Perspectives et défis de la combinaison de l'IA et du Web3 : Analyse des stratégies d'investissement à moyen et long terme
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies blockchain a fait de l'AI+Crypto un sujet d'investissement en vogue. Les caractéristiques de décentralisation et de haute transparence de la blockchain compensent les défauts des systèmes d'IA, et la combinaison des deux nous apporte de nouvelles opportunités.
Les experts de l'industrie estiment que les applications combinées de l'IA et de la blockchain se divisent principalement en quatre catégories : en tant que participants à l'application, interface, règles et objectifs. Le rôle de l'IA dans la crypto devrait être davantage considéré sous l'angle de "l'application", y compris l'optimisation de la puissance de calcul, des algorithmes et des données, etc.
Les institutions de recherche classifient les projets AI+Crypto en trois niveaux : le niveau de base, le niveau d'exécution et le niveau d'application. Au niveau de base, l'accent est mis sur la technologie zkML ; au niveau d'exécution, l'accent est mis sur les agents IA, le traitement des données, etc. ; au niveau d'application, l'accent est principalement mis sur l'innovation dans des domaines tels que AI+DeFi et GameFi.
Les directions suivantes méritent une attention particulière :
Direction technologique zkML
zkML combine la preuve à divulgation nulle et la blockchain, offrant des solutions sécurisées et vérifiables pour le comportement des agents IA. Par exemple, le projet Modulus Labs utilise la technologie zkML pour prouver que l'IA a exécuté des tâches spécifiques tout en protégeant la vie privée.
zkML, en tant qu'intermédiaire entre l'IA et la blockchain, résout le problème de protection de la vie privée des modèles d'IA et de leurs entrées, tout en garantissant la vérifiabilité du processus d'inférence. Il rend les contrats intelligents plus flexibles et capables de s'adapter à un plus grand nombre de cas d'utilisation.
Direction de traitement des données
Principalement fait référence aux percées de l'IA au niveau d'exécution, y compris :
Analyse des données sur la chaîne avec l'IA : utiliser de grands modèles et des algorithmes d'apprentissage profond pour explorer les données sur la chaîne et obtenir des insights sur le marché.
Développement d'applications décentralisées (dApp) avec l'IA et l'automatisation : utiliser des outils de développement basés sur l'IA pour aider les développeurs à rédiger rapidement des contrats intelligents et à corriger automatiquement les erreurs.
IA et sécurité des transactions sur blockchain : déployer des agents IA sur la blockchain pour exécuter des transactions, des analyses et d'autres tâches, afin d'améliorer la sécurité du système.
AI+DeFi方向
Robot de trading alimenté par IA : exécution rapide et précise des transactions, analyse des données du marché.
Analyse prédictive : fournir des prévisions fiables des tendances du marché et des fluctuations des prix.
Gestion de la liquidité AMM : ajustement intelligent de la plage de liquidité, optimisation de l'efficacité de l'AMM.
Protection de liquidation et gestion des positions de dette : réaliser une protection de liquidation intelligente en combinant des données on-chain et off-chain.
Conception complexe de produits DeFi : concevoir un mécanisme de trésorerie basé sur des modèles d'IA pour accroître la flexibilité des produits.
Direction AI+GameFi
Optimisation de la stratégie de jeu : l'IA apprend les habitudes des joueurs et ajuste la difficulté du jeu.
Gestion des actifs de jeu : l'IA aide les joueurs à gérer et à échanger efficacement des actifs virtuels.
Améliorer l'interaction dans le jeu : créer des NPC réactifs intelligents pour renforcer l'immersion dans le jeu.
Conseils en stratégie d'investissement
À court terme : surveiller les premières applications concrètes de l'IA dans la crypto, telles que les applications AI conceptuelles, les mèmes, etc.
À moyen terme : se concentrer sur la combinaison des agents AI et des intentions, ainsi que des contrats intelligents, ce qui pourrait dépasser les modèles de blockchain existants.
À long terme : la combinaison des technologies AI et zkML aura un impact profond sur le domaine de la Crypto.
Avec les avancées technologiques, le domaine AI+Crypto continuera de voir émerger des opportunités d'innovation. Les investisseurs doivent rester attentifs aux tendances de développement technologique et saisir les opportunités d'investissement à différents moments.
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SlowLearnerWang
· Il y a 12m
La direction est très bonne mais le risque est élevé.
Opportunités d'investissement AI+Web3 : Analyse des quatre grandes tendances et stratégies
Perspectives et défis de la combinaison de l'IA et du Web3 : Analyse des stratégies d'investissement à moyen et long terme
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies blockchain a fait de l'AI+Crypto un sujet d'investissement en vogue. Les caractéristiques de décentralisation et de haute transparence de la blockchain compensent les défauts des systèmes d'IA, et la combinaison des deux nous apporte de nouvelles opportunités.
Les experts de l'industrie estiment que les applications combinées de l'IA et de la blockchain se divisent principalement en quatre catégories : en tant que participants à l'application, interface, règles et objectifs. Le rôle de l'IA dans la crypto devrait être davantage considéré sous l'angle de "l'application", y compris l'optimisation de la puissance de calcul, des algorithmes et des données, etc.
Les institutions de recherche classifient les projets AI+Crypto en trois niveaux : le niveau de base, le niveau d'exécution et le niveau d'application. Au niveau de base, l'accent est mis sur la technologie zkML ; au niveau d'exécution, l'accent est mis sur les agents IA, le traitement des données, etc. ; au niveau d'application, l'accent est principalement mis sur l'innovation dans des domaines tels que AI+DeFi et GameFi.
Les directions suivantes méritent une attention particulière :
Direction technologique zkML
zkML combine la preuve à divulgation nulle et la blockchain, offrant des solutions sécurisées et vérifiables pour le comportement des agents IA. Par exemple, le projet Modulus Labs utilise la technologie zkML pour prouver que l'IA a exécuté des tâches spécifiques tout en protégeant la vie privée.
zkML, en tant qu'intermédiaire entre l'IA et la blockchain, résout le problème de protection de la vie privée des modèles d'IA et de leurs entrées, tout en garantissant la vérifiabilité du processus d'inférence. Il rend les contrats intelligents plus flexibles et capables de s'adapter à un plus grand nombre de cas d'utilisation.
Direction de traitement des données
Principalement fait référence aux percées de l'IA au niveau d'exécution, y compris :
Analyse des données sur la chaîne avec l'IA : utiliser de grands modèles et des algorithmes d'apprentissage profond pour explorer les données sur la chaîne et obtenir des insights sur le marché.
Développement d'applications décentralisées (dApp) avec l'IA et l'automatisation : utiliser des outils de développement basés sur l'IA pour aider les développeurs à rédiger rapidement des contrats intelligents et à corriger automatiquement les erreurs.
IA et sécurité des transactions sur blockchain : déployer des agents IA sur la blockchain pour exécuter des transactions, des analyses et d'autres tâches, afin d'améliorer la sécurité du système.
AI+DeFi方向
Robot de trading alimenté par IA : exécution rapide et précise des transactions, analyse des données du marché.
Analyse prédictive : fournir des prévisions fiables des tendances du marché et des fluctuations des prix.
Gestion de la liquidité AMM : ajustement intelligent de la plage de liquidité, optimisation de l'efficacité de l'AMM.
Protection de liquidation et gestion des positions de dette : réaliser une protection de liquidation intelligente en combinant des données on-chain et off-chain.
Conception complexe de produits DeFi : concevoir un mécanisme de trésorerie basé sur des modèles d'IA pour accroître la flexibilité des produits.
Direction AI+GameFi
Optimisation de la stratégie de jeu : l'IA apprend les habitudes des joueurs et ajuste la difficulté du jeu.
Gestion des actifs de jeu : l'IA aide les joueurs à gérer et à échanger efficacement des actifs virtuels.
Améliorer l'interaction dans le jeu : créer des NPC réactifs intelligents pour renforcer l'immersion dans le jeu.
Conseils en stratégie d'investissement
À court terme : surveiller les premières applications concrètes de l'IA dans la crypto, telles que les applications AI conceptuelles, les mèmes, etc.
À moyen terme : se concentrer sur la combinaison des agents AI et des intentions, ainsi que des contrats intelligents, ce qui pourrait dépasser les modèles de blockchain existants.
À long terme : la combinaison des technologies AI et zkML aura un impact profond sur le domaine de la Crypto.
Avec les avancées technologiques, le domaine AI+Crypto continuera de voir émerger des opportunités d'innovation. Les investisseurs doivent rester attentifs aux tendances de développement technologique et saisir les opportunités d'investissement à différents moments.