年發布一年多時，最近市場上關於AI+Crpyo的討論再次活躍起來，AI被視為作24-25年牛市一個重要的其中之一，連V神本人都發文《承諾與《加密貨幣+ AI應用的挑戰》探討未來AI+Cryto可能的探索方向。 23年聯合發布的AI產生了大量的項目，其中可以有明顯的周期表現。再次進入每週都可以遇見AI項目的「盛景」。挑戰一是技術壁壘。三是商業場景。對於於加密的理解，你懂的。從長遠來看，AI x Crpyto 會成為這一輪牛市的主要之一。
隔年ChatGPT發表一年多時，最近市場上關於AI+Crpyo的討論再次活躍起來，AI被視為作24-25年牛市一個極為重要的其中之一，就連V神本人都發文《承諾與《加密貨幣+AI應用的挑戰》（Crypto+AI應用前景與挑戰）探討未來AI+Cryto可能的探索方向。
這裡不會做過多的優勢預判，而是簡單的從一級市場角度，把過去一年觀察到的AI與加密貨幣結合的創業項目做一個大致梳理，看看創業者俱體是從哪些角度切入的市場，目前取得了哪些成就，還有哪些地方仍有待探索。
一. AI+加密的週期
整個23年，我們看到了大約數十個AI+加密的項目，其中可以有明顯的週期。
22年底ChatGPT發布，二級市場與AI相關的區塊鏈項目寥寥無幾個，大家能想到的主要就是FET，AGIX等幾個老牌項目，一級市場能夠見到的AI相關也差不多。
23年1-5月可以說是AI計畫的第一個中心化爆發期，畢竟Chatgpt帶來了衝擊，二級市場的許多老計畫紛紛樞軸去AI試點，一級市場也幾乎每週同樣的，或許時期的AI項目給人感覺相對簡單，很多都是基於ChatGPT的「套皮」+「鏈改」項目，幾乎沒有任何技術上的核心壁壘，我們的In-House開發團隊經常花個兩天才能復刻出一個專案基礎架構。也導致我們這個長時間談論AI項目，但最終沒有任何出手。
5-10月的二級市場開始轉熊市，很大聲的是一級市場的AI項目在這段時間也急劇減少了許多，直到最近一兩個月數量才再次活躍起來，其次是關於AI+加密的討論，文章等等也豐富起來。我們再次進入每週都可以遇見AI項目的“盛景”。時半年後明顯感覺到新出現的一個AI項目對AI情景的理解、商業場景的落地，AI+加密的結合比第一批AI Hype時期有了明顯的提升，技術壁壘雖然依然不強，但整體成熟度上了一個階梯。我們也進入24年才終於在AI+Crpyto這個階段有了第一次訂金。
二. AI+加密的左邊
V神在前景與挑戰中的一個文裡從幾個相對抽象的維度和視角給出了預判：
AI作為遊戲中的參與者AI作為遊戲介面AI作為遊戲規則AI作為遊戲目標
我們則從更具體和直接的角度來總結目前一級市場所看到的這些AI項目。 AI+加密的項目大多都是圍繞著加密的核心開展的，即「技術（或政治）上的去向」中心化+商業上的資產化」。
去中心化沒什麼好說的，Web3麼……根據資產化的品類，大體可以分成三個主要變數：
算力的資產化模型的資產化資料的資產化
算力資產化
這是相對密集的延續，因為各種新項目，還有很多舊項目的樞軸，例如Cosmos旁邊的Akash，Solana旁邊的Nosana，且除了樞軸之後代幣都是瘋漲的節奏，也第三個市場對於AI交互的看好，RNDR雖然主打中心化渲染，但其實也能服務於AI，所以很多去梳理也都把RNDR這類算力相關的統統劃分到了AI交互
算力資產化又可以依算力用途再細分成兩個方向：
一個以Gensyn為代表的「去中心化算力拿來做AI訓練」；
一個是大多數Pivot以及新項目為代表的「去中心化算力拿一個AI推理」；
在這個樓梯上可以看到一個很引人注目的現象，或者說不看好鄙視鏈：
傳統AI → 去中心化推理→ 去中心化訓練
傳統AI科班出身的不看好去中心化做AI訓練或推理去中心化推理的不看好去中心化訓練的
原因主要是在技術上，因為AI訓練（特指大模型AI）牽扯到海量的數據，而比數據需求更誇張的是這些數據高速通訊的頻寬需求。在目前Transformer大模型的環境下，訓練這些大型模型需要配備大量的4090級別的高端顯示卡/H100專業AI顯示卡購買成的算力矩陣+NVLink與專業光纖交易所構成的百G級別通訊通道，你說這東西能去中心化實現，嗯…
AI推理對與算力和通訊頻寬的需求遠小於AI訓練，中心化實現的可能性自然比訓練大了很多，這也是為什麼去大多數算力相關項目都是搞推理的，訓練的基本上只有Gensyn ，這種融資加起來過億的大玩家。但同樣，從可靠性和可靠性這兩個角度來看，至少在現階段，中心化算力做推理依然是遠好於中心化的。
這不難解釋，為什麼中心化推理看去中心訓練化覺得“你們根本做不成”，而傳統AI看去中心化訓練和推理會覺得“訓練技術上不現實”，“推理商業上不靠”譜」。
有人說BTC/ETH剛出來的時候大家也說全民節點全都重複這個模式相對雲運算不可靠啊，最後也不成？那就得看AI訓練和AI推理未來算對性，不可篡改，產生這些需求的需求了，複雜的性能、可靠性、價格這些，暫時確實不可能好的過中心化。
模型的資產化
這個計畫也是紮堆的一個模擬，也相對於算力資產化更容易理解的一個模擬，因為ChatGPT火了之後最知名的應用就是Character.AI之一。你既可以和蘇底格拉，孔子這些先賢討教問，也可以和馬斯克，山姆奧特曼這些名人閒聊吹水，更可以和初音未來，雷電將軍這些虛擬偶像談情說愛，這一切，都是大語言模型的魅力。 AI代理這個概念全民Character.AI研究
