原文標題：The Year Ahead
原文作者：DAN MOREHEAD，COSMO JIANG，PAUL VERADITTAKIT，CHIA JENG YANG，ERIK LOWE
原文來源：PANTERA
編譯：Lynn，火星財經
加密貨幣市場與多頭市場的相關性[1]
作者：Liquid Strategies 投資組合經理Cosmo Jiang 和內容主管Erik Lowe
經常有投資者問我們，“各種代幣在牛市週期中的相關性如何？”
為了提供對此的一些看法，我們將分析最近的兩個週期，當時除比特幣之外的可投資代幣擁有有意義的市場份額。
我們觀察到牛市週期有兩個明顯的階段。第一階段是反彈的早期階段，此時比特幣的表現往往優於市場的其他部分。第二階段是山寨幣表現往往優於大盤的後期階段。
我們認為，比特幣在第一階段的優異表現可能是多種原因的副產品。首先，它是市場上供應最廣泛、流動性最強的數位資產。 2023年，比特幣每日平均交易量為180億美元。相比之下，以太坊日交易量為80 億美元。其次，首次投資者通常會先購買比特幣，然後再尋求其他代幣的投資。它擁有15 年的業績記錄和許多人認為是行業本身代名詞的品牌。
雖然一些投資者的旅程以比特幣結束，但許多投資者將陷入加密貨幣 兔子洞。除了比特幣之外，可投資代幣的範圍非常廣闊，隨著越來越多的企業家和開發人員進入該領域，牛市似乎加速了該領域的擴張。第二階段是投資者開始尋找支援不同用例的更高成長代幣，通常由新創新推動，即2017-18 年的ICO、2020-21 年的DeFi 和NFT。這一階段可能與約翰·鄧普頓爵士所描述的牛市「樂觀」階段相吻合。
這是以金色陰影突出顯示的兩個階段的視覺效果。您會注意到山寨幣市場份額在周期的第一階段下降，而總市值卻小幅上升，這表明比特幣表現出色。在牛市週期中，山寨幣的市佔率迅速上升約60-70%。
以下是比特幣和山寨幣在市值成長方面的實際回報，以及每種貨幣對加密貨幣市場整體成長的貢獻程度。
在這些週期中，比特幣在上漲的第一階段始終優於山寨幣。在第二階段，山寨幣的表現大幅優於比特幣。有趣的是，山寨幣的表現幅度如此之大，以至於在整個週期中山寨幣的表現都超過了比特幣。
雖然從歷史上看，阿爾法的最高來源之一來自於第二階段開始時從比特幣到山寨幣的完美時機輪換，但這種關係不一定總是成立，而且對於任何交易者來說，完美時機輪換也不是現實。
也許在該領域產生阿爾法的最可行的方法是保持一致的敞口，投資於有根本原因比比特幣升值多倍的山寨幣。
我們的論點是，具有產品市場契合性並透過強勁的單位經濟效益產生實際收入的山寨幣底層協議將在下一個週期中表現最佳，正如人們對股票等其他資產類別的預期一樣。正如並非所有股票都生來平等一樣，並非所有代幣都生來平等。從長遠來看，代幣選擇將至關重要，因為優異的表現將根據具體情況而定，而不一定是在某個行業或基於變化無常、短暫的投機性敘述。
到目前為止，在這個週期中，比特幣上漲了2.8 倍，山寨幣上漲了1.7 倍。
區塊鏈創投現狀
作者：Paul Veradittkit，管理合夥人
自2022 年第一季以來，私募交易的區塊鏈融資一直在減速。根據The Block 數據，季度融資和交易數量減少。
自2022 年初的高峰以來，平均交易規模已大幅下降。
需要注意的是，這些數據是基於新聞融資輪公告的，根據我的經驗，往往會落後一兩個季度。
