Crypto AI賽道深度解析

近期，我們邀請了兩位長期關注Crypto AI賽道的研究員Max和Lydia進行了一場深度對話,探討了這一備受關注的新興領域。

對Crypto AI的理解

Max認爲,Crypto AI主要解決兩個問題:

1. 解決中心化AI的審查問題,通過去中心化實現更符合大衆需求的AI。

2. 引入代幣激勵機制,爲開源AI研究提供可持續的獎勵模式。

Lydia則認爲,目前Crypto AI更多還是一個敘事層面的概念:

1. 從商業價值角度看,提高效率的迫切性大於保證公平。

2. 現階段Crypto AI在性能和成本上與成熟的互聯網AI產品相比仍有差距。

3. Crypto AI的價值可能更多體現在打開人們對未來的想象力上。

Crypto AI賽道內的項目分類

對於賽道內項目的分類,兩位嘉賓提出了不同的分類方法:

Lydia的分類:

1. AI賦能Crypto:如Web3版聊天機器人、AI改進Web3項目代碼等。
2. Crypto賦能AI:從隱私性、透明性等方面改進AI技術棧。

Max的分類:

1. 架構層:提供底層基礎設施,如Bittensor、Near等。
2. 資源層:提供算力、數據、模型等資源,如Akash、Render等。
3. 應用層:面向用戶的AI應用,如AI agents等。

Crypto AI的機遇與挑戰

主要挑戰:

1. 項目仍處於早期階段,市值漲幅過高可能存在投機風險。
2. 大多數項目尚未找到明確的產品市場契合。
3. 與成熟的互聯網AI產品相比在性能和成本上存在差距。

未來機遇:

1. 隨着AI技術的進步,可能會出現更多Crypto AI的應用場景。
2. 通過代幣經濟模型,爲開源AI研究提供新的激勵機制。
3. 在隱私保護、數據所有權等方面,Crypto AI可能會有獨特優勢。

值得關注的Crypto AI項目

兩位嘉賓都提到了Bittensor(TAO)作爲值得關注的項目:

1. 團隊具有出色的敘事能力和執行力。
2. 項目經歷過大規模FUD但展現了強大的生命力。
3. 通過子網機制構建了完整的AI生態系統。

其他值得關注的項目還包括Vana(去中心化數據)、Arweave(AI computer)等。

Crypto AI項目的評估策略

評估Crypto AI項目時,可以考慮以下幾個關鍵因素:

1. 團隊背景和執行力
2. 產品創新性和實用性
3. 代幣經濟模型設計
4. 社區活躍度和質量
5. 項目所處的發展階段(避免短期過度樂觀)

常用AI工具分享

兩位嘉賓分享了他們日常使用的AI工具:

1. ChatGPT:用於語言學習、心理諮詢、知識總結等。
2. Perplexity:用於高效信息檢索和總結。
3. 豆包:用於YouTube視頻內容總結。

總的來說,Crypto AI作爲一個新興賽道,雖然面臨諸多挑戰,但也蘊含着巨大的發展潛力。隨着技術的進步和應用場景的拓展,我們有理由期待Crypto AI在未來會帶來更多創新和價值。