AI พบ Crypto: การบรรจบกันที่อาจปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมทั้งสองใหม่

เทคโนโลยีที่ก่อให้เกิดการหารือมากที่สุดสองอย่างในทศวรรษที่ผ่านมากำลังผสมผสานกัน และผลลัพธ์ไม่ใช่เพียงเพื่อสร้างความตื่นเต้นหรือเรื่องแต่งกำเนิด ปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชนกำลังลู่เข้าหากันในลักษณะที่แก้ไขจุดอ่อนที่แท้จริงในทั้งสองสาขา AI ต้องการการคำนวณแบบกระจายอำนาจ ข้อมูลที่สามารถตรวจสอบได้ และโครงสร้างพื้นฐานที่ต้านการเซนเซอร์ Crypto ต้องการการอัตโนมัติที่ฉลาดขึ้น เครื่องมือการซื้อขายที่ดีกว่า และแอปพลิเคชันที่เกินกว่าการเก็งกำไรทางการเงิน การทับซ้อนกันนั้นเป็นความจริง และเงินหลายพันล้านดอลลาร์กำลังไหลเข้าสู่พื้นที่นี้

ภาคส่วน AI ของ ตลาดคริปโต ได้เติบโตจากความอยากรู้อยากเห็นเพียงเล็กน้อยไปเป็นหนึ่งในประเภทที่ใหญ่ที่สุดตามมูลค่าการตลาด โทเค็นเช่น Fetch.ai FET$0.2497FET$0.249724h+3.31%7d+9.47%30d+61.72%1y-43.76%MCap: N/AVol: N/Avia Statility, Render Network RENDER$2.06RENDER$2.0624h+2.90%7d+9.94%30d+39.81%1y-39.09%MCap: N/AVol: N/Avia Statility, และ Bittensor TAO$332.90TAO$332.9024h+2.40%7d+10.86%30d+66.53%1y+44.49%MCap: N/AVol: N/Avia Statility ได้ดึงดูดเงินทุนและความสนใจจากนักพัฒนาที่จริงจัง แต่การแยกสัญญาณออกจากเสียงรบกวนในพื้นที่นี้ต้องเข้าใจว่าโครงการเหล่านี้ทำอะไร พวกเขาทับซ้อนกันที่ไหน และที่ไหนที่ความตื่นเต้นเกินความเป็นจริง

เหตุใด AI และ Crypto จึงต้องการซึ่งกันและกัน

การแต่งงานระหว่างสองสาขานี้ไม่ใช่เรื่องที่ไม่เกี่ยวข้อง แต่ละสาขาแก้ปัญหาที่อีกสาขาหนึ่งไม่สามารถแก้ได้

ปัญหาการรวมศูนย์ของ AI เป็นเรื่องจริง การฝึกอบรมโมเดลที่แตกต่างมากต้องเสียค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้านดอลลาร์และต้องใช้คลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ที่ควบคุมโดยบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง OpenAI, Google, Anthropic และ Meta ได้อำนาจในการควบคุมการเข้าถึงระบบ AI ที่ทรงพลังที่สุด หากหนึ่งในนั้นตัดสินใจจำกัดการเข้าถึงหรือเซนเซอร์ผลลัพธ์ ไม่มีทางเลือก เครือข่ายการคำนวณแบบกระจายอำนาจเสนอวิธีแก้ปัญหาโครงสร้าง: กระจายฮาร์ดแวร์ กระจายการควบคุม

ปัญหาการใช้งานของ Crypto เป็นสิ่งที่เป็นจริงเช่นกัน โปรโตคอล DeFi มีความซับซ้อน การจัดการกระเป๋าเงิน สะพาน และเชนหลายเส้นนั้นเบื่อ เอเจนต์ AI ที่สามารถประมวลผลธุรกรรม ปรับปรุงกลยุทธ์ผลตอบแทน และนำทางโปรโตคอลในนามของผู้ใช้สามารถทำให้ crypto เข้าถึงได้สำหรับคนที่จะไม่เรียนรู้ว่าค่าแก๊สคืออะไร

