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Crypto AI赛道探析:机遇与挑战并存 专家解读行业前景
Crypto AI赛道探讨
对Crypto AI的理解
Alex:今天我们来聊聊备受关注的Crypto AI赛道。我们邀请到了两位一直在长期关注此赛道的研究员Max和Lydia。请两位来做一下自我介绍。
Max:大家好,我是Max。我在Web2是一个航太工程师,晚上和周末会变成加密货币研究员,做一些研究发布到YouTube和Substack上。很高兴来聊Crypto AI这个我最期待的叙事。
Lydia:大家好,我是Lydia。从去年底开始关注AI赛道,我认为AI和链抽象是本周期应用层最重要的两个新叙事,很高兴今天能一起交流。
Alex:第一个话题,两位怎么看待Crypto AI这个赛道?在你们看来,Crypto AI在尝试解决哪些商业问题?这些问题的迫切性是什么?
Max:我觉得Crypto AI主要是解决两个问题:
中心化AI的问题,如审查等。Crypto AI通过去中心化可以解决这些问题。
引入激励机制。通过代币可以激励开源模型的发展,奖励开放性和去中心化。
比如Bittensor就通过代币激励不同子网研究不同领域,连接了开源代码。这解决了开源AI研究缺乏奖励机制的问题。
总的来说,Crypto AI通过代币激励开源模型、奖励开放性和去中心化发展。
Lydia:从商业问题角度,我的答案不是很清晰。虽然有"AI提高效率,Crypto保证公平"的说法,但目前提高效率的迫切性明显大于保证公平。
我们需要找到传统服务在自由和信任上的不足,提供更有竞争力的解决方案。但AI是否需要更大自由?AI的信任成本是否过高?这些都值得思考。
目前Crypto AI最大的价值可能不是直接反映在当下的商业层面,更多是在叙事层面。它打开了人们的想象力,让Crypto和AI这两个前沿技术在大家脑海里碰撞。我们需要给这两项技术时间,也许它们最适合解决的是未来的问题,而不是现在的。
Alex:听起来Crypto AI通过代币奖励,走了一条与传统AI完全不同的路径。由于有代币存在,保证了Web3领域的AI可以尝试开源的同时,也能有好的激励方式。
Lydia的观点是,从提高效率和增强产品能力角度看,目前的Crypto AI在性能和成本上与成熟的互联网AI产品相比还有差距。它们提供了另一套与Crypto交集的解决方案,可能是一个前沿的实验,长远来看会有一些有意思的事情发生。
Lydia:是的,我想补充的是,我从一开始就认为这是一个长期的外生叙事:
长期:AI对现实世界的冲击非常大,是一个颠覆性变革。它不会是一波流,而可能成为下一个世纪最重要的哲学话题来源。
外生:Crypto和AI在诞生后并没有太多关系,甚至在人才方面存在竞争。直到今年我们才开始讲两者互相赋能的故事。
与DeFi、NFT等加密原生叙事相比,AI是一个外来叙事。我们可以看到,Worldcoin、Render、Near等AI叙事资产的价格完全根据AI行业情况波动。
所以我对Crypto AI的理解是:它是一个长期的外生叙事。
Alex:Lydia认为Crypto赛道的热度很大程度来自AI本身在商业世界的快速拓展和对人类社会的深远影响。这个热度传导到加密圈,促成了很多项目的关注度。Max对此有什么补充吗?
Max:我同意Lydia的观点,但想补充一点:Crypto AI是DeFi Summer之后,唯一一个Crypto对AI是强需求的领域。
与GameFi相比,Crypto对GameFi只是锦上添花。但Crypto对DeFi是硬需求,是必须存在的。Crypto AI是DeFi之后第二个强需求的领域。
随着AI的进展与使用,我们一定会发现中心化的问题,只是目前还没有发现。就像金融体系存在了很久,直到2008年金融危机才意识到问题。
Crypto在Crypto AI中是硬需求,因为很多东西需要加入激励机制才能实现。比如去中心化算力,只要跨过效能瓶颈,基本就是第一需求。
Crypto AI要出圈、持续发展,一定要比传统产品更有效率、更好、更便宜。我们需要找到可以持续建立这个生态的方式。
Alex:明白。Max认为,虽然目前很多AI产品还处于早期阶段,效能和功能还不能与中心化AI相比。但你预判随着AI发展,一些现在不太明显的问题在未来会变得更加严重。而这些问题在Crypto领域通过它的方式来解决,是有非常强的必要性的。
Crypto AI赛道内的项目分类
Alex:Crypto AI是一个比较大的赛道,内部有很多不同商业模式解决不同问题的项目类型。根据你们的了解,如何对这些项目进行分类?