根據我們在Pantera 的觀察，我們認為融資和交易活動的低潮可能出現在去年夏天。最近，我們看到由上一次牛市期間進入的企業家推動的交易活動大幅回升，這些企業家的業務已經成熟，有可能找到適合市場的產品，或者一直在執行正確的戰略，並且現在回來並以合理的估值籌集資金。
這可能比大多數人預期的要長一些，因為在牛市期間，許多像我們這樣的創投家都建議公司籌集額外一年的資金。因此，他們沒有籌集兩年的資金，而是籌集了三年的資金，現在我們開始看到它們重返市場。
我們認為，這是一個投資的好時機，因為交易活動已經增加——我預計，如果公開市場繼續反彈，今年這種情況將繼續下去。
2024 年預測
作者：Paul Veradittkit，管理合夥人
一、比特幣的復興與“DeFi之夏2.0”
2023 年，比特幣捲土重來，比特幣的主導地位（比特幣在加密貨幣總市值中的份額）從1 月的38% 上升到12 月的52% 左右，使其成為2024 年最值得關注的生態系統之一。至少有三個主要催化劑推動其明年的復興：(1) 將於2024 年4 月第四次比特幣減半，(2) 機構投資者預計將批准多個比特幣現貨ETF，以及(3) 可編程性功能的增強，既基於基礎協定（例如Ordinals），也基於第2 層和其他可擴充層（例如Stacks 和Rootstock）。
在基礎設施層面，我們相信我們將看到比特幣L2 和其他可擴展層的激增，以支持智慧合約。比特幣生態系統應該圍繞著一兩種圖靈完備的智慧合約語言結合起來，其中頂級競爭者包括Rust、Solidity 或比特幣原生語言的擴展（例如Clarity）。這種語言將成為比特幣開發的“標準”，類似於Solidity 被認為是以太坊開發的“標準”。
我們還看到了比特幣可能出現的「DeFi 夏季2.0」的基本面。目前Wrapped BTC (WBTC) 的市值和總鎖定價值(TVL) 約為60 億美元，顯然DeFi 領域對比特幣有巨大的需求。如今，以太坊2,730 億美元的市值中約有10% 是TVL（280 億美元）。隨著比特幣DeFi 基礎設施的成熟，我們可能會看到比特幣DeFi 總鎖定價值(TVL) 從目前的3 億美元（< 市值的0.05%）上升到比特幣市值的1-2%（目前約為10-150 億美元）價格）。在這個過程中，許多以太坊的DeFi 做法很可能會被轉移並「歸化」到比特幣上，例如最近興起的BRC-20 銘文以及像Babylon 的L2 這樣的Stake 等想法。
比特幣NFT，例如刻在Ordinals 上的NFT，也可能在2024 年越來越受歡迎。由於比特幣具有更高的文化認知度和迷因價值，web2 品牌（例如奢侈品零售商）可能會選擇在比特幣上發布NFT，類似蒂芙尼(Tiffanys) 如何與Cryptopunks 合作於2022 年發布「NFTiff ”吊墜系列。
2. 新消費者用例的代幣化社交體驗
Web2 已經從社交轉向金融，而Web3 正從金融轉向社交。 2023 年8 月，friend.tech 在Base L2 上開創了一種新形式的代幣化社交體驗，用戶可以買賣他人X（fka. Twitter）帳戶的碎片“份額”，達到30k ETH TVL 的峰值（ 10月份的投資額約為5000 萬美元），並激發了多個“模仿項目”，例如Arbitrum 上的post.tech。看來，friend.tech 透過將Twitter 個人資料金融化，成功地為SocialFi 領域開創了一種新的代幣經濟模型。
在即將到來的一年中，我們預計在社交領域將有更多實驗，代幣化（作為可替代和不可替代的代幣）在重塑社交體驗方面發揮關鍵作用。可替代代幣更有可能是積分和忠誠度系統的新穎形式，而不可替代代幣（NFT）更有可能充當個人資料和社交資源（例如交易卡）。兩者都可以在鏈上交易並參與DeFi 生態系統。
Lens 和Farcaster 是將DeFi 與社交網路結合的兩個領先的web3 原生應用程式。像Blackbird 這樣的項目還將在特定垂直領域（例如餐廳）推廣用於忠誠度計劃的代幣化積分系統，結合使用穩定幣支付和代幣化回扣來重塑消費者體驗，在功能上提供信用卡的鏈上替代方案。
3.穩定幣和鏡像資產等TradFi-DeFi「橋樑」的增加
2023 年，加密領域發生了許多法律訴訟，包括該行業的幾項備受矚目的勝利，例如XRP 裁決和Grayscale ETF 訴訟勝利，以及幣安和FTX 金融詐欺案得到了伸張正義。同時，機構對比特幣和以太坊的興趣和潛在ETF 批准大幅增加。
到2024 年，我們預計機構採用率將大幅增加，他們不僅尋求ETF，還尋求代幣化的現實世界資產(RWA) 和TradFi 金融產品。換句話說，TradFi 資產將“鏡像”在DeFi 中，而加密資產將增加在TradFi 市場中的曝光度，從而創建TradFi-DeFi“橋樑”，將這兩個世界更緊密地聯繫在一起，從而增加投資者的流動性和多元化。
穩定幣將成為TradFi 和DeFi 世界之間最重要的紐帶之一，USDC 和PYUSD 等穩定幣作為投資組合選項和支付工具將得到更廣泛的接受。據說Circle 考慮在2024 年進行IPO，我們也可能會看到非美元穩定幣的發行和使用量增加，最顯著的是歐元支持的穩定幣，例如Circle 的EURC，以及英鎊、新加坡元和日元穩定幣。其中一些穩定幣可能是由國家支持的參與者推出的。這也可能導致鏈上法幣外匯市場的成長。代幣化國債已經獲得了關注，透過 Ondo等平台代幣化了8 億美元。
4.模組化區塊鏈和零知識證明的交叉授粉
模組化區塊鏈和ZKP 的概念在過去的一年中都已大大成熟，例如最近推出的Celestia 主網、Espresso 的Arbitrum 整合、RiscZero 的開源Zeth 證明器以及Succinct 推出的ZK 市場。一個有趣的趨勢是這兩種敘述如何融合在一起，ZK 領域的公司透過專注於特定的垂直領域（例如協處理器、隱私層、證明市場和zkDevOps）來「模組化」。
在即將到來的一年中，我預計這種趨勢將繼續下去，零知識證明將成為模組化區塊鏈堆疊不同組件之間的介面。例如，Axiom 的ZK 協處理器利用ZKP 提供歷史狀態證明，然後開發人員可以使用它在DApp 中執行計算。隨著ZKP 成為這些不同供應商之間的通用接口，我們將看到智能合約可組合性的新時代。這為建立DApp 的開發人員提供了更大的靈活性，並降低了區塊鏈堆疊的進入門檻。在消費者方面，ZKP 可能會看到更多的用例作為保護身分和隱私的一種方式，例如基於ZK 的去中心化ID 的形式。
5.更多計算密集型應用程式上鍊，例如AI和DePIN
人們投入了大量的時間、精力和資本來解決去中心化應用程式的可擴展性問題。如今，大部分可擴展性問題已經解決- 以太坊L2 上的Gas 費用低於0.02 美元（相比之下，以太坊主網為11.5 美元），而Solana 上的費用甚至低了3-4 個數量級。
隨著這一趨勢在明年繼續下去，我們相信計算成本高昂的應用程式（應用程式可以消耗千兆位元組的RAM）將在不久的將來在鏈上變得更加經濟可行。這包括鏈上人工智慧系統、去中心化實體基礎設施網路（DePIN）、鏈上知識圖譜以及完全鏈上游戲和社交網路等垂直應用。所有這些都可能從根本上重塑鏈上數據經濟，極大地改善用戶和開發者的體驗，因為他們擺脫了繁重的汽油費和對運算能力的嚴格限制。
可以利用這種便宜得多的鏈上「計算」的計算成本高昂的項目的例子包括Hivemapper 在Solana 上創建去中心化的Google 地圖、Bittensor 創建去中心化的機器學習平台、Modulus Labs 在ZKML 和AI生成方面的努力NFT 藝術、The Graph 的鏈上知識圖譜計劃以及Realmsverse 在Starknet 上創建鏈上游戲世界和傳說。
6. 公共區塊鏈生態系統的整合與應用鏈的「中心輻射」模式
過去幾年，基礎設施項目激增。儘管常見的技術分類為第1 層(L1) 和第2 層(L2)，但從使用者體驗的角度來看，並沒有太大差異。對於通用公共區塊鏈來說尤其如此；如今，在用戶、專案和數量方面，Solana 或Avalanche 等L1 是Arbitrum 或zkSync 等L2 的直接競爭對手。
有了這種同質性，流動性就成為通用公共區塊鏈的集中力量，使Arbitrum、Optimism 和Solana 等較大的現有參與者受益，目前四大生態系統約佔總鎖定價值(TVL)的90%。較小的生態系統必須將精力集中在特定的垂直領域（例如社交、遊戲、DeFi）以保持優勢，從而有效地成為「應用鏈」或「部門鏈」。 TVL 排名前10 名的L2 中的三個（dydx、Loopring、Ronin）實際上已經是專注於單一垂直領域的應用鏈。 Base 和Blast 等規模較小、較新的L2 鏈的TVL「闖入」也嚴重依賴單一「殺手級應用」（例如分別為friend.tech 和Blur）來建立數量上的灘頭陣地。
此外，大多數領先的通用公共區塊鏈都發布了應用程式鏈工具包（OP Stack、Arbitrum Nitro、StarkEx 等），以允許應用程式鏈利用這些公共網路上的流動性並將其置於其生態系統軌道中。因此，我們開始看到一種“中心輻射”模型，其中有一些通用公共區塊鏈充當中心“中心”，周圍有許多特定應用鏈的“輻條”。到2024 年，可能值得關注利用這種「中心輻射」措施的主要匯總即服務供應商，例如Caldera、Conduit 和Eclipse。
結論
當我們進入2024 年時，我們或許已經度過了最糟糕的熊市，翻開了過去一年半中看到的一系列殘酷崩潰的一頁，並準備開始探索新的用例。今天，我們正處於一個轉折點，加密貨幣不再僅僅與金融化有關，而是一個更廣泛的概念，即我們如何使用區塊鏈重新定義消費者、社交和開發人員的體驗。我很高興看到今年這個新興產業的未來會發生什麼，因為我們使用去中心化技術來重新構想我們的數位文化。
過去與現在：這場集會VS. 之前的高峰
肯‧羅格夫寫了一本精彩的書，《為什麼這次不同：八個世紀的金融愚蠢》。謙虛地閱讀了這本書並思考了我自己的一些經歷，感覺“但是，這一次太不同了”，我將冒險嘗試並分享我看到的一些差異。
這次集會與之前的集會明顯不同。
2021 年的高峰見證了頂級代幣的大規模流失。在2017 年ICO 引領熱潮頂峰時期，排名前20 名的代幣中有14 個很快就跌出了前20 名。他們摔得很遠。以市值計算，其中13 個下跌的代幣目前平均排名第123。 （Tron 是唯一一個退出前20 名並重新回歸的項目。）事後看來，我們可以說這是對非生產性代幣的投機泡沫和炒作。
