Crypto AI 賽道深度研討

嘉賓介紹

Alex: Mint Ventures 研究合夥人 Max: YouTube 頻道《Max 的區塊鏈空間》主理人
Lydia: Particle Network 研究員,前 Mint Ventures 研究員

對 Crypto AI 的理解

Max:

• Crypto AI 解決了兩個主要問題:
  1. 解決中心化 AI 的審查問題
  2. 通過代幣激勵機制推動開源發展
• 代幣激勵可以獎勵開源模型和去中心化發展
• 例如 Bittensor 通過代幣激勵不同子網研究不同方向

Lydia:

• 從商業角度看,目前 Crypto AI 的價值不夠清晰
• AI 需要更多自由和更低信任成本嗎?目前不太明確
• Crypto AI 目前最大價值可能在敘事層面,打開了人們的想象力
• 可能是未來問題的解決方案,而不是現在的

Alex:

• Crypto AI 通過代幣激勵提供了與傳統 AI 不同的發展路徑
• 保證開源的同時又有好的激勵方式

Crypto AI 賽道內的項目分類

Lydia:

• AI 賦能 Crypto:如 Web3 聊天機器人、AI 改進代碼等
• Crypto 賦能 AI:如改進 AI 隱私性、透明度,但落地較難
• 如 GPU 算力共享、數據市場等

Max:

• 架構層:底層架構,如 Bittensor、Near、Sahara
• 資源層:算力、數據、模型等,如 Akash、Render、Vana
• 應用層:面向用戶的應用,如 AI agents

Crypto AI 的機遇與挑戰

挑戰:

• 項目仍處早期階段,多數缺乏明確商業模式
• 市值高漲可能存在投機因素
• 需要找到產品市場匹配度

機遇:

• 比特幣突破 10 萬美元,加密領域受關注
• 美國監管政策軟化
• AI 在 Web2 領域持續受關注

值得關注的 Crypto AI 項目

Lydia 推薦 Bittensor:

• 敘事能力強,吸引開發者和投資者
• 獲得機構支持,如灰度
• 經歷過 FUD 考驗,展現生命力
• 生態系統初具雛形

Max 推薦:

• Bittensor:激勵機制設計優秀
• Vana:去中心化數據管理
• Arweave:AI 計算架構
• Near:孵化多個 AI 應用

Crypto AI 項目的評估策略

Max:

1. 團隊背景和能力
2. 產品
3. 盈利能力
4. 未來展望
5. 代幣經濟模型

Lydia:

1. 團隊敘事能力和執行力
2. 代幣設計和功能
3. 項目品牌、文化和社區吸引力

Alex:

• 判斷項目所處週期階段
• 長期投資機會可能在泡沫破裂後出現

常用 AI 工具分享

Lydia:

• GPT:練習英語、心理諮詢
• Perplexity:信息搜索和總結
• 豆包:YouTube 視頻總結

Max:

• ChatGPT:知識吸收和總結
• 圖片生成:制作封面等

Alex:

• GPT:添加圖標、深入理解概念
• Perplexity:精準搜索