จากนั้นมีคำถามเกี่ยวกับข้อมูล โมเดล AI นั้นดีเท่านั้นกับข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขา และข้อมูลส่วนใหญ่นั้นถูกล็อกไว้หลังผนังขององค์กร ตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจสามารถสร้างชุดข้อมูลแบบเปิดที่สามารถตรวจสอบได้ โดยผู้มีส่วนร่วมได้รับการชดเชยอย่างยุติธรรมผ่านสิ่งจูงใจโทเค็น

โครงการ AI Crypto หลักๆ

ภูมิทัศน์ AI crypto ได้เติบโตอย่างรวดเร็ว นี่คือโครงการที่สำคัญที่สุด สิ่งที่พวกเขาทำ และสถานะของพวกเขา

Bittensor: Internet AI

Bittensor TAO$332.90TAO$332.9024h+2.40%7d+10.86%30d+66.53%1y+44.49%MCap: N/AVol: N/Avia Statility อาจเป็นโครงการที่야심สูงที่สุดในประเภทนี้ มันทำงานเป็นเครือข่ายแบบกระจายอำนาจที่โมเดล AI แข่งขันเพื่อให้ข้อมูลข่าวสารที่ดีที่สุดในแต่ละ "ซับเน็ต" เฉพาะ ซับเน็ตแต่ละแห่งจัดการกับงาน AI ที่แตกต่างกัน — การสร้างข้อความ การรู้จำภาพ การขูดข้อมูล การทำนายทางการเงิน — และผู้ขุดแร่ได้รับรางวัล TAO tokens โดยพิจารณาจากคุณภาพของการมีส่วนร่วมตามที่ผู้ตรวจสอบตัดสินใจ

คิดของมันว่าเป็นตลาดที่บริการ AI แข่งขันตามลักษณะ และเครือข่ายกลายเป็นอัจฉริยะมากขึ้นเรื่อยๆ แบบจำลองซับเน็ตหมายความว่า Bittensor ไม่ได้ถูกล็อกไปยังประเภท AI เดียว นักพัฒนาคนใดก็สามารถเปิดตัว ซับเน็ตใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ใหม่ได้ ณ ต้นปี 2026 มีซับเน็ตที่ใช้งานอยู่กว่า 50 เน็ตครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่โมเดลภาษาไปจนถึงการพับโปรตีน

ความเสี่ยง: กลไกการตรวจสอบ Bittensor มีความซับซ้อนและยังคงพัฒนา การพิจารณาว่าผลลัพธ์ AI ใด "ดีกว่า" เป็นปัญหาที่มีความเห็นส่วนตัว และการเลือกระบบสิ่งจูงใจเป็นข้อกังวลที่อย่างต่อเนื่อง

Render Network: พลังงาน GPU สำหรับสาธารณชน

Render Network RENDER$2.06RENDER$2.0624h+2.90%7d+9.94%30d+39.81%1y-39.09%MCap: N/AVol: N/Avia Statility ใช้วิธีการที่ตรงไปตรงมามากขึ้น มันเชื่อมต่อคนที่เป็นเจ้าของ GPU กับผู้ที่ต้องการพลังการเรนเดอร์หรือการคำนวณ AI เดิมสร้างขึ้นสำหรับศิลปินและนักสร้างภาพแคมเปิ้นสามมิติที่ต้องการเรนเดอร์ฉากที่ซับซ้อน Render ได้ขยายไปสู่การฝึกอบรมโมเดล AI และการอนุมาน เนื่องจากความต้องการในการคำนวณ GPU ได้ระเบิด