Lydia:一种常见的分类方法是Crypto赋能AI或AI赋能Crypto,这是两大思路:
AI赋能Crypto:目前较多,如Web3版聊天机器人、AI改进Web3项目代码、AI参与收益策略制定等。现在还有AI agent发币,主要是项目想要新叙事。
Crypto赋能AI:天花板更高但实现和证实更困难,需要更多时间。理想是Crypto深入AI技术堆栈,强化隐私性和透明性。目前更多是从Crypto改进AI产业某一环节切入,如聚合算力资源降低成本、做数据市场和算法市场等。
目前看来的破局点可能是coinbase和base做的AI agent加支付方向。当然前提是AI agent要够好、够有用。
Max:我主要分成三个赛道:
架构层:底层架构,允许各种资源层和应用层项目搭建。如Bittensor、Near和Sahara等。
资源层:搭建在架构层上,提供AI开发所需资源,如算力、数据、模型等。例如Akash、Render提供去中心化算力,Vana提供去中心化数据。
应用层:最贴近用户使用,如AI agents。可以加快DeFi等领域的使用。
这种分类方法与现有Crypto赛道较为契合。由于Crypto AI叙事刚出现,还没有共识的分类方法,但这种板块架构是我目前认为较合适的分类法。
Crypto AI的机遇与挑战
Alex:很多人认为Crypto AI像之前没找到PMF的赛道,如Depin、GameFi,是单纯的叙事炒作,或是外部商业热潮注意力迁移到Web3提供的投机机会。我们不给定性,但Crypto AI肯定面临一些挑战。你们觉得目前Crypto AI面临的主要挑战是什么?未来1-2年内Crypto AI会有什么产业或叙事机遇?
Max:主要挑战是Crypto AI还太早期,很多项目市值已经很高,如Bittensor已达50亿美元,背后可能更多是投机。真正需要找到Product Market Fit,发展出实际应用的还比较少。
从我之前提到的三个赛道来看:
资源层相对成熟,如去中心化算力已有多个项目,只缺一个发展契机。
架构层更多是炒作,如Bittensor的代币激励机制是否长期有效还待验证。
应用层如AI agents目前还偏向meme,真正能简化DeFi或GameFi应用的还比较少。
机遇方面,我们现在处于一个很好的时间点:
这为我们提供了更多机会、时间和资源去尝试不同的东西,让市场决定哪些项目能存活下去。
Lydia:我认为Crypto AI可能处于Gartner技术成熟度曲线的峰值期,市场FOMO、供应端大爆发但鱼龙混杂。
最大的挑战是市场情绪与技术进展之间存在错配。Crypto从业者对AI了解不足,导致缺乏对Crypto AI项目的深入讨论和质疑。这可能不利于行业长期发展。
未来机遇:
产业方面:关注AI三大要素(算力、数据、算法)能否显著降低用户获取相同资源的成本。
AI Agent相关项目需要脱虚向实,找到相对于真人的PMF。可以从AI赋能Crypto角度深挖效率提升,如用AI分析预测市场资金流向,提高资产流动效率。
叙事方面:关注非Crypto的AI世界进展,特别是上大众新闻媒体的内容。我比较关注AI伦理相关话题,如Deepfake等,这方面还没被充分挖掘。
Alex:补充两点:
AI Agent:目前更像是Meme大赛道下的一个题材,不一定是商业模式有了突破性进展,而是市场热度共同认可的题材。
AGI(通用人工智能)可能在2025-2026年出现,届时对人类劳动价值和存在价值的冲击会很大。这可能给Crypto AI带来很大的投机价值,如Worldcoin解决AI鉴别和普遍收入问题可能变得有价值。
值得关注的Crypto AI项目标的
Alex:如果在目前了解的AI项目中选1-2个最值得关注的,你们会推荐哪个?理由是什么?可能面临的潜在风险有哪些?
Lydia:我推荐Bittensor,理由有三:
叙事能力强:团队形象讨开发者喜欢,引用哈耶克思想吸引投资者,通过各种活动强化印象。
机构采用:灰度推出去中心化AI基金并单独为Tao推出信托,母公司还成立专注Bittensor生态的子公司。
经历FUD考验:今年3月遭遇大量FUD,价格大跌后迅速反弹,展现了生命力。
Bittensor生态已有AI生态系统雏形,可能成为AI项目的统一平台。
Max:我也最关注Bittensor,补充几点风险:
除Bittensor外,还可关注:
Alex:听起来Bittensor是你们共同看好的项目。它通过代币激励机制建立去中心化AI生态,虽然面临一些风险,但在叙事、机构采用和生态发展上都有亮点。
Crypto AI项目的评估策略
Alex:在调研和选择Crypto AI项目时,你们最关心哪些维度?决定是否投资一个项目时,核心因素是什么?
Max:我主要关注五个方面:团队、产品、盈利能力、未来展望和代币经济模型。其中最看重团队,因为:
社区质量尤其重要,要观察是否只关注币价,还是真正在讨论项目未来和解决问题。
Lydia:我的观点与Max类似,也最看重团队,主要看:
此外,我会关注Token的实际用途,以及整个项目的品牌、文化是否足够"酷"。
Alex:我补充一点,会做周期性判断: