加密貨幣 x 人工智能:2024年去中心化人工智能仍然是一個巨大的機會嗎?

中級10/23/2024, 5:26:10 PM
探索加密貨幣x人工智能的潛力,並研究2024年去中心化人工智能背後的未來機遇和投資邏輯。

我常常告訴朋友們,在未來,我們會把2022年至2024年視為人類技術大規模加速的關鍵年份。

人工智慧很可能是我們一生中最具轉折性的科技趨勢,除非當然,我們在延壽方面取得奇蹟,讓我們可以活上數百年。

這意味著人工智慧正紅得發燒,每個人都在爭先恐後地爭取一杯羹。

僅在2024年上半年,就有350億美元被注入人工智能初創企業。而這僅僅是私人方面,大型科技公司在內部投資更多,正如他們從NVIDIA購買龐大GPU所顯示的那樣,這推動了NVDA的市值飆升至3萬億美元。

但在炒作之中,有一個被許多人忽視的巨大機會:加密貨幣人工智能(或分散式人工智能)

這是一部來自2019年的有先見之明的漫畫

從歷史來看,每個十年都帶來了看似不被看好甚至愚蠢的轉型投資機會,後來證明是具有遠見的。

社交媒體曾被視為一種無聊的分心事物,只是青少年的娛樂,沒有真正的商業模式。如今,Meta(前身為Facebook)是世界上最強大的公司之一,早期投資者的回報超過了他們最初投資的1000倍。

加密AI的敘述是緊迫而引人注目的。當我解釋它時,大多數人馬上就明白了。

根據其性質,人工智慧會集中權力。如果不加以限制,它有可能將控制權集中在少數壟斷組織手中,這些組織肯定會利用人工智慧來獲利和主導。分散人工智慧不僅對我們的未來至關重要,對於更加明亮、更加公平的社會來說也是必不可少的。我已經更深入地探討了這個哲學角度。之前.

然而,懷疑論者認為,將加密貨幣與人工智能相結合只是在利用流行詞語,並指出在娛樂、遊戲和社交媒體領域過去的失望,加密貨幣尚未取得持久影響或廣泛應用(至少目前如此)。即使是聰明的投資者也對此提出疑慮,這是一個合理的關切。

但我相信這次實際上是不同的。

有幾個原因,加密貨幣人工智能有望走上完全不同的軌跡。我寫這篇文章是為了解釋其中的原因。

我要涵蓋的內容比我最初計劃的要多得多,所以我決定分成多個部分來介紹。

在這個三部曲的論文中,我將深入研究加密貨幣人工智能的技術和投資格局。我將重點介紹最有前景的行業,並展示我如何定位自己以從這一新興的大趨勢中獲利。

第一部分:為什麼加密貨幣人工智能是值得關注的領域

第二部分:我如何思考人工智能代理,去中心化培訓,可驗證的推論,數據網絡(以及加密貨幣人工智能中的其他子領域)

第三部分:從這個機會中獲取價值的多種不同方式

世界擁有的人工智慧越多,它就越需要加密貨幣來阻止它,併為最寶貴和不可替代的資源——我們的時代——定價——以及周圍的防禦牆。

Preston Bryne

作為精明的投資者和企業家,我們總是希望騎著變革的浪潮前行。

要抓住最大的浪潮,我們需要尋找多個主要洋流匯聚的地方,並在那裡定位自己。

這意味著識別出由技術進步驅動的行為深層次變革,重新定義整個行業的世俗技術趨勢。

加密貨幣是一種世俗的科技趨勢,代表著我們對金錢的思考和使用方式的轉變。其他示例包括雲計算、移動技術和清潔能源。

然而,僅僅跟隨一個世俗科技趨勢是不夠的。成千上萬的其他人也看到這一趨勢並且做出類似的押注。要真正脫穎而出,我們需要超越明顯的。

這就是為什麼早期發現兩個大規模世俗科技趨勢的融合是如此引人注目。

這就是魔法發生的地方。

融合+規模=機會

(1) 融合的力量

當兩個世俗趨勢匯聚時,常常會在其他人可能忽視的地方創造創新和價值創造的甜蜜時機。

  1. 多重增長驅動力:處於多個長期趨勢交集點的公司受益於每個趨勢的增長動能。
  2. 減少競爭:公司可以通過在雙方都需要深入的專業知識,來開拓獨特的市場定位,從而形成高進入壁壘。
  3. 思想的交流互養:帶來創新產品和商業模式

(2) 規模的力量

在投資方面,市場規模絕對重要。

考慮一下 2000 年代初的亞馬遜。它的主導地位不僅歸功於電子商務,還因為它利用了新興的雲計算趨勢,誕生了亞馬遜網路服務(AWS)。AWS 現在每年產生數十億美元,是不斷增長的雲基礎設施市場的領導者

世俗技術趨勢越大(無論是在可開拓市場的規模還是成長潛力方面),你越早介入,其交集上的機會就越大。

大趨勢不僅提供了對抗失敗的緩衝,還顯著增強了潛在的回報。

加密貨幣 🤝 人工智慧

CPU和GPU長期以來一直是計算的支柱,但現在它們正在驅動人工智能,後者正在成為世界超級計算機,利用人類的集體知識和創造力。

加密貨幣則能夠建立開放、去中心化的網絡,為新的互聯網奠定基礎。

綜合而言,這些超級計算機和超級網絡彼此間是一個美麗而強大的配合。

  • AI enhances the user experience of 加密貨幣. Users can interact with the blockchain using natural language instead of learning how to manage wallets, seed phrases, and sign transactions.
  • 加密貨幣為人工智慧提供了無需信任、無需許可和安全的基礎設施,以保持開放和抗審查。它也作為建立去中心化網絡的強大協調層。
  • 這種融合為全新的商業模式的出現奠定了基礎

加密貨幣和人工智能的交集將呈指數級增長,從兩個領域的進展中受益,這兩個領域的發展軌跡是分開的。

關鍵在於確定加密貨幣使人工智能能夠實現以前不可能實現的事情 - 這就是秘密武器。提示:分散式訓練、數據網絡和私人數據。更多內容請參閱第二部分。

從過去學習:NFT和DeFi的案例

Bored Ape Yacht Club NFT 的底價。Yuga Labs 在2022年籌集了4.5億美元的資金。(Coingecko)。

NFT的興衰提供了寶貴的教訓。

NFT在加密貨幣社區內憑藉投機熱潮一度風生水起,但缺乏另一項長期技術趨勢的助力,無法進一步發展。娛樂和遊戲是NFT的核心應用場景,這兩個市場都十分複雜且成熟,有著龐大的市場領導者,市場動態並非僅由技術驅動。

因此,NFT 無法維持早期的動力。儘管使用案例是真實的,但實現它們的承諾將需要更長的時間。

另一方面,DeFi是交叉宗教科技趨勢的成功範例。

通過坐在金融科技和加密貨幣的十字路口,DeFi 徹底改變了金融服務,為傳統銀行、貸款和資產管理提供了替代方案,以滿足現實世界的金融需求。穩定幣總市值處於歷史最高水準(1700億美元)並且還在上升,而今天有820億美元被鎖定在DeFi協定中。

代幣:開源人工智慧需要加密貨幣

Big Tech的LLM的封閉性質排除了“AI民主”的可能性,即每個開發者或用戶應能夠為LLM模型貢獻算法和數據,並從模型未來的利潤中獲得一部分。AI應該對每個人都是可訪問的,與之相關並且由每個人擁有。

Catrina Wang(Portal Ventures)

當人們問我為什麼人工智能需要加密貨幣,我的回答很簡單:代幣。

傳統軟件的規模幾乎沒有邊際成本。編寫一次代碼,到處部署。

人工智慧是一個完全不同的野獸。它以高資本和邊際成本運作。

訓練和部署大規模人工智慧模型需要龐大的計算資源,使效率和基礎設施的訪問成為關鍵成功因素。

現在,我們生活在一個中心化巨頭——OpenAI、Anthropic、谷歌——掌握著所有牌的世界。這些公司擁有人才、硬體和資本。但讓我們現實一點:企業擁有的人工智慧尋求利潤最大化。總。

Meta對開源人工智能的貢獻是無價的,但誰能說他們何時會停止釋放像Llama 3這樣的最先進模型呢?開發這些系統耗費數億,如果某天Zuck醒來心情不好,這些計劃可能會被中止。

期待開源運動僅憑理想或善意與這些巨頭競爭,坦率地說,這是不現實的。我們需要一個新策略。

問題是,在頂級人工智慧研究實驗室之外,開源世界中有大量未開發的計算、研究和人才。這包括來自大學、研究中心、Hugging Face等協作平臺以及個人人工智慧研究人員的貢獻。但是現在,它是支離破碎的。它缺乏大規模取得重大突破所需的協調。

這就是代幣的用武之地。

如下所述 @long_solitude來自Zee Prime,代幣體現了加密貨幣最強大的特性——無需許可的資本形成。

代幣可以做傳統募資模式所不能做的事情:

  1. 他們為實驗性的人工智能項目創造了從底層開始的資金機會,在風險投資模型下,這些項目永遠不會見天日。
  2. 他們啟動去中心化網絡,通過將所有權和價值分配給貢獻者,將它們轉變為繁榮、自我維持的生態系統。只需看看 Bittensor 作為早期概念驗證的例子。
  3. 它們可以實現完全新的業務模式,通過DePIN式通貨經濟來降低成本。一個例子是將AI初期基礎設施成本(對於AI初創企業來說是一個巨大負擔)轉移到網絡本身。另一個例子是GPU市場,它利用人們家中未使用的潛在全球供應的GPU,降低每個計算單元的成本。

代幣為零售投資者提供了一個巨大的機會,可以乘著人工智能浪潮而行。而這一點被極度低估了。

加密貨幣在發現人們希望交易的新市場方面表現出色。只需看看NFT和文化資產、創作者經濟的社交代幣、病毒式媒體代幣等。

我的賭注?早期人工智能項目的零售參與存在巨大而未開發的需求。

當人工智能深入我們的日常生活,使我們能夠做以前無法做到的事情時,人們開始意識到這有多麼巨大和真實。當然,將會有大量的推測,但這也是關於使每個人都能接觸到我們這一生中最大的技術革命,並給每個人一次機會追逐下一個大事。

期待事情變得瘋狂。

那麼為什麼現在呢?

來源:Syncracy Capital

新技術往往遵循著一個明確的創新周期。

Gartner Hype Cycle 是最知名的框架之一。它追踪創新如何通過炒作階段,跌入失望谷,最終攀升至真實世界的應用案例。

作為投資者,投資的理想時機要麼是在你早早發現新的創新觸發點之時,早於熱潮高峰之前,要麼是在幻滅谷底之際,當你能夠識別那些準備攀上啟示之坡的初創企業。

這引出了一個百萬美元的問題:加密貨幣人工智能的週期目前處於哪個階段?

我喜歡使用上面的圖表來自Syncracy Capital(聰明的人)來突顯當前的共識觀點。

它表明去中心化人工智能正接近或处于过度期望的顶峰。加密貨幣人工智能在今年表現強勁,現在有幾個協議估值達到數十億美元。

但我不同意這個觀點。我們可能還遠未達到加密貨幣人工智能的巔峰。

共識觀點低估了未來機會的巨大規模。我們還沒有達到狂熱的領域。試問一下周圍的人,有多少人真正理解比特弗塞爾(Bittensor),這是加密貨幣人工智能的風向標?事實上,我相信在我們看到真正的高峰之前,可能還需要另外1到2年的時間。

這就是為什麼:

  1. 加密貨幣人工智慧代幣(30十億美元)僅代表總替代幣市值(1.04兆美元)的2.9%。

最大的加密貨幣AI協議TAO、NEAR、FET和ICP的市值範圍在50億至100億美元之間,而且只有四個。

除了這四個以外,並且要記住ICP和NEAR並不是專門的加密貨幣AI代幣,加密貨幣AI的總市值僅為117億美元。這僅僅是memecoins市值的25%。

只有其他四個加密貨幣人工智慧項目(RENDER、GRT、AKT、AIOZ)的價值介於5億美元和50億美元之間,其中大多數的市值在1億至2億美元以下。

考慮到這種趨勢的巨大潛力,這只是微不足道的。加密貨幣AI包含基礎設施和應用程序,包括為AI設計的下一代智能合約平台。

相比之下,當今的智能合約平台總市值接近6000億美元。有8個第1層協議的價值超過100億美元,另外還有12個在10億至100億美元的範圍內。

加密貨幣人工智能的市場規模可能有多大?現在還很早期,任何人都無法猜測。

彭博智能估計生成式人工智能市場將以每年30%以上的複合年增長率增長,到2032年將達到1.3萬億美元。如果去中心化人工智能僅佔該更廣泛人工智能市場的10%,並且我們適用於加密貨幣估值中常見的投機溢價(比如3倍),則結果將是2032年的3900億美元市場-從今天的300億美元增長了13倍。

直觀地說,我認為這非常保守,但過於遙遠的未來沒有用。

另一種方法是考慮加密人工智慧在未來 3 年(2027 年)內增長到山寨幣總市值的 10%,因為人工智慧應用程式和智慧合約平臺的推出並獲得動力。如果屆時山寨幣市值達到 2.7 萬億美元(從 2021 年的峰值 1.8 萬億美元增長 50%),這將使加密人工智慧達到 2700 億美元——比當前水平增長約 9 倍。這是價值2400億美元的等待解鎖。

但這些數字僅供參考,並非絕對確定。有太多未知數。然而,它們確實凸顯了機會的規模,並在我們考慮估值時提供了一個理智的檢查。

  1. 頂尖加密貨幣人工智慧團隊才剛剛開始

許多高水平的團隊已經全神貫注地建立了1-2年,甚至還沒有將他們的產品發布到主網。

其中一些公司已經籌集了數千萬美元的風險投資,包括Sentient、Sahara、Vana、Story Protocol、Gensyn、Space and Time、Ritual、Nillion...

在接下來的12個月中,我們將見證主網的重大推出和代幣發佈 -AO電腦生態系統,例如,是值得留意的一個,我在今年早些時候寫過。

  1. 人工智慧正以指數級速度進步。

看看OpenAI最近的o1模型,它在推理能力方面取得了重大突破。缩放定律仍然适用。加密貨幣AI將緊密追踪更广泛的AI发展。

话虽如此,今天的噪音确实很大。可能比其他任何加密货币行业都多。许多初创公司和协议不可避免地会失败,即使它们在短期内取得了一些成功。

在選擇性、自由裁量的方法下,識別出贏家的策略可能會優於廣泛的“噴灑和祈禱”策略。

2025年前景向好的催化劑

我預計在未來一年,加密貨幣人工智能將會有幾個重要的助推因素,推動這個領域和敘事。

  • 傳統科技風險投資基金進入加密人工智慧:雖然a16z已經進入,但紅杉,Lightspeed和Accel等主要參與者只是輕輕地涉足這一領域。隨著他們沿著投資曲線進一步走向去中心化的人工智慧,他們將為該領域帶來資本和合法性。
  • OpenAI IPO:隨著OpenAI的私有估值已經達到1500億美元並且收入不斷增長,2025年的潛在IPO可能會引發對人工智能投資的零售熱潮。除了NVIDIA和硬件之外,零售投資者很少有機會直接從人工智能趨勢中獲得價值。這種被壓抑的需求可能會轉向加密貨幣人工智能代幣,這些代幣在Coinbase等平台上易於獲取。
  • 對更多代幣友好的美國政府: 如果接下來的2024年11月選舉後的美國政府對加密貨幣代幣採取更友好的立場,將為加密貨幣人工智能行業帶來巨大的支持,開放監管清晰度並鼓勵更廣泛的採用。
  • 人工智慧的突破:人工智慧發展的指數速度顯示出不久的將來不會停止的跡象。在最近的一篇博客文章中,Sam Altman概述了他認為人工智慧的未來是極其明亮進展在人工智能代理和分佈式人工智能培訓將打開新的用例並推動進一步的動力。

加密貨幣AI的熊市觀點

雖然我對加密貨幣人工智能的巨大潛力持樂觀態度,但我也認識到沒有什麼是保證的。如果出現這些熊市情景,我的觀點就會改變:

  • 不友好的監管體制:在像美國這樣的主要市場中,敵對的加密貨幣監管環境可能會扼殺創新、限制資金,並將加密貨幣項目推入灰色地帶。代幣是去中心化網絡的核心,嚴格限制將削弱加密貨幣的主要價值驅動因素之一。如果卡瑪拉成為美國總統,這種情況可能不太可能發生在特朗普當選之後。
  • AI未能達到期望:儘管當前狂熱和數十億美元的投資,但AI有可能無法兌現其承諾。如果進展放緩或遇到障礙,我們可能會看到AI泡沫破滅。不過,我認為這不太可能。
  • 無法找到大型市場和產品-市場適配(PMF):無論多麼創新,加密貨幣人工智能項目必須找到真正的商業模式和穩固的產品市場適配。如果分散式人工智能無法整合有意義的商業用例,該行業可能會停滯不前。在這種情況下,加密貨幣人工智能有風險變得更加專業。
  • 普通的人才庫: 頂尖的機器學習科學家和工程師的人才庫有限。如果加密貨幣AI無法吸引足夠的頂尖人才,他們相信開放、民主化的人工智能未來的願景,創新將會減緩,這個領域將會艱難地跟上步伐。

第一部分:結語

毫不讽刺地说,人工智能可能是加密货币有史以来发生的最好的事情。

這打開了真正的主流採用和實際應用案例的大門——這是遊戲、NFT和社交應用一直逃避的事情。

我們正走向由開放、公共網絡推動的去中心化人工智能未來。最明智的創始人和有遠見的投資者已經開始注意到這一點。

加密貨幣人工智能最難的部分在於你不能只關注加密貨幣領域。否則,你將會對即將到來的事物有非常狹隘、膚淺的看法。你需要持續關注機器學習的發展,深入研究最新的Arxiv論文,並與那些真心相信自己正在打造下一個人工智能重磅項目的創始人交流。

但是,我从来没有这么兴奋过。

免責聲明:

  1. 本文轉載自 [思維鏈 )], 轉發原標題‘Crypto AI: A F**King Big Opportunity (Part I)’,所有版權屬於原作者 [謄嚴]. 如果有對此轉載的異議,請聯繫Gate 學習團隊,他們會迅速處理。

  2. 免責聲明:本文中所表達的觀點和意見僅代表作者本人,不構成任何投資建議。

  3. 文章的其他語言翻譯由Gate Learn團隊完成。除非另有說明,禁止複製、分發或抄襲翻譯後的文章。

加密貨幣 x 人工智能:2024年去中心化人工智能仍然是一個巨大的機會嗎?

中級10/23/2024, 5:26:10 PM
探索加密貨幣x人工智能的潛力,並研究2024年去中心化人工智能背後的未來機遇和投資邏輯。

我常常告訴朋友們,在未來,我們會把2022年至2024年視為人類技術大規模加速的關鍵年份。

人工智慧很可能是我們一生中最具轉折性的科技趨勢,除非當然,我們在延壽方面取得奇蹟,讓我們可以活上數百年。

這意味著人工智慧正紅得發燒,每個人都在爭先恐後地爭取一杯羹。

僅在2024年上半年,就有350億美元被注入人工智能初創企業。而這僅僅是私人方面,大型科技公司在內部投資更多,正如他們從NVIDIA購買龐大GPU所顯示的那樣,這推動了NVDA的市值飆升至3萬億美元。

但在炒作之中,有一個被許多人忽視的巨大機會:加密貨幣人工智能(或分散式人工智能)

這是一部來自2019年的有先見之明的漫畫

從歷史來看,每個十年都帶來了看似不被看好甚至愚蠢的轉型投資機會,後來證明是具有遠見的。

社交媒體曾被視為一種無聊的分心事物,只是青少年的娛樂,沒有真正的商業模式。如今,Meta(前身為Facebook)是世界上最強大的公司之一,早期投資者的回報超過了他們最初投資的1000倍。

加密AI的敘述是緊迫而引人注目的。當我解釋它時,大多數人馬上就明白了。

根據其性質,人工智慧會集中權力。如果不加以限制,它有可能將控制權集中在少數壟斷組織手中,這些組織肯定會利用人工智慧來獲利和主導。分散人工智慧不僅對我們的未來至關重要,對於更加明亮、更加公平的社會來說也是必不可少的。我已經更深入地探討了這個哲學角度。之前.

然而,懷疑論者認為,將加密貨幣與人工智能相結合只是在利用流行詞語,並指出在娛樂、遊戲和社交媒體領域過去的失望,加密貨幣尚未取得持久影響或廣泛應用(至少目前如此)。即使是聰明的投資者也對此提出疑慮,這是一個合理的關切。

但我相信這次實際上是不同的。

有幾個原因,加密貨幣人工智能有望走上完全不同的軌跡。我寫這篇文章是為了解釋其中的原因。

我要涵蓋的內容比我最初計劃的要多得多,所以我決定分成多個部分來介紹。

在這個三部曲的論文中,我將深入研究加密貨幣人工智能的技術和投資格局。我將重點介紹最有前景的行業,並展示我如何定位自己以從這一新興的大趨勢中獲利。

第一部分:為什麼加密貨幣人工智能是值得關注的領域

第二部分:我如何思考人工智能代理,去中心化培訓,可驗證的推論,數據網絡(以及加密貨幣人工智能中的其他子領域)

第三部分:從這個機會中獲取價值的多種不同方式

世界擁有的人工智慧越多,它就越需要加密貨幣來阻止它,併為最寶貴和不可替代的資源——我們的時代——定價——以及周圍的防禦牆。

Preston Bryne

作為精明的投資者和企業家,我們總是希望騎著變革的浪潮前行。

要抓住最大的浪潮,我們需要尋找多個主要洋流匯聚的地方,並在那裡定位自己。

這意味著識別出由技術進步驅動的行為深層次變革,重新定義整個行業的世俗技術趨勢。

加密貨幣是一種世俗的科技趨勢,代表著我們對金錢的思考和使用方式的轉變。其他示例包括雲計算、移動技術和清潔能源。

然而,僅僅跟隨一個世俗科技趨勢是不夠的。成千上萬的其他人也看到這一趨勢並且做出類似的押注。要真正脫穎而出,我們需要超越明顯的。

這就是為什麼早期發現兩個大規模世俗科技趨勢的融合是如此引人注目。

這就是魔法發生的地方。

融合+規模=機會

(1) 融合的力量

當兩個世俗趨勢匯聚時,常常會在其他人可能忽視的地方創造創新和價值創造的甜蜜時機。

  1. 多重增長驅動力:處於多個長期趨勢交集點的公司受益於每個趨勢的增長動能。
  2. 減少競爭:公司可以通過在雙方都需要深入的專業知識,來開拓獨特的市場定位,從而形成高進入壁壘。
  3. 思想的交流互養:帶來創新產品和商業模式

(2) 規模的力量

在投資方面,市場規模絕對重要。

考慮一下 2000 年代初的亞馬遜。它的主導地位不僅歸功於電子商務,還因為它利用了新興的雲計算趨勢,誕生了亞馬遜網路服務(AWS)。AWS 現在每年產生數十億美元,是不斷增長的雲基礎設施市場的領導者

世俗技術趨勢越大(無論是在可開拓市場的規模還是成長潛力方面),你越早介入,其交集上的機會就越大。

大趨勢不僅提供了對抗失敗的緩衝,還顯著增強了潛在的回報。

加密貨幣 🤝 人工智慧

CPU和GPU長期以來一直是計算的支柱,但現在它們正在驅動人工智能,後者正在成為世界超級計算機,利用人類的集體知識和創造力。

加密貨幣則能夠建立開放、去中心化的網絡,為新的互聯網奠定基礎。

綜合而言,這些超級計算機和超級網絡彼此間是一個美麗而強大的配合。

  • AI enhances the user experience of 加密貨幣. Users can interact with the blockchain using natural language instead of learning how to manage wallets, seed phrases, and sign transactions.
  • 加密貨幣為人工智慧提供了無需信任、無需許可和安全的基礎設施,以保持開放和抗審查。它也作為建立去中心化網絡的強大協調層。
  • 這種融合為全新的商業模式的出現奠定了基礎

加密貨幣和人工智能的交集將呈指數級增長,從兩個領域的進展中受益,這兩個領域的發展軌跡是分開的。

關鍵在於確定加密貨幣使人工智能能夠實現以前不可能實現的事情 - 這就是秘密武器。提示:分散式訓練、數據網絡和私人數據。更多內容請參閱第二部分。

從過去學習:NFT和DeFi的案例

Bored Ape Yacht Club NFT 的底價。Yuga Labs 在2022年籌集了4.5億美元的資金。(Coingecko)。

NFT的興衰提供了寶貴的教訓。

NFT在加密貨幣社區內憑藉投機熱潮一度風生水起,但缺乏另一項長期技術趨勢的助力,無法進一步發展。娛樂和遊戲是NFT的核心應用場景,這兩個市場都十分複雜且成熟,有著龐大的市場領導者,市場動態並非僅由技術驅動。

因此,NFT 無法維持早期的動力。儘管使用案例是真實的,但實現它們的承諾將需要更長的時間。

另一方面,DeFi是交叉宗教科技趨勢的成功範例。

通過坐在金融科技和加密貨幣的十字路口,DeFi 徹底改變了金融服務,為傳統銀行、貸款和資產管理提供了替代方案,以滿足現實世界的金融需求。穩定幣總市值處於歷史最高水準(1700億美元)並且還在上升,而今天有820億美元被鎖定在DeFi協定中。

代幣:開源人工智慧需要加密貨幣

Big Tech的LLM的封閉性質排除了“AI民主”的可能性,即每個開發者或用戶應能夠為LLM模型貢獻算法和數據,並從模型未來的利潤中獲得一部分。AI應該對每個人都是可訪問的,與之相關並且由每個人擁有。

Catrina Wang(Portal Ventures)

當人們問我為什麼人工智能需要加密貨幣,我的回答很簡單:代幣。

傳統軟件的規模幾乎沒有邊際成本。編寫一次代碼,到處部署。

人工智慧是一個完全不同的野獸。它以高資本和邊際成本運作。

訓練和部署大規模人工智慧模型需要龐大的計算資源,使效率和基礎設施的訪問成為關鍵成功因素。

現在,我們生活在一個中心化巨頭——OpenAI、Anthropic、谷歌——掌握著所有牌的世界。這些公司擁有人才、硬體和資本。但讓我們現實一點:企業擁有的人工智慧尋求利潤最大化。總。

Meta對開源人工智能的貢獻是無價的,但誰能說他們何時會停止釋放像Llama 3這樣的最先進模型呢?開發這些系統耗費數億,如果某天Zuck醒來心情不好,這些計劃可能會被中止。

期待開源運動僅憑理想或善意與這些巨頭競爭,坦率地說,這是不現實的。我們需要一個新策略。

問題是,在頂級人工智慧研究實驗室之外,開源世界中有大量未開發的計算、研究和人才。這包括來自大學、研究中心、Hugging Face等協作平臺以及個人人工智慧研究人員的貢獻。但是現在,它是支離破碎的。它缺乏大規模取得重大突破所需的協調。

這就是代幣的用武之地。

如下所述 @long_solitude來自Zee Prime,代幣體現了加密貨幣最強大的特性——無需許可的資本形成。

代幣可以做傳統募資模式所不能做的事情:

  1. 他們為實驗性的人工智能項目創造了從底層開始的資金機會,在風險投資模型下,這些項目永遠不會見天日。
  2. 他們啟動去中心化網絡,通過將所有權和價值分配給貢獻者,將它們轉變為繁榮、自我維持的生態系統。只需看看 Bittensor 作為早期概念驗證的例子。
  3. 它們可以實現完全新的業務模式,通過DePIN式通貨經濟來降低成本。一個例子是將AI初期基礎設施成本(對於AI初創企業來說是一個巨大負擔)轉移到網絡本身。另一個例子是GPU市場,它利用人們家中未使用的潛在全球供應的GPU,降低每個計算單元的成本。

代幣為零售投資者提供了一個巨大的機會,可以乘著人工智能浪潮而行。而這一點被極度低估了。

加密貨幣在發現人們希望交易的新市場方面表現出色。只需看看NFT和文化資產、創作者經濟的社交代幣、病毒式媒體代幣等。

我的賭注?早期人工智能項目的零售參與存在巨大而未開發的需求。

當人工智能深入我們的日常生活,使我們能夠做以前無法做到的事情時,人們開始意識到這有多麼巨大和真實。當然,將會有大量的推測,但這也是關於使每個人都能接觸到我們這一生中最大的技術革命,並給每個人一次機會追逐下一個大事。

期待事情變得瘋狂。

那麼為什麼現在呢?

來源:Syncracy Capital

新技術往往遵循著一個明確的創新周期。

Gartner Hype Cycle 是最知名的框架之一。它追踪創新如何通過炒作階段,跌入失望谷,最終攀升至真實世界的應用案例。

作為投資者,投資的理想時機要麼是在你早早發現新的創新觸發點之時,早於熱潮高峰之前,要麼是在幻滅谷底之際,當你能夠識別那些準備攀上啟示之坡的初創企業。

這引出了一個百萬美元的問題:加密貨幣人工智能的週期目前處於哪個階段?

我喜歡使用上面的圖表來自Syncracy Capital(聰明的人)來突顯當前的共識觀點。

它表明去中心化人工智能正接近或处于过度期望的顶峰。加密貨幣人工智能在今年表現強勁,現在有幾個協議估值達到數十億美元。

但我不同意這個觀點。我們可能還遠未達到加密貨幣人工智能的巔峰。

共識觀點低估了未來機會的巨大規模。我們還沒有達到狂熱的領域。試問一下周圍的人,有多少人真正理解比特弗塞爾(Bittensor),這是加密貨幣人工智能的風向標?事實上,我相信在我們看到真正的高峰之前,可能還需要另外1到2年的時間。

這就是為什麼:

  1. 加密貨幣人工智慧代幣(30十億美元)僅代表總替代幣市值(1.04兆美元)的2.9%。

最大的加密貨幣AI協議TAO、NEAR、FET和ICP的市值範圍在50億至100億美元之間,而且只有四個。

除了這四個以外,並且要記住ICP和NEAR並不是專門的加密貨幣AI代幣,加密貨幣AI的總市值僅為117億美元。這僅僅是memecoins市值的25%。

只有其他四個加密貨幣人工智慧項目(RENDER、GRT、AKT、AIOZ)的價值介於5億美元和50億美元之間,其中大多數的市值在1億至2億美元以下。

考慮到這種趨勢的巨大潛力,這只是微不足道的。加密貨幣AI包含基礎設施和應用程序,包括為AI設計的下一代智能合約平台。

相比之下,當今的智能合約平台總市值接近6000億美元。有8個第1層協議的價值超過100億美元,另外還有12個在10億至100億美元的範圍內。

加密貨幣人工智能的市場規模可能有多大?現在還很早期,任何人都無法猜測。

彭博智能估計生成式人工智能市場將以每年30%以上的複合年增長率增長,到2032年將達到1.3萬億美元。如果去中心化人工智能僅佔該更廣泛人工智能市場的10%,並且我們適用於加密貨幣估值中常見的投機溢價(比如3倍),則結果將是2032年的3900億美元市場-從今天的300億美元增長了13倍。

直觀地說,我認為這非常保守,但過於遙遠的未來沒有用。

另一種方法是考慮加密人工智慧在未來 3 年(2027 年)內增長到山寨幣總市值的 10%,因為人工智慧應用程式和智慧合約平臺的推出並獲得動力。如果屆時山寨幣市值達到 2.7 萬億美元(從 2021 年的峰值 1.8 萬億美元增長 50%),這將使加密人工智慧達到 2700 億美元——比當前水平增長約 9 倍。這是價值2400億美元的等待解鎖。

但這些數字僅供參考,並非絕對確定。有太多未知數。然而,它們確實凸顯了機會的規模,並在我們考慮估值時提供了一個理智的檢查。

  1. 頂尖加密貨幣人工智慧團隊才剛剛開始

許多高水平的團隊已經全神貫注地建立了1-2年,甚至還沒有將他們的產品發布到主網。

其中一些公司已經籌集了數千萬美元的風險投資,包括Sentient、Sahara、Vana、Story Protocol、Gensyn、Space and Time、Ritual、Nillion...