ข้อเสนอมูลค่านั้นง่าย: ทำไมต้องจ่ายราคา Nvidia-era สำหรับการคำนวณคลาวด์รวมศูนย์เมื่อ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลกสามารถทำงานเดียวกันในราคาเศษส่วน Render ได้ประมวลผลนกพิราบหลายล้านตัว Render Network★★★★☆3.9Render Networkbrand★★★★☆3.9/51 AI reviewRender Network is a decentralized GPU rendering platform that connects artists and studios who need rendering power w...via Rexiew และกำลังวางตำแหน่งตัวเองเพิ่มเติมเป็นโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจสำหรับภาระงาน AI

แพลตฟอร์ม Superintelligence ประดิษฐ์

ในหนึ่งในการเคลื่อนไหวที่มีความสำคัญมากขึ้น Fetch.ai, SingularityNET และ Ocean Protocol ได้ผสมรวมโทเค็นของพวกเขาเข้าไปในแพลตฟอร์ม Artificial Superintelligence Alliance (ASI) ภายใต้ตัวแทนสิ้นสุด FET ตรรกะคือการรวมศูนย์: แทนที่จะให้โครงการที่ทับซ้อนกันสามอย่างแข่งขันเพื่อความสนใจ รวมกรอบตัวแทน AI (Fetch.ai) ตลาด AI (SingularityNET) และเศรษฐกิจข้อมูลแบบกระจายอำนาจ (Ocean Protocol) เข้าไปในระบบนิเวศเดียว

ไม่ว่าการควบรวมเช่นนี้จะสร้างความสามัคคีที่แท้จริงหรือเพียงรวมโครงการที่ปานกลางสามโครงการเข้าไปในโครงการขนาดใหญ่ที่มีความเพียงพอ ยังคงเป็นคำถามที่เปิดกว้าง มูลค่าตลาดรวมนั้นมีนัยสำคัญ แต่การดำเนินการตามแผนงานแบบรวมจะกำหนดว่านี่เป็นกลยุทธ์หรือเพียงเครื่องสำอางเท่านั้น

การคำนวณ AI แบบกระจายอำนาจ: เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน

กรณีการใช้งานที่เป็นรูปธรรมมากที่สุดสำหรับการลู่เข้าหา crypto-AI คือการคำนวณแบบกระจายอำนาจ การฝึกอบรมและการเรียกใช้โมเดล AI ต้องใช้ทรัพยากรคำนวณมหาศาล และตลาดสำหรับเวลา GPU มีการแข่งขันอย่างรุนแรง ผู้ให้บริการรวมศูนย์เช่น AWS, Google Cloud และ Azure ครอบงำ แต่ทางเลือกแบบกระจายอำนาจเช่น Akash Network★★★★☆3.8Akash Networkbrand★★★★☆3.8/51 AI reviewAkash Network is a decentralized cloud computing marketplace built on the Cosmos SDK that connects users who need com...via Rexiew กำลังเติบโต

นี่คือวิธีการเปรียบเทียบเครือข่ายการคำนวณแบบกระจายอำนาจหลักๆ:

ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนนั้นเป็นจริง แต่มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยน การคำนวณแบบกระจายอำนาจนั้นยากต่อการประสานงาน ความล่าช้าสามารถไม่คาดเดาได้ และลูกค้าขององค์กรต้องการ SLA ที่เครือข่ายแบบกระจายอำนาจพยายามรับประกัน สำหรับการประมวลผลแบบกลุ่มและภาระงานที่ไม่ไวต่อความล่าช้า เครือข่ายเหล่านี้มีความสามารถในการแข่งขันเพิ่มเติม สำหรับการอนุมานเรียลไทม์ในระดับ ผู้ให้บริการรวมศูนย์ยังมีข้อได้เปรียบ

เอเจนต์ AI ใน Crypto

แนวคิดของเอเจนต์ AI — โปรแกรมอิสระที่สามารถเก็บกระเป๋าเงิน ประมวลผลธุรกรรม และตัดสินใจ — คือที่ที่สิ่งต่างๆ กลายเป็นที่น่าสนใจจริงๆ และเสี่ยงจริงๆ

