Crypto AI 赛道的机遇与挑战

近期，Crypto AI 赛道引起了广泛关注。本文邀请了两位长期关注该领域的研究员 Max 和 Lydia 进行深入探讨,分享他们对这个新兴赛道的看法。

对 Crypto AI 的理解

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 的审查问题。
2. 引入代币激励机制,促进开源模型发展。

Lydia 则认为目前 Crypto AI 更多是一个长期的外生叙事:

1. AI 对现实世界的冲击巨大,是长期趋势。
2. Crypto 和 AI 原本关联不大,是后来才开始互相赋能。
3. 目前 Crypto AI 的商业价值和迫切性还不明确,更多是打开了人们的想象力。

Crypto AI 赛道内的项目分类

Lydia 提出两种常见的分类方法:

1. AI 赋能 Crypto:如 Web3 聊天机器人、AI 参与收益策略制定等。
2. Crypto 赋能 AI:如提高 AI 的隐私性和透明度,或改进 AI 产业某一环节。

Max 则将项目分为三个层次:

1. 架构层:如 Bittensor、Near 等底层设施。
2. 资源层:如 Akash、Render 等提供算力、数据的项目。
3. 应用层:面向用户的 AI agents 等。

Crypto AI 的机遇与挑战

主要挑战:

1. 项目普遍处于早期阶段,真正可用的应用较少。
2. 市场情绪与技术进展存在错配。
3. 部分项目估值已较高,存在投机风险。

未来机遇:

1. 监管环境趋于宽松,有利于行业发展。
2. AI 技术持续进步,为 Crypto AI 带来新机会。
3. AGI 出现可能带来全新商业模式。

值得关注的 Crypto AI 项目

两位嘉宾都重点提到了 Bittensor:

1. 强大的叙事能力和社区氛围。
2. 获得灰度等机构支持。
3. 经历 FUD 考验后展现生命力。

其他值得关注的项目包括 Vana、Arweave、Near 等。

Crypto AI 项目的评估策略

评估 Crypto AI 项目可从以下几个维度:

1. 团队背景和执行力
2. 产品实用性
3. 代币经济模型设计
4. 社区文化和品牌价值
5. 所处发展周期阶段

常用 AI 工具分享

嘉宾们分享了日常使用的 AI 工具:

1. ChatGPT:用于学习、写作、心理咨询等。
2. Perplexity:用于搜索和信息整理。
3. 豆包:用于视频内容总结。

总的来说,Crypto AI 作为一个新兴赛道,虽然面临诸多挑战,但也蕴含巨大机遇。投资者需要保持理性,从多个维度评估项目,把握行业发展趋势。