI 项目分为三个层次:

1. 架构层:底层基础设施,如 Bittensor、Near 等
2. 资源层:算力、数据、模型等资源,如 Akash、Render 等
3. 应用层:面向用户的具体应用,如各类 AI agents

值得关注的 Crypto AI 项目

两位嘉宾都重点提到了 Bittensor (TAO):

• 优秀的叙事能力,吸引了高质量的开发者和投资者
• 灰度等机构的青睐
• 经历过大规模 FUD 后依然展现出生命力
• 通过代币激励机制构建去中心化 AI 生态

其他值得关注的项目还包括:Vana(去中心化数据)、Arweave(AI computer)、Near 等。

Crypto AI 项目的评估策略

两位嘉宾在评估 Crypto AI 项目时主要关注以下几点:

1. 团队实力:包括创始人背景、投资方、社区质量等
2. 产品与技术:解决实际问题的能力,技术创新性等
3. 代币经济模型:代币的实用性,激励机制设计等
4. 品牌文化:项目的独特性与吸引力
5. 发展阶段:判断项目是否处于短期过度乐观或长期过度悲观阶段

Crypto AI 面临的挑战与机遇

主要挑战:

1. 多数项目仍处于早期阶段,缺乏成熟应用
2. 市场投机情绪浓厚,项目估值偏高
3. 部分项目去中心化程度不足

未来机遇:

1. 随着 AGI 发展,AI 对人类社会的冲击将带来新的需求
2. 通用人工智能的出现可能引发对去中心化 AI 的需求
3. 加密货币行业整体向好,为 Crypto AI 发展创造有利环境

常用 AI 工具分享

三位嘉宾分享了各自常用的 AI 工具:

1. ChatGPT:用于语言学习、心理咨询、知识吸收、文字/图片创作等
2. Perplexity:用于智能搜索,快速获取和总结信息
3. 豆包:用于 YouTube 视频内容总结
4. 其他:用于研究报告生成、个性化学习等

总的来说,AI 工具正在各个领域大幅提升工作效率和学习体验。随着技术的进步,AI 在教育、搜索等领域的应用潜力将进一步释放。