ลองนึกภาพเอเจนต์ AI ที่ตรวจสอบตำแหน่ง DeFi ของคุณในหลายเชน อัตโนมัติปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอของคุณ เก็บเกี่ยวผลตอบแทน และสะพานสินทรัพย์ไปยังที่ที่อัตราดีที่สุด และทำทั้งหมดนี้ในขณะที่คุณนอนหลับ นั่นคือสัญญา ส่วนหนึ่งของมันทำงานแล้ว โปรโตคอลหลายตัวกำลังสร้างกรอบงานตัวแทนที่สามารถโต้ตอบกับ สมาร์ทคอนแทร็กต์ จัดการตำแหน่งสภาพคล่อง และประมวลผลการค้าตามเงื่อนไขตลาด

เรื่องราว "เอเจนต์ AI" ระเบิดในช่วงปลายปี 2024 และเข้าสู่ปี 2025 ด้วยโทเค็นเช่น Virtuals Protocol VIRTUAL$0.6759VIRTUAL$0.675924h+2.86%7d+6.41%30d-3.85%1y+39.91%MCap: N/AVol: N/Avia Statility ได้รับความสนใจมหาศาล สำหรับการเปิดใช้งานให้ใครก็ตามสามารถสร้างและปรับใช้เอเจนต์ AI บนเชน แนวคิดนั้นมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งที่ได้รับป้ายกำกับว่า "เอเจนต์ AI" มากมายใน crypto เป็นบอทธรรมชาติที่มีการห่อหุ้มโมเดลภาษา เอเจนต์อิสระที่แท้จริงซึ่งสามารถเหตุผลเกี่ยวกับการตัดสินใจทางการเงินที่ซับซ้อน จัดการความเสี่ยง และปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ความเสี่ยงที่นี่นั้นชัดเจน: เอเจนต์ AI ที่มีการเข้าถึงกระเป๋าเงินของคุณและมีอำนาจในการประมวลผลธุรกรรมก็เป็นเอเจนต์ AI ที่สามารถสูญเสียเงินของคุณได้ผ่านข้อบกพร่อง การใช้ประโยชน์ หรือเพียงการตัดสินใจที่ไม่ดี การป้องกัน การตรวจสอบของมนุษย์ และสิทธิ์ที่ จำกัด ไม่ใช่ทางเลือก — พวกเขาจำเป็น

AI ใน DeFi และการซื้อขาย

นอกเหนือจากโครงการ crypto แนวทาง AI-native ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้คนโต้ตอบกับโปรโตคอล DeFi ที่มีอยู่และแพลตฟอร์มการค้า

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลบนเชน ความรู้สึกของสังคม และโครงสร้างจุลภาค ตลาดเพื่อสร้างสัญญาณการค้า นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ — การเงินแบบดั้งเดิมทำมาเป็นเวลาหลายสิบปี — แต่ความโปร่งใสของข้อมูลบล็อกเชนทำให้ crypto เหมาะสำหรับวิธีการนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
• การทำให้ตลาดเป็นแบบอัตโนมัติ: กลยุทธ์ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปรับปรุง มหาชนผู้ให้บริการสภาพคล่องบน DEXs ลดการสูญเสีย impermanent และปรับปรุงประสิทธิภาพเงินทุนเมื่อเทียบกับสูตร AMM แบบคงที่
• การประเมินความเสี่ยง: โปรโตคอลการให้ยืมกำลังทดลองเบาะแสด้วย AI-powered โดยยึดตามประวัติกระเป๋าเงิน พฤติกรรมบนเชน และกิจกรรมข้ามเชน นี่สามารถเปิดใช้งานเงินกู้ที่ไม่มีการจำนอง ใน DeFi — ลูกศรที่ไม่เคยถึงในภาคส่วน
• การป้องกัน MEV: โมเดล AI ถูกปรับใช้เพื่อตรวจหนะและบรรเทาการโจมตี maximal extractable value (MEV) ซึ่งป้องกันผู้ใช้จากการโจมตี sandwich และสิ่งที่คุณชิมใจ
• การตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ: เครื่องมือ AI เป็นส่วนเสริมสำหรับตัวตรวจสอบของมนุษย์โดยการสแกนรหัสสำหรับรูปแบบช่องโหว่ทั่วไป ลด (แต่ไม่กำจัด) ความเสี่ยงของการใช้ประโยชน์