跌出2017 年前20 名的14 個代幣全部被之前高峰時根本不存在的代幣所取代。那太瘋狂了。純粹的創造性破壞。
這次反彈的有趣之處在於變化很小。這與上一個週期截然相反。
這次，佔市值83% 的前六名全部相同。前十名中有八個是相同的。有14 個代幣維持在前20 名。
在所有這些週期中，比特幣都是不變的。所有三個列表中只有六個代幣（上面以金色顯示）。自萊特幣推出以來的十二年裡，只有四種代幣佔據了第二的位置：萊特幣、XRP/Ripple、以太坊和比特幣現金。比特幣現金只持有一天！比特幣一直佔據著冠軍腰帶。
我們在2022 年期間多次談論了這樣一個想法：雖然這次下跌的幅度與之前的熊市相似，但它是獨一無二的，因為區塊鏈沒有面臨生存危機。大多數的價格走勢是由槓桿和不良行為者引起的頭條新聞所驅動。這就是為什麼我們看到相同的項目回來也就不足為奇了。他們的下跌並不是因為它們不是好項目，而是因為對整體市場的同情。 Solana 就是一個特別好的例子。
區塊鏈的三種風格
如果你抽像出區塊鏈的三種主要風格：比特幣、以太坊和所有其他項目的組合，你就可以看到週期。
首先值得注意的是，以太坊在2017-18 年成立後，其份額就相當穩定。唯一的重大回檔是在2020-21 年多頭期間，當時Solana 和Avalanche 等競爭的第1 層超可擴展區塊鏈獲得了可觀的市場份額。
波動的是比特幣和其他東西。
最早的非比特幣代幣之一、Pantera 的第一個創投Ripple 及其XRP 代幣在2017 年5 月17 日飆升至整個市場的27%。
下圖描繪了自2016 年以來比特幣市場份額最近出現極端情況時區塊鏈中的三個主要問題。
2018 年1 月，當比特幣和以太坊市場份額處於歷史低點時，非比特幣+以太坊的份額為55%。
2024 年有興趣的領域
區塊鏈技術生態系統中創新的速度不斷產生新的利基市場和垂直領域。我們為擴展論文而進行的研究有助於我們保持領先地位，同時也有助於我們在採購和投資交易時最大限度地擴大覆蓋範圍。在接下來的幾封信中，我們將分享我們正在積極研究的領域的論文。
人工智慧x WEB3
作者：Chia Jeng Yang（校長）和Caroline Cahilly（實習生）
人工智慧：融合人類和電腦智能
人工智慧模型產生的輸出，如大型語言模型（“LLM”），應該是人類和電腦大腦、數據和激勵系統之間最佳互動的結果。
用自然語言說話的能力讓法學碩士令人興奮，因為人類和人工智慧可以使用相同的語言來闡述複雜的過程。這是朝著讓人類參與循環的協調系統的未來邁出的一大步。為了讓這種合作變得更好，我們仍然需要開發強大的人機框架、機制和工具，這將鼓勵人工智慧系統更有效地思考，產生更有用的答案，並取得最佳結果。
Web3 如何推進這種交互
電腦原生激勵框架將透過激勵眾包、問責制等來決定人類如何與人工智慧互動。我們希望考慮能夠最大化/優化電腦/人工智慧大腦與人類大腦之間發生的互動的產品另一方面（例如，代幣持有者、開發人員），特別關注中長期用例。
展望未來，我們將深入探討人工智慧時代人機互動的以下三個面向：
以下是加密技術可以提供人工智慧的一些亮點，這些亮點將貫穿整個論文：
1. 支付– TradFi 支付有明確的邊界。加密軌道只需要幾行程式碼。可程式性提供了（i）軟體產品的簡化集成，開發人員只需將錢包位址嵌入到程式碼庫中即可；（ii）基於計算的靈活支付，這在現有基礎設施中需要太多的審計成本。透過避免過時的全球金融基礎設施，它降低了具有國際用戶群的產品進入市場的障礙。此外，加密交易可以提供比傳統支付網關更低的費用。簡單且低成本的整合對於開源專案特別有利，因為開源專案的資源通常有限，而簡單性是協作和採用的關鍵。