在接下來的12個月中,我們將見證主網的重大推出和代幣發佈 -AO電腦生態系統,例如,是值得留意的一個,我在今年早些時候寫過。

  1. 人工智慧正以指數級速度進步。

看看OpenAI最近的o1模型,它在推理能力方面取得了重大突破。缩放定律仍然适用。加密貨幣AI將緊密追踪更广泛的AI发展。

话虽如此,今天的噪音确实很大。可能比其他任何加密货币行业都多。许多初创公司和协议不可避免地会失败,即使它们在短期内取得了一些成功。

在選擇性、自由裁量的方法下,識別出贏家的策略可能會優於廣泛的“噴灑和祈禱”策略。

2025年前景向好的催化劑

我預計在未來一年,加密貨幣人工智能將會有幾個重要的助推因素,推動這個領域和敘事。

  • 傳統科技風險投資基金進入加密人工智慧:雖然a16z已經進入,但紅杉,Lightspeed和Accel等主要參與者只是輕輕地涉足這一領域。隨著他們沿著投資曲線進一步走向去中心化的人工智慧,他們將為該領域帶來資本和合法性。
  • OpenAI IPO:隨著OpenAI的私有估值已經達到1500億美元並且收入不斷增長,2025年的潛在IPO可能會引發對人工智能投資的零售熱潮。除了NVIDIA和硬件之外,零售投資者很少有機會直接從人工智能趨勢中獲得價值。這種被壓抑的需求可能會轉向加密貨幣人工智能代幣,這些代幣在Coinbase等平台上易於獲取。
  • 對更多代幣友好的美國政府: 如果接下來的2024年11月選舉後的美國政府對加密貨幣代幣採取更友好的立場,將為加密貨幣人工智能行業帶來巨大的支持,開放監管清晰度並鼓勵更廣泛的採用。
  • 人工智慧的突破:人工智慧發展的指數速度顯示出不久的將來不會停止的跡象。在最近的一篇博客文章中,Sam Altman概述了他認為人工智慧的未來是極其明亮進展在人工智能代理和分佈式人工智能培訓將打開新的用例並推動進一步的動力。

加密貨幣AI的熊市觀點

雖然我對加密貨幣人工智能的巨大潛力持樂觀態度,但我也認識到沒有什麼是保證的。如果出現這些熊市情景,我的觀點就會改變:

  • 不友好的監管體制:在像美國這樣的主要市場中,敵對的加密貨幣監管環境可能會扼殺創新、限制資金,並將加密貨幣項目推入灰色地帶。代幣是去中心化網絡的核心,嚴格限制將削弱加密貨幣的主要價值驅動因素之一。如果卡瑪拉成為美國總統,這種情況可能不太可能發生在特朗普當選之後。
  • AI未能達到期望:儘管當前狂熱和數十億美元的投資,但AI有可能無法兌現其承諾。如果進展放緩或遇到障礙,我們可能會看到AI泡沫破滅。不過,我認為這不太可能。
  • 無法找到大型市場和產品-市場適配(PMF):無論多麼創新,加密貨幣人工智能項目必須找到真正的商業模式和穩固的產品市場適配。如果分散式人工智能無法整合有意義的商業用例,該行業可能會停滯不前。在這種情況下,加密貨幣人工智能有風險變得更加專業。
  • 普通的人才庫: 頂尖的機器學習科學家和工程師的人才庫有限。如果加密貨幣AI無法吸引足夠的頂尖人才,他們相信開放、民主化的人工智能未來的願景,創新將會減緩,這個領域將會艱難地跟上步伐。

第一部分:結語

毫不讽刺地说,人工智能可能是加密货币有史以来发生的最好的事情。

這打開了真正的主流採用和實際應用案例的大門——這是遊戲、NFT和社交應用一直逃避的事情。

我們正走向由開放、公共網絡推動的去中心化人工智能未來。最明智的創始人和有遠見的投資者已經開始注意到這一點。

加密貨幣人工智能最難的部分在於你不能只關注加密貨幣領域。否則,你將會對即將到來的事物有非常狹隘、膚淺的看法。你需要持續關注機器學習的發展,深入研究最新的Arxiv論文,並與那些真心相信自己正在打造下一個人工智能重磅項目的創始人交流。

但是,我从来没有这么兴奋过。

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