如果孔子，馬斯克，雷電將軍這些特工都是NFT呢？
這不就是AI X Crypto麼？
所以說是模型的資產化，不如說是基於大模型打造的Agent的資產化，畢竟大模型本身是不可能上鍊的，更多的是基於模型之上的Agent映射成NFT來打造類「模型「資產化」的AI X 加密貨幣即視感。
現在圈內有可以教你學英文的特工，也可以有跟你談戀愛的特工，報道，包括特工的搜尋以及Market Place等衍生項目也可以見到。
這種對抗的普遍問題首先是沒有技術壁壘，基本上就是Character.AI的NFT化，我們內部的技術大神用現有的開源工具和框架一晚就搞出了一個像BMAN一樣說話，聲音也像BMAN的Agent。第二與區塊鏈的結合程度非常輕，有點像ETH上的Gamefi NFT，本質上元資料裡存的可能只是一個URL或哈希，模型/Agent都是在雲端伺服器上，鏈上交易的只是最後一個。
模型/代理的資產化在可見的未來仍然會是AI x 加密的串聯，其中之一可以希望看到相對有一定的技術壁壘，與區塊鏈自身結合更緊密也更原生的項目在未來可以出現。
數據的資產化
數據資產化從邏輯上來說是最適合AI+加密的，因為傳統AI訓練，大多只能利用互聯網上有的看得見的數據，或者說更準確一點——公域流量的數據，這些數據可能佔比只有10–20%還不到，更多的資料其實都在私域流量（包括個人資料），如果這些流量資料可以用來訓練或是Fine-Tune大模型，我們肯定可以在各個垂類領域擁有更專業的Agent/Bot。
Web3最優秀的口號是什麼，讀，寫，擁有
如今透過AI+加密貨幣，在去中心化激勵的引導下，釋放個人與私慾流量的數據，將其資產化，給大模型提供更豐富的“口糧”，聽上去是十之十符合邏輯的做法，也確實有幾個團隊在這個領域深耕。
然而這個成長最大的困難是──數據這個東西很難像算力一樣標準化。去中心化算力你的顯示卡什麼模型直接就可以轉換為多少算力，而外匯數據數據的數量、質量、用途等各個方面都很難簡單，如果說去中心化算力是ERC20，那麼去中心化AI訓練資料的資產化有點像ERC721，而且還是猴子PunkAzuki很多個項目，很多Traits摻雜在一起那樣，流動性與市場做起來的難度比ERC20難上不是一點半點，所以目前做AI數據資產化的項目都有點舉步維艱。
數據延續還有一個值得一提的是去中心化標註，數據資產化在「數據收集」這個步驟中起著作用，而收集到的數據在餵養給AI之前還需要做一下處理，這就是數據標註的步驟。這個步驟目前也多是中心化的人力密集型勞動，透過中心化的代幣獎勵去把這個勞動工作變成去中心化，標註去賺取，或者類似眾包平台一樣的方式吧工作散出去，也是一個思路。目前在這個領域有嘉盛小團隊耕耘。
三. AI+加密的缺失
簡單地說下從我們的視角來看，目前這個的拼圖。
一是技術壁壘。如同之前所講，大部分AI+加密的項目相對於Web2的傳統AI項目來說幾乎沒有任何壁壘，更多是依靠經濟模型和代幣在體驗、市場和運營上受到啟發花思維，這當然也無可厚非，去中心化與價值分配本就是Web3所長，只是缺乏核心壁壘難免會有X來賺取的即視感。還是期待更多關注RNDR這類母公司OTOY有核心技術的團隊在加密貨幣裡大展拳腳。
二是從業者現狀。就目前觀察到的情況而言，AI X Crypto這個類似的創業家部分團隊很懂AI，但是對Web3的理解不深。而部分團隊非常的加密貨幣Native，但在AI領域這與早期的Gamefi 非常相似，或者很懂遊戲思考Web2 遊戲鏈改，或者很懂Web3 思考各種打金模型的創新與優化。 Matr1x 是我們Gamefi 遇到的第一個對遊戲和加密貨幣理解雙A的團隊，這也是為什麼在我寫到Matr1x之前我23年「聊完即拍板」的三個項目之一，我們期待可以在24年在AI看到與加密貨幣領域理解雙A的團隊。
三是商業場景。 AI X Crypto實現了一個極為早期的探索階段，上述的各類資產化只是幾個大的方向，其中方向每個方向都有可以仔細挖礦和闡釋的迭代。目前看來看到的主流項目在AI與加密的結合一些一些“生硬”或“粗糙”之感，並沒有發揮出AI或者加密貨幣最優化的對抗或者可組合性，這也與上面說的第一二點息息相關。例如我們In House研發就想到並設計了一個更優的方式，可惜看了這麼多結合AI迭代的項目，尚沒有看到有團隊切入這個深入領域，所以只能等待繼續。
什麼，你問為什麼我們一個VC能比湯姆的創業者提早想到某些場景？因為我們的In House AI團隊裡有7位大神了，其中5個是科班AI的PHD出身。至於ABCDE團隊對加密的理解，你懂的…
最後想說的是，雖然目前在一級市場的視角來看，AI x Crpyto 還是非常的早期與不成熟，但這並不妨礙我們看好24-25 年，AI X 加密貨幣會成為這一輪牛市的主要之一。畢竟，AI解放生產力，區塊鏈解放關係生產，還有比這兩者更好的結合方式麼：）
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