ประสิทธิภาพของโทเค็น AI

โทเค็น crypto AI หลักๆ ได้ทำงานดีแค่ไหน ภาคส่วนนี้เป็นหนึ่งในภาคส่วนที่ผันผวนมากที่สุดในตลาดที่ผันผวนอยู่แล้ว นี่คือการเปรียบเทียบประสิทธิภาพสัมพัทธ์ในปีที่ผ่านมา:

แผนภูมิที่สารประมาณข้างต้นหลุดราคาความแตกต่างและแสดงการส่งคืนเปอร์เซ็นต์บริสุทธิ์ โทเค็น AI มีแนวโน้มที่จะเคลื่อนไหวในระเบิดที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด — เพิ่มขึ้นเมื่อมีข่าวหลักจากอุตสาหกรรม AI (เช่นการปล่อยตัวแบบใหม่จาก OpenAI หรือการพัฒนาการควบคุม) และถอยหลังเมื่อเรื่องราวกว้างขวางเย็นลง

กรณีการลงทุน — และหลุมของมัน

กรณีกระทิงสำหรับ AI crypto นั้นตรงไปตรงมา: AI คือเทคโนโลยีที่มีการเปลี่ยนแปลงมากที่สุดตั้งแต่อินเทอร์เน็ต crypto ให้เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจ และจุดตัดจะยึดค่าใหญ่โต โทเค็นที่ให้โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น (การคำนวณ ข้อมูล การจัดทำดัชนี) มีประโยชน์พื้นฐานเกินกว่าการเก็งกำไร

กรณีหมีนั้นชัดเจนเช่นกัน:

• AI แบบรวมศูนย์กำลังชนะ OpenAI, Google และ Anthropic กำลังจัดส่งผลิตภัณฑ์ที่ผู้คนล้านคนใช้เป็นประจำทุกวัน ไม่มีโครงการ AI แบบกระจายอำนาจใดที่เข้าใกล้การยอมรับเช่นนั้น
• สิ่งจูงใจโทเค็นบิดเบือนพฤติกรรม เมื่อผู้ขุดแร่และผู้ตรวจสอบได้รับรางวัลด้วยโทเค็นแทนที่จะเป็นการชำระเงินโดยตรงสำหรับคุณภาพการบริการ สิ่งจูงใจคือการเลือกระบบรางวัลแทนที่จะผลิต ผลลัพธ์ AI ที่ดีที่สุด
• ความซับซ้อนทางเทคนิคนั้นมหาศาล การประสานงาน GPU แบบกระจายทั่วโลกทั่วโหนดที่ไม่เชื่อถือได้ที่มีความล่าช้าแปรผันเป็นปัญหาวิศวกรรมที่ยากจริงๆ มันง่ายกว่าที่จะเช่าจาก AWS
• การซื้อขายเรื่องราวครอบงำ การเคลื่อนไหวราคาโทเค็น AI หลายรายสัมพันธ์กันมากกว่ากับวัฏจักรความตื่นเต้น AI มากกว่าการใช้โปรโตคอลจริงหรือรายได้ เมื่อเรื่องราวเลื่อน โทเค็นเหล่านี้สามารถลดลง 70-80% โดยไม่คำนึงถึงพื้นฐาน
• ความไม่แน่นอนในการควบคุม ทั้ง AI และ crypto ต้องเผชิญกับการปรับปรุงการควบคุม โครงการที่จุดตัดต่ออำนาจการป้องกันลัย ด้านกำหนดระเบียบสองเท่า