2. 眾包－隨著LLM 模型的人類回饋成為更廣泛的上下文挖掘和調整的越來越重要的途徑，Web3 激勵使得資料眾包能夠以更快的速度和更大的規模完成。結構化的獎勵（和懲罰）系統也應該促進高品質的資訊並吸引大量來自不同背景的貢獻者。
3. 資料控制－控制自己的資料－這需要資料來源和隱私－應該變得越來越重要，因為：
- 如果用戶可以輕鬆地獲得報酬或獲得更好的體驗，那麼他們可能會主動控制自己的資料（現在看來這是可能的）。隨著自主代理的興起，用戶將能夠在無需主動幹預的情況下獲得數據報酬。而且，控制數據的用戶應該獲得比當前個人化演算法提供的較差體驗更好的體驗，個人化演算法只能看到用戶數位行為的狹隘觀點。與先前的資料錢包嘗試不同，法學碩士現在（i）可以自動化大規模、跨平台的手動資料收集，並且（ii）在將非結構化自然語言資料情境化方面做得越來越好。
- 公司可能會帶頭控制資料以保護機密資訊。新標準隨後將適用於個人。
我們特別興奮的三個想法是：
1.人類回饋推理：透過眾包（zk）知識圖進行邏輯推理。
2.機器學習（「ML」）追蹤AI 生成內容（「AIGC」）版稅：使用ML 追蹤來計算AIGC 背後的原始資料內容的版稅
3.廣告數位孿生：隨著法學碩士取代搜尋引擎成為資訊檢索的形式因素，使用者偏好將透過與法學碩士的互動來體現，而不是網站cookie。人工智慧世界中的廣告將需要基礎設施，使廣告技術能夠自動從數位孿生中提取個人偏好。
推理
儘管市場大肆宣傳，法學碩士在規劃、推理、理解物理世界以及人類天生擅長的其他類似任務方面仍面臨困難。[2]這些錯誤的發生可能是因為大型法學碩士根據資料模式模仿推理，而沒有真正理解底層的邏輯/物理原理，因此按照人類標準表現不佳。
原則推理的價值在於處理看不見的問題的能力，特別是考慮到有強有力的證據表明Transformer 無法泛化到訓練資料之外。[3] 我們尋找解決推理問題的解決方案，以幫助基礎模型和當今任何法學碩士整合系統，並專注於人類反饋機制以實現更好的推理。
邏輯
知識圖（使用結構化資料庫來捕捉實體、事件和概念之間的關係）提供了一種將邏輯推理納入法學碩士的有趣方法。
以下是如何合併它們的範例：
1.動態知識檢索：在推理過程中，根據某種注意機制從圖中動態檢索相關資訊。
2.回饋循環：如果輸出明顯偏離圖表的理解，請使用此回饋進行進一步微調。
眾包知識圖——眾包將重新定義資訊收集和身份驗證，幫助開發“所有人類知識和文化的儲存庫”，正如Meta 首席人工智慧科學家Yann LeCun 所描述的那樣。[4]
眾包知識圖譜將激勵用戶在模型存取其貢獻時透過自動付款來貢獻資料及其邏輯連接。為了保持準確性，不正確的貢獻將受到懲罰，這是由一組執行一組商定標準的驗證者確定的。定義這些標準（針對每個圖表）將是成功的最重要的考慮因素之一。
Web3 提供了一種在必要規模上激勵知識圖譜創建的方法。此外，LLM 推理中的差距將是一個不斷變化的目標，而Web3 提供了一種在差距出現時激勵特定數據貢獻的方法。
此外，結構化的獎勵（和懲罰/削減）系統將促進高品質的資訊並吸引大量來自不同背景的貢獻者。值得注意的是，使用者實際上是透過以富有成效的非零和方式共享法學碩士使用的數據來創造價值，這與零和預測市場和去中心化預言機不同。
最後，在目前人工智慧的極限下眾包這些圖表將有助於保持相關的準確性（即不複製現有法學碩士的推理能力）。
信任與問責機制
1. 資料隱私
正在開發的對用戶資料的控制人工智慧很快就會與蘋果的硬體生態系統相媲美。必須在頻道的所有部分更加仔細地考慮隱私，因為：
- 隨著人工智慧無縫滲透到我們生活的各個方面，從智慧家庭設備到醫療保健應用，人工智慧資料收集的表面積正在呈指數級增長。
- 我們正在接近一個拐點：(i) 人工智慧為使用者創建個人化內容的能力（例如，法學碩士）和(ii) 使用者對此能力的信念。隨著用戶以更高的頻率/規模轉向人工智慧以獲得真正個人化的體驗/產品，與人工智慧共享資料的速度將會飆升。
因此，資料隱私對於（i）建立使用者對人工智慧系統的信任以及（ii）使開發人員能夠避免資料濫用（例如未經授權的存取、身分盜竊和操縱）至關重要。
零知識證明(zk-SNARK) [5]和完全同態加密(FHE) [6]等Web3 技術將透過實現加密互動並確保敏感資訊掌握在使用者手中，使個人能夠真正擁有/控制自己的資料。
最近的美國人工智慧行政命令強調了「加強隱私保護研究和技術，例如保護個人隱私的加密工具」的重要性，並引入了大型模型的報告要求。這意味著對Web3 隱私/來源方法的監管開放程度增加，甚至這些方法有可能成為合規標準。
眾包ZK 知識圖－透過眾包ZK 知識圖，人工智慧可以從私有資料的連結中受益。具體來說，他們將擁有包含公共資料的「公共」節點和包含加密資料的「私有」節點。該模型可以使用節點之間的邏輯連接來得出答案，而無需透露知識本身（即，雖然最終答案中引用的節點將是公共的，但用於到達那裡的節點不需要是公共的。）
此外，這些圖表可以使刪除使用者資料變得更容易，因為即時存取它們（例如，透過動態知識檢索）可以避免將資料隱含地儲存在訓練模型中。
2. 出處
如果沒有出處，人工智慧可能會創造出深度偽造和不受控制的個人/私人/專有數據使用的「狂野西部」景觀。 Web3 應該提供許多有前景的解決方案，使我們能夠確定NFT、其他媒體資產以及模型使用的資料來自何處。
機器學習（「ML」）追蹤人工智慧產生的內容版稅——除了深度偽造之外，人工智慧產生的內容（「AIGC」）在藝術領域的興起為智慧財產權和版稅帶來了獨特的挑戰。例如，如果AIGC 系統創作了兩位著名藝術家的歌曲混搭，那麼信用和經濟獎勵應如何分配給原始藝術家？鑑於AIGC 的複雜性和可變性，用於確定此類分配的傳統模型越來越不適用於AIGC。
機器學習（「ML」）追蹤提供了一種識別AIGC 片段的原始組成部分的方法，無論是Rihanna 的音符序列還是Eminem 的歌詞。在AIGC 產生時控制來源對於實現這種追蹤至關重要。
在AIGC 缺乏強大的全球支付基礎設施的情況下，YouTube（已經擁有版稅支付機制）等平台將擁有先機，並有機會進一步集中其權力/影響力。
為了實現AIGC 創作的民主化並確保原始藝術家得到公平的報酬，需要一個新的支付系統。與AIGC 模式原生整合的區塊鏈支付軌道可以從第一天起促進全球即時支付。然後可以將機器學習追蹤和區塊鏈整合到各種平台中，從而削弱YouTube 等現有企業目前所擁有的優勢。
對此技術的投資(1) 支持特許權使用費的公平分配，(2) 透過為更多創作者釋放機會來促進AIGC 的創新。
人工智慧激勵
隨著人工智慧模型的行為越來越自主，我們希望發展出能夠激勵它們按照人類意願行事的系統。
1. 自主代理
