Foresight Ventures 認為，AI與加密的結合將成為未來50年最令人興奮的領域。加密貨幣提升了AI的信任度與安全性，而AI則賦予加密貨幣產品智慧化能力。此交集可分為基礎設施、模型和應用三層。基礎設施層提供去中心化計算和存儲，模型層實現點對點推理，應用層則整合這些功能以創造消費產品。儘管基礎設施和模型層已較為成熟，但應用開發仍處於起步階段，未來有廣泛的機會和研究潛力。
關鍵場景
Foresight Ventures 認為，AI x 加密貨幣可能是未來50 年最令人興奮的產業。加密貨幣透過解決中心化控制、資料隱私和安全問題來增強AI，使AI 更加值得信賴和高效。 AI 可以為加密貨幣賦予智慧功能，使智慧合約能夠做出AI驅動的決策，使區塊鏈能夠感知物理世界，並改善區塊鏈應用用戶的體驗。
人工智慧與加密的交集可分為三個層次：基礎設施、模型和應用。基礎層的創新設施，例如去中心化的運算能力和資料存儲，將降低成本，同時提高人工智慧應用的效率和安全性，繞過傳統的雲端任務。模型層將實現點對點模型推理網絡，促進人工智慧領域的協作和創新，降低成本，並允許小型企業參與人工智慧的發展。此外，驅動人工智慧的智慧合約將增強區塊鏈應用，如生物特徵認證、詐欺檢測和人工智慧交易機器人。最後，應用層將把基礎設施層和模型層整合到各種消費產品中。
AI x 加密的基礎架構和模型層已經相對成熟，但應用程式開發仍處於起步階段。擴展應用層利用已開發的基礎設施和模型層存在重大機會。
Al x Crypto帶來了許多具有巨大研究潛力的新研究領域，例如ZKML、FHE-ML、多元ML訓練、網路量化、去中心化資料庫、全同態加密貨幣、Al硬體和FHE硬體。
前言
“區塊鏈徹底改變了生產方式，而人工智慧則改變了生產流程。人工智慧x 加密貨幣很可能是未來50 年最令人興奮的行業。”
Forest（Foresight Ventures 共同創辦人）
AI x 加密貨幣介紹與概述
過去的計畫兩年來，AI x 加密貨幣展現了強勁的回報。 AI與加密的交集具有重要的價值。加密貨幣讓我們信任AI，而AI讓區塊鏈更智慧。
AI x Crypto系統可分為三層：基礎設施層、模型層、應用層。
基礎層提供高效執行模型和應用設施程式所需的運算和儲存能力。 io.net、Akash、APUS、PingPong 等佇列專案都屬於基礎層架構運算能力類別。 0G、Glacier 和SpaceAndTime 等項目為AI 提供去中心化儲存資料。
模型層涉及AI 系統中使用的演算法和模型。模型網路建立點對點推理網路或透過社群貢獻創建新的基礎模型。 Bittensor、PIN AI、Cerbo AI 和Sentient 等項目屬於此類。鏈上AI 是模型網路的子集，不同的地方代表其推理結果可用於智慧合約，從而允許他們使用AI進行決策。 Ora、TheoriqAI、Nesa和Modulus等項目正在推進鏈上AI。他們可能會使用基礎設施層運算和儲存大力來為這些模型提供支援。
MyShell、Story Protocol和Sleepless AI等人工智慧應用將較低的系統儲備形成一個有聚集力的消費產品。
AI x 加密貨幣底層
1. 去中心化運算能力項目：從未充分利用的來源（例如獨立資料中心、加密貨幣礦工和Filecoin 和Render 等硬體網路）收集GPU 和CPU。它們提供高效去中心化且經濟的運算能力，繞過AWS等雲寡頭。去中心化運算解決了人工智慧推動的GPU需求成長，並提供了有性價比的定價優勢。例如，AWS上的A100桌面大約4.10美元，而io.net桌面收費0.76美元儘管去中心化計算通常提供低於大型資料中心的質量，但這種情況正在開始改變。
2. 去中心化資料庫/檔案系統/DA層：為去中心化AI提供資料存儲，使人們能夠以去中心化的方式擁有、控制和利用AI資產。去中心化系統提供高效去中心化的儲存解決方案去中心化儲存系統的關鍵設計挑戰包括經濟模型、儲存驗證演算法、去中心化程度以及提高搜尋績效。這四個因素相互關聯，需要權衡利弊。
AI x 模型層
1.模型網絡：建立點對點模型推理網絡，激勵機器智能的發展。模型網路促進人工智慧的開放和協作。透過標記人工智慧模型和代理，提高人工智慧產品輸出的品質。它們還有利於降低人工智慧成本並鼓勵小型企業的發展。
2. 鏈上AI模型網路：讓智慧合約能夠利用AI進行決策，讓區塊鏈具備裝備世界物理的能力。 AI模型網路利用ZKML（零知識機器學習）、OPML（樂觀機器學習）、AI預測機和AIVM（人工智慧虛擬機）來確保AI 推理在區塊鏈智慧合約中既可信又可存取。使用者可以利用AI 在智能合約中進行決策。例如，他們可以參與DeFi專案並根據AI 預測收益，或使用人工智慧進行臉部識別，讓智能合約能夠識別個人。
AI x 加密貨幣應用層
1.收集資料Dapps/Apps：使用標籤賺錢和貢獻數據/頻寬賺錢機制，且經濟地收集數據，同時保護貢獻者的權利。數據收集和標籤市場規模龐大。資料收集應用程式使用加密貨幣防護措施來創建一個消耗信任的全球勞動力市場，從而降低成本並實現全球參與。它們還採用遊戲化的方式，讓標籤任務更輕鬆、更有趣。
2. AI Dapps：將基礎設施和模型層儲備成一個有聚集力的消費產品。加密貨幣AI平台使用資產代幣化來幫助AI創造者應對資金挑戰和獲利能力。它們為AI建立了共享經濟，為新的商業模式創造了機會，並為用戶提供了更安全、更注重隱私的體驗。 AI dApp和應用程式有多種類型，包括AI創造者平台、AI增強型社交、遊戲和娛樂應用程式、用於、預測、交易、AMM 和DeFi 的AI 應用程序，以及各種AI 工具。
結論、未來趨勢和社會影響
總之，在大量湧入的資本進入和快速技術進步的推動下，生成式人工智慧將在未來50年推動重大的商業轉型。加密貨幣透過解決中心化控制、資料隱私和安全問題來增強人工智慧，使人工智慧更加強大值得信賴和。人工智慧x加密的交集仍處於早期階段，具有高效重要價值。人工智慧x加密的基礎設施和模型層相對成熟，但應用程式開發仍處於起步階段。擴展應用程式層以利用已開發的基礎設施和模型存在重大機會。
AI x 加密貨幣領域的未來趨勢包括幾個關鍵發展：
去中心化基礎架構：去中心化運算能力和資料儲存的創新將降低成本，提高人工智慧應用的效率和安全性，繞過傳統的雲端失敗。
模型網路：點對點模型推理網路將促進人工智慧領域的協作和創新，降低成本淨化小型企業能夠參與人工智慧的進步。
人工智慧鏈：人工智慧驅動的智慧合約將增強區塊鏈應用，包括生物特徵認證、詐欺檢測和人工智慧交易機器人。
資料收集Dapps：人工智慧和加密的整合使資料收集更有效率、提高成本效益，專案重點關注遊戲化資料標籤和使用者增強權利保護。
AI Dapps/Apps：新的AI驅動的中心化應用程式將在各個領域出現，透過區塊鏈整合提供增強的安全性、隱私性和用戶體驗。
監管和道德考量：在不斷發展的人工智慧x加密貨幣領域中，明確的法規和最佳實踐對於促進創新同時保護用戶權利和資料隱私至關重要。
未來50年，AI x 加密的社會影響可能十分巨大。區塊鏈普及了生產方式，而AI則改變了生產。我們熱切期待這兩個流程的替代性創新碰撞後將出現空中的爆炸性增長。我們設想未來的人工智慧將擁有巨大的力量，這種力量不適合中心化控制。這需要建立去中心化網路來管理更大的人工智慧系統，從運算能力和數據開始，逐步分級演算法和應用程式。
區塊鏈供應鏈生產方式：區塊鏈技術透過多種本帳和智慧合約，提高了資產管理和轉移的透明度和效率。例如，區塊鏈可以評估鏈管理，確保從生產到銷售的每個階段都是可以回顧的。
人工智慧提高生產流程：人工智慧在製造業、服務業和其他領域的應用提高了生產效率和準確性。人工智慧驅動的自動化系統可以極大地運行，減少人為錯誤並優化資源配置。
人工智慧的去中心化治理：去中心化網路採用全民共識機制和透明的治理模式，有可能減弱人工智慧中心化的風險。與區塊鏈類似，去中心化的人工智慧網路可以智慧合約建立透明、公平的治理結構，防止任何單一實體對人工智慧系統施加過度控制。
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