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在炒作和創新之間的區別越來越模糊的世界裡，區塊鍊和人工智能(AI) 脫穎而出，成為最重要的技術進步。
顯然，這些技術為現有系統的顛覆提供了很大的空間，潛在應用的數量每天都在增加。
一些人認為，風險資本家已經從加密貨幣技術轉向人工智能，以尋找下一件大事。
與此同時，加密貨幣行業求助於創建人工智能驅動的區塊鏈解決方案，以便風險資本家(VC) 可以兩全其美。
據估計，到2027 年全球區塊鏈市場價值將超過940 億美元，CAGR（複合年增長率）為66.2%。
同時，到2030 年，區塊鏈人工智能市場預計將達到9.807 億美元，複合年增長率為24.1%。
隨著區塊鍊和人工智能繼續變得更加融合，它們對全球市場的影響預計將加劇。
雖然有些人擔心我們正處於弗蘭肯斯坦時刻的邊緣，兩種強大的技術混合在一起構建了一個革命性的怪物，但世界各地的公司已經在利用區塊鍊和人工智能的組合來提供變革性的解決方案。
自主代理
AI 驅動的自治代理可用於自動執行各種任務，例如調度、監控、預測和優化。
可以對這些代理進行編程，以識別數據中的模式並做出決策，而無需人工監督。
通過使用三種顛覆性技術，AEA（自主經濟代理人）可以在許多行業中搜索、協商和執行交易，包括製造、運輸甚至自動駕駛汽車和智能家居等消費品。
在加密貨幣世界中，有一些雄心勃勃的項目將人工智能、區塊鍊和物聯網(IoT) 融合在一起。
由於數據的持續可用性和邏輯連接，以及穩健性和低交易成本，區塊鍊及其數據供應為智能代理提供了理想的環境。
區塊鏈技術支持價值轉移，並充當自治代理的協調機制。
區塊鏈還用於記錄這些代理之間的協議，確保交易不可變且透明。
人工智能與金融
可以通過使用人工智能和區塊鏈技術改進財務建模和投資策略。
許多對沖基金使用人工智能來識別金融數據中的模式，以預測未來市場趨勢並做出明智的投資決策，並使用區塊鏈技術來確保數據安全和準確。
據報導，使用這些技術使某些基金去年獲得了20% 的收益。
還有一些去中心化平台使用人工智能和機器學習來分析數據以改進業務決策。用戶可以實時提出預測性問題並獲得答案。
此列表中還有使用區塊鏈數據來訓練AI 管理資產、提高農業產量和貸款的加密貨幣項目。
AI訓練數據共享
由於人工智能算法需要大型數據集進行學習，谷歌、Meta 和亞馬遜等大型科技公司從中獲利巨大。
這些數據是從毫無戒心的用戶那裡收集的，然後用於為人工智能算法提供燃料。
有使用區塊鏈進行人工智能開發的加密貨幣項目，創造了一種新的經濟，用戶可以通過他們的數據獲得獎勵。
數據僅供授權用戶訪問，人工智能開發請求使用零知識證明協議，讓用戶完全控制他們的數據，並使他們能夠相應地定價。
同樣，存在去中心化的數據市場，允許用戶安全地共享他們的AI 模型訓練數據。
通過將數據貨幣化，同時仍保持對其使用的控制，用戶可以解決與人工智能開發相關的數據不平衡和隱私問題。
隨著AI 和區塊鏈潛力的日益實現，我們可以期待在來年及以後看到更多此類項目。
人工智能驅動的區塊鏈開發
AI 可用於保護數據、檢測和響應威脅以及自動執行原本需要手動操作的任務。
使用人工智能，開發人員可以更快地檢測網絡和應用程序中的錯誤、漏洞和惡意行為，從而在它們成為問題之前進行修復。
此外，人工智能可用於優化區塊鍊網絡以提高速度和效率。
一般來說，人工智能驅動的區塊鏈技術開發可以提高加密貨幣空間的透明度、效率和安全性。
有些平台允許開發人員在區塊鏈上構建和部署人工智能模型。
他們通過使用GPU（圖形處理單元）而不是CPU（中央處理器）的能力和量化以及稱為MRT 的純整數推理來執行鏈上機器學習模型。
因此，如果你是一名編碼人員並且不想被AI 取代，那麼是時候重溫你的編碼技能了，因為AI 的超越正在迅速逼近。
結論
我們可以創造一個人工智能和區塊鏈可以共存的未來，通過使用這兩種顛覆性技術帶來創新的革命性轉變。
兩者的結合就像一枚火箭，區塊鏈的力量提供燃料，人工智能提供精準的引導，將我們的影響範圍擴大到超乎想像。
Taras Dovgal 是一位連續創業者，在系統開發方面擁有超過10 年的經驗。自2017 年以來，他對加密貨幣充滿熱情，與他人共同創立了多家與加密貨幣相關的公司，目前正在開發一個加密貨幣法幣平台。作為終身創業者和網絡開發愛好者，Taras 的目標是讓主流消費者——而不僅僅是技術人員——可以使用加密貨幣產品。
區塊鍊和人工智能的協同潛力一文首先出現在The Daily Hodl 上。
資訊來源：由0x資訊編譯自DAILYHODL。版權歸作者Taras Dovgal所有，未經許可，不得轉載