自主代理是可以與其環境進行智慧互動的模型（例如，利用工具並產生API 呼叫來存取即時資料），與演算法進行互動以進行推理和決策，並在無需人工直接控制的情況下採取行動。它們表現出目標導向的行為，並且可以從經驗中學習，但僅在非常狹窄的環境中可靠（例如自動駕駛）。隨著人工智慧模型越來越多地從資訊檢索轉向代表用戶執行操作，由人類用戶可驗證授權的自主代理，使用數位原生貨幣進行商業的採用可能會增加。
數位孿生定位－傳統的基於搜尋的廣告正在衰落，因為像ChatGPT 這樣的對話式人工智慧模型將成為資訊檢索的主要來源。這對廣告科技產業提出了挑戰，因為透過搜尋引擎和cookie 進行的傳統廣告面臨收益遞減的問題。
隨著市場開始意識到這些個人模型（而不是cookie）是理解使用者偏好的原子單元，允許廣告商從現有其他模型中提取使用者偏好的模型可能會開始佔據主導地位。使用這些模型，廣告商可以實現以前無法達到的個人化水平，同時透過加密方法維護用戶隱私。
促進這種互動的新平台有可能繞過谷歌和蘋果等廣告技術中現有的軟體和硬體看門人。
具體來說，當使用者決定建立數位孿生時，他們將授予其存取其搜尋記錄、目前帳戶（例如，Google、ChatGPT、亞馬遜）、硬碟等的權限。該孿生將開發其數據的初始摘要，包括他們與之互動過的公司、興趣等，並不斷更新。
然後，用戶可以設定允許雙胞胎如何以及向誰出售其資料的權限。例如，想像一個按鈕，上面寫著「讓我的AdBot 與GPT-4、Meta AI 等對話」。然後，數位孿生將自動與廣告商的人工智慧模型進行互動。廣告商的模型將決定是否值得定位，甚至不需要知道使用者的身份。當有針對性時，用戶將收到各種形式的廣告（例如，透過文本、與法學碩士的討論等）並獲得獎勵。
在這個數位孿生市場中，加密軌道可能會提供最直接的方式來允許模型補償與其互動的其他模型，因為交易只需要幾行程式碼。此外，激勵措施的設計應確保有針對性的數位孿生對廣告商具有最大價值。因此，廣告商應該只針對具有代表使用者偏好的乾淨、準確數據的數位孿生。
概括
人工智慧和Web3 技術的整合有可能徹底改變人工智慧系統的推理、資料隱私和激勵。基於區塊鏈的解決方案應促進安全、高效的交易和資料處理，同時激勵不同來源的貢獻，以增強人工智慧的開發和應用。人工智慧和加密技術之間的這種共生有可能創造出更強大、更有效率、以用戶為中心的人工智慧系統，以解決人工智慧領域的關鍵挑戰。
五個去
在2014 年3 月的第二屆Pantera 區塊鏈高峰會上，我將比特幣的總市值與一家類似估值的上市公司進行了比較：
在深夜撲克比賽前幾個小時的晚宴上，莫爾黑德開玩笑說，當時世界上所有比特幣的價值與Urban Outfitters 公司的價值差不多，該公司是破洞牛仔褲和牛仔褲的供應商。宿舍裝潢——約50億美元。
「這太瘋狂了，對吧？」莫爾黑德說。
“我認為，當他們在幾個世紀內挖掘出我們的社會時，所有的人猿星球風格，比特幣可能會對世界產生比Urban Outfitters 更大的影響。”
= 納撒尼爾·波普爾，2015 年，數位黃金
我在2020 年更新了這個比較——歐萊雅。防水睫毛膏無疑是一項了不起的發明，但比特幣似乎有更多的優勢。
比特幣不久前超過了波克夏海瑟威。
現在它與Meta（原名Facebook）捆綁在一起。
照片共享真的很酷，但我認為地球上每個擁有智慧型手機的人的金融包容性將會更大。
2024 年一切順利！
聲明：本內容為作者獨立觀點，不代表0x财经 立場，且不構成投資建議，請謹慎對待，如需通報或加入交流群，請聯絡微信：VOICE-V。
來源：PANTERA