สิ่งที่ต้องดูอย่างต่อไป

การบรรจบกันของ AI-crypto ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นเพียงพอที่ผู้ชนะยังไม่ได้ตัดสิน สัญญาณเพียงไม่กี่อย่างนั้นคุ้มค่าที่จะติดตาม:

1. ตัวชี้วัดการใช้งานจริง จำนวนชั่วโมงการคำนวณที่ถูกประมวลผล? จำนวนธุรกรรมใดที่เอเจนต์ AI ประมวลผล? รายได้และการใช้งานสำคัญกว่ามูลค่าตลาด
2. กิจกรรมของนักพัฒนา โครงการใดที่ดึงดูดผู้สร้างสรรค์ GitHub commits, ซับเน็ตใหม่ และการรวมโปรโตคอลเป็นตัวชี้วัดชั้นนำ
3. การยอมรับขององค์กร เมื่อบริษัทใหญ่ใช้การคำนวณ AI แบบกระจายอำนาจสำหรับภาระงานการผลิต นั่นคือจุดเลี้ยวที่แท้จริง
4. การประมวลผลแพลตฟอร์ม ASI Alliance การควบรวม Fetch.ai/SingularityNET/Ocean เป็นกรณีทดสอบสำหรับว่าการรวมศูนย์ทำงานใน crypto หรือไม่ ความสำเร็จหรือความล้มเหลวจะส่งอิทธิพลต่อภาคส่วน
5. การสำเร็จของโครงสร้างพื้นฐานตัวแทน ช่องว่างระหว่าง "chatbot ที่มีกระเป๋าเงิน" และ "เอเจนต์ทางการเงินอิสระ" นั้นมหาศาล ดูเหล่าโปรโตคอลที่ปิดมันด้วยการป้องกันจริง

สรุป

การบรรจบกันของ AI และ crypto ไม่ใช่แค่แฟด เหตุผลโครงสร้างสำหรับเทคโนโลยีเหล่านี้ที่จะลู่เข้า — การคำนวณแบบกระจายอำนาจ ข้อมูลที่สามารถตรวจสอบได้ เอเจนต์อิสระ โครงสร้างพื้นฐาน AI ต้านการเซนเซอร์ — เป็นเรื่องจริงและจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากทั้งสองสาขามีความ อุบลูบลูบลู แต่ "จริง" ไม่ได้หมายถึง "ปราศจากความเสี่ยง" หรือ "รับประกันการหาเงิน"

โครงการ AI crypto ส่วนใหญ่จะล้มเหลว สิ่งที่รอดชีวิตจะเป็นสิ่งที่แก้ไขปัญหาแท้จริงได้ดีกว่าทางเลือกรวมศูนย์ ไม่ใช่สิ่งที่มีการสื่อสารการตลาดที่ดีที่สุดหรือการเปิดตัวโทเค็นที่ตื่นเต้นมากที่สุด ตลาดยังคงอยู่ในขั้นตอนที่เรื่องราวขับเคลื่อนราคามากกว่าพื้นฐาน ซึ่งสร้างโอกาสและอันตรายทั้งสองอย่าง

คำถามไม่ใช่ว่า AI และ crypto จะลู่เข้าหากัน พวกเขาปัจจุบันอยู่แล้ว คำถามคือโครงการเฉพาะใดจะยึดค่าคงอยู่เมื่อเทียบกับโครงการใดที่จะอยู่บนคลื่นเรื่องราวที่ในที่สุดจะหัก

เข้าใจถึงภาคส่วนนี้ด้วยวิธีที่คุณจะลงทุนในเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่นๆ: ด้วยความสนใจแท้จริง ความสงสัยแบบสุขภาพดี และขนาดตำแหน่งที่สะท้อนความไม่แน่นอน ผลตอบแทนนั้นเป็นจริง ความเสี่ยงก็เช่นกัน

ค้นหาแพลตฟอร์ม crypto, exchanges และแอป DeFi? เรียกดูไดเรกทอรีที่ดูแลของเรา: