文章作者：Karen Shen 文章編譯：Block unicorn
在本文中，我們將探討加密貨幣與消費者級 AI（人工智慧）之間合作的潛在機會。本文分為三個部分：
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為什麼選擇加密x 消費者級 AI ？
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傳統消費者級 AI 市場概覽
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加密x 消費者級 AI 的機遇
為什麼選擇加密x 消費者級 AI
在過去一年中，AI 與加密貨幣的交叉碰撞已成為消費者關注的熱門領域，這種趨勢推動了大量新項目的啟動。絕大多數的關注點和資本都集中在AI 的基礎設施層面，例如運算能力、訓練過程、推理技術、智慧代理模型以及資料基礎設施。
雖然其中許多項目都雄心勃勃，並可能帶來大規模的成果，但該技術尚未達到生產級水平（目前），短期內實現廣泛商業化的可能性較低。這在市場上為更具直接影響力的技術應用，特別是消費者層級的應用，留下了一個空白。
消費者級 AI 是指為日常用戶而非企業或業務特定應用設計的 AI 產品。這些產品包括 AI 驅動的通用助理和推薦系統、生成工具和創意軟體。隨著 AI 技術的快速發展，消費者級應用正變得更加直覺、個人化，更容易被一般使用者所使用。
當今流行的消費級AI 應用
與通常需要精確性和確定性結果的企業級AI 不同，消費者級AI 受益於靈活性、創造力和適應能力——這些正是當前AI 表現卓越的領域。
儘管仍處於早期階段，但加密技術與消費者級AI 的結合無疑是一個令人著迷的話題。很少見到兩項技術同時向成熟階段邁進，因此，它值得探索——儘管很難預測結果。
在加密技術領域，目前迫切需要更多面向消費者的應用程序，以提供全新的、有趣的方式與底層技術互動。在過去十年中，區塊鏈投資推動了基礎設施的顯著進步，包括更快的區塊產生速度、更低的Gas 費用、更好的用戶體驗（UX），以及大幅減少幾年前常見的使用者入門障礙。
您只需嘗試加入Moonshot 等應用程序，即可使用Apple Pay 立即購買Meme 幣，便可直觀感受到整個行業已經取得了多大的進步。然而，依然缺乏願意解決有趣的消費者加密問題的創辦人和開發者。
同時，消費者級AI 已經做好了市場準備，為開發者提供了一個成熟的機會，將這兩種技術結合起來，構建應用程序，塑造我們與數位資產和AI 系統互動、擁有和參與方式的應用程式。
傳統消費者級 AI 市場概覽
首先，讓我們利用兩種資源來幫助我們快速了解傳統（非加密）消費者級AI 領域內的實驗：
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a16z 的《以網路流量排名的頂級消費者產品》（第3版）
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YC 團隊最新的W24 專案批次
a16z 的《以網路流量排名的頂級消費者產品》
a16z 的這份報告透過分析消費者級AI 產品的網路流量數據，每六個月對訪問量最高的消費者級AI 網頁和行動應用程式進行排名。
透過分析這些數據，他們識別出消費者如何積極參與消費級AI 技術的趨勢，哪些類別正在獲得關注，哪些類別正在衰退，以及每個類別中的早期領先的項目。
以下是截至2024 年8 月的前100 個消費級AI 產品，按類別分為網頁和行動應用程式。
顯然，內容生成和編輯工具在消費者級 AI 領域處於領先地位。
這些應用程式現佔據前50 個網頁應用程式中的52% 和前50 個行動應用程式中的36%。值得注意的是，這個類別正在從文字生成圖像擴展到包括影片和音樂生成，進一步拓展了人工智慧驅動的創意表達的潛力。
像是通用助手、陪伴工具和生產力工具等熱門類別在前100 名名單中保持穩定，反映了持續的需求。 a16z 報告的第三版中新增了「美學與約會」類別，該類別中有三個項目進入了名單。
值得一提的是，一個跨類別的加密項目也成功躋身榜單。動漫伴侶應用Yodayo（現為Moescape AI）在網頁應用程式排行榜上排名第22 名。
Moescape AI
將a16z 的最新報告與先前的報告進行比較，可以發現雖然核心消費者級AI 的類別保持穩定，但前100 個項目中約有30% 是新項目，突顯了該領域的持續發展。
YC 團隊最新的W24 專案批次
接下來，讓我們回顧一下YC 的W24 專案批次（最新版），作為幫助識別新興消費者級AI 專案和類別的資源，這些專案和類別雖然已經進入市場，但可能沒有足夠的吸引力出現在a16z 的前100 名網頁流量清單中。
這裡的想法是，儘管消費者對這些產品的實際需求存在不確定性，但這些資訊可以幫助我們預測未來6-12 個月的消費者級AI 趨勢。
在最近的235 個專案中，63% 專注於AI 領域，其中70% 建立在應用層上。只有大約14% 的應用層項目被識別為以消費者為中心的。
以下是我們對消費者級AI 項目進行分類的嘗試。
同樣，內容生成仍然是創始人中最受歡迎的類別，新的專案不斷突破創意可能性的界限。
與a16z 報告中的趨勢類似，YC 的最新一批創業者正在探索高級的內容類型，包括講故事、劇本到電影的生成、音樂、視頻和以演示為主的內容。
除了內容生成，創辦人還專注於搜尋、生產力和教育技術。這三個類別與a16z 的報告一致，儘管YC 中的大多數公司在這些領域開發的是更具針對性、垂直行業特定的解決方案。
最後，像是遊戲、自動化、市場和串流媒體等類別出現在這個群體中，標誌著a16z 報告中沒有出現的一些新方向。
加密貨幣x 消費者AI 的機遇
既然我們已經介紹了傳統消費者級AI 市場的背景趨勢，讓我們將注意力轉向消費者級加密AI。
首先，我們簡要介紹AI 如何對加密產品有用，或者加密如何對消費者級AI 產品有用，這可能會有所幫助。
加密和AI 提供了非常不同的價值主張。
可以說，這兩種技術的價值觀存在衝突——加密側重於去中心化、隱私和個人所有權，而AI 往往將權力和控制集中在開發和擁有最先進模型的人手中。
然而，隨著去中心化和開源AI 的出現，這些界線開始變得模糊。
AI 在消費性產品中的核心創新是透過產生新穎的內容，模仿並擴展人類的創造力，同時從海量的資料集中學習，利用先進的神經網路架構模擬複雜關係並產生高品質的輸出。
早期的跡象表明，AI 應用程式表現出強大的用戶留存和貨幣化的潛力。然而，它們也面臨著一種“遊客問題”，即用戶流量很高，但從免費用戶到付費用戶的轉換率低於平常。
另一方面，加密技術是一個包含去中心化、加密經濟激勵和超金融化特性的設計空間。它是一個分散式帳本，允許任何數位物件的價值以透明且有來源可查的方式儲存。
加密技術在協調活動、聚合去中心化基礎設施和創建無摩擦市場方面非常有效，能夠在之前不存在市場的地方輕鬆創建市場。然而，除了金融基礎設施之外，加密技術尚未打造出一個引人注目且可持續的消費者級應用程式。
AI 可能是解鎖加密技術更廣泛消費者潛力的關鍵因素之一。最近的一項研究突顯了生成型AI 的快速採用，其採用率已超過PC 和互聯網——大約32% 的美國居民每週都使用AI。有鑑於此發展速度，消費者級應用的加密技術的開發者若能與AI 的加速採用同步進行實驗與創新，將極具優勢。
我們相信，透過創新的消費者級應用，結合AI 的強大能力與加密技術所賦予的去中心化和金融化網路的獨特能力，突破性成果將會湧現。
市場概況
在加密和AI 交叉領域運作的以消費者為中心的項目數量仍然相對較少，我們的研究估計約為28 個，儘管這並不是最終的數字。
在這個眾包的去中心化AI 市場地圖中，消費者級的類別僅佔總去中心化AI 市場的約13%，這顯示我們仍有很大的成長空間。作為一個快速比較，技術市場中約60-70% 的產品位於應用層，其中約70-80% 是面向消費者的應用。
雖然我們在本報告中僅涵蓋了一小部分項目，但我們仍能辨識出一些早期的見解。
我們已識別出團隊在整合加密與AI 時的一些早期思路。這些見解被提煉成以下幾個更廣泛的用例，其中一些展現出潛力，而另一些可能不太具有可持續性。
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激勵機制：加密貨幣作為激勵和獎勵用戶在AI 平台/應用程式上活動的一種方式。例如，Wayfinder 原生代幣的一個用途是獎勵代理人和參與者為AI 代理在鏈上行走時創建有價值的鏈上路徑。對於Botto，自動化AI 藝術家要求其社群對其藝術創作提供回饋。 Botto 會以$BOTTO 代幣的形式分發其藝術品銷售額的一部分來獎勵這種參與。
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金融化：在區塊鏈上交易、擁有和產生AI 資產收入的能力。例如，Virtuals Protocol 提供了一個平台，任何人都可以購買、擁有部分AI 代理並從他們信任的AI 代理所產生的收入中獲益。所有權以代幣的形式表示。
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歸屬：允許智慧財產權持有者在區塊鏈上追蹤、驗證和索取版稅。例如，像Oh.xyz 這樣的無審查的配套項目正在使用加密技術在其平台上創建創作者的數位孿生NFT，以此來驗證內容的真實性以及並在未來索取版稅。
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應用程式內或遊戲內經濟：加密貨幣作為應用程式內/遊戲內貨幣。例如，像Parallel 和Today 這樣的遊戲將擁有遊戲內經濟，玩家和他們的AI 代理將能夠使用各自的代幣交易資源。
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去中心化：去中心化網路、服務和模型。例如，BitMind 是Bittensor 上的子網，正在建構第一個去中心化的深度偽造檢測系統。利用Bittensor，他們能夠鼓勵AI 開發人員之間的公開競爭，為建立最佳的深度偽造檢測模型做出貢獻。
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抗審查：取消對生成式AI 內容創作的檢討。例如，Venice 是一款私有且無需許可的生成式AI 助手，它建立在Morpheus 的去中心化通用代理網路之上。與傳統AI 助理不同，Venice 不會審查AI 的內容或下載您的對話。
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會員制度：加密貨幣作為存取高級功能的手段。例如，MyShell 的生態系統代幣具有多種用例，其中之一是授予持有者存取高級功能的權限。
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助理：AI 是使人與加密貨幣之間的互動更加輕鬆的一種方式。例如，Wayfinder、Fere AI、Fungi 和PAAL AI 是加密貨幣行業的垂直通用助理或機器人，旨在讓最終用戶的加密體驗變得更加便捷。
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情境化：AI 是將區塊鏈上的內容情境化和個人化的一種方式。例如，Unofficial 旨在使用zkTLS 和RAG 在Farcaster 上建立一個用於鏈上社交的發現引擎。
在檢視了目前的加密貨幣與消費者AI 市場——包括加密貨幣和AI 的應用情況，以及傳統消費者級AI 領域中已建立和新興類別的現狀後，接下來的部分將探討在這一交集領域中最具潛力的設計空間，供開發者參考。
遊戲和代理商/伴侶
遊戲和代理商/伴侶之所以成為創辦人在這個交集領域中最受歡迎的兩大類別，是有原因的。因為它們提供了最適合AI 和加密貨幣實驗的環境。
遊戲和代理通常在虛構的領域中運作，目的是娛樂消費者。它們的結果通常不需要是決定性的，通常對現實生活的影響較小。因此，這為實驗提供了完美的條件。
當今的超現實遊戲環境
到目前為止，像Parallel Colony 和Today 這樣的遊戲都使用AI 作為產品的核心體驗，即遊戲中的AI NPC 角色行為像真實人類一樣，具有自主性並能夠進行對話。
加密貨幣正被用作金融管道，用於進行遊戲內支付、代理商對代理商支付或解鎖角色擁有權。
至關重要的是，這種新的數位經濟是這些加密遊戲相對於即將推出的眾多 AI 遊戲的優勢。
AI 是一項變革性技術，毫無疑問，它將成為未來遊戲開發和遊戲體驗的關鍵部分——但我們相信，那些以數位原生經濟為目標構建 AI 遊戲的團隊將擁有最大的競爭優勢。
遊戲中的 AI 代理很有趣，但加密貨幣解鎖的是遊戲首次引入複製人類體驗的經濟系統的能力。遊戲中的NPC 根本無法開設自己的銀行帳戶、進行交易和做出真實的經濟決策。因此，可能會出現許多前所未有的行為和機會。
正如Parallel 的創始人Kalos 在推特上所說：
如今，在遊戲等虛構環境中，這一點得到了最好的體現。
建構AI 代理和伴侶的項目在使用AI 和加密貨幣時有相似之處——AI 作為核心體驗，加密貨幣作為金融基礎設施。然而，與遊戲中的代理商在一個有限的環境中運行、允許更複雜的互動且幾乎沒有現實生活中的後果，代理商和伴侶目前僅限於一對一或一對多的關係。
例如，使用MyShell、Virtuals Protocol 或MoeMate，最終用戶透過聊天或語音功能與AI 聊天機器人互動——互動僅限於你和聊天機器人（或其他媒介）之間。聊天機器人是LLM 包裝器，具有有限的特性，可以由機器人的創建者定制，例如溝通的語氣、代理的外觀等。因此，你與這些聊天機器人的互動在創造力上也受到限制。
MoeMate 的Draco Malfoy AI 聊天機器人的體驗
雖然與其競爭對手類似，但ai16z 採用了一種開源、自下而上的方法，專注於建立鏈上AI 代理基礎設施，為多代理的未來提供工具。
在遊戲和代理這兩個領域，仍有許多值得探索的地方，例如多代理體驗或無限遊戲模式。涉及多對多AI 代理與人類互動的消費者體驗雖然複雜，但可能帶來更動態、更吸引人的互動體驗，以及更複雜的加密經濟體系。這一領域在遊戲環境之外仍未被充分探索。
我們仍然相信這是創辦人最感興趣的領域之一，我們迫不及待想看到未來將帶來什麼樣的創新。
通用助理及內容產生工具
通用助理和內容生成工具在傳統消費者級AI 領域佔據主導地位。然而，激烈的競爭使得進入這個市場充滿挑戰且成本高昂，這也解釋了為什麼這些類別在加密市場地圖上的代表性不如傳統AI 中的地位強勢。
儘管如此，這些工具的需求依然強勁，在a16z 的網路流量分析中一直名列前茅。對於加密和AI 交叉領域的創始人來說，這些類別仍然很有前景，尤其是專門為加密用戶量身定制的產品。透過聚焦於加密領域的特定需求，有可能創造出獨特的價值，而無需在飽和的傳統市場中競爭。
以下是一些範例：
支援 AI 的加密助手：眾所周知，加密很難駕馭。無論你是嘗試在鏈上購買或交換代幣，還是滿足參與遊戲或社交體驗所需的條件，都存在著許多障礙。
你是否在正確的網路上？如何切換網路？是否擁有正確的Gas 代幣？如何將資金轉移到目標網路？
對新手來說，學習難度很高。即使對於熟悉加密貨幣的人來說，這些任務依然可能耗費大量時間。
雖然迄今為止，該行業主要在帳戶抽象、意圖（intents）其他UI/UX 等方面改進，但AI 更有可能整合這些發展，並推動這些變革向前邁進。一些團隊，如Wayfinder、Fungi、PAAL AI 和Fere AI，已經在探索解決方案，儘管目前還沒有一個團隊獲得顯著的進展——這為更多的競爭者和專業化留出了空間。
Wayfinder 的加密助理一覽
經驗豐富的Solidity 開發人員的需求可能與新手不同。我們認為，在構建時考慮特定用戶群體（完全根據該用戶群體的問題量身定制體驗）、提供精緻的用戶體驗（利用帳戶抽象和意圖方面的進步）和個性化服務（基於用戶之前的鏈上活動）的團隊最有可能取得成功。
支援AI 的資產生成：在加密領域，內容生成可以被視為資產生成。這些資產可以是ERC20、ERC721、ERC1155 或其他標準形式的代幣和數位資產，其產生方式幾乎是無限的。類似Midjourney 和DALL-E 產生影像的方式，或SUNO 創作音樂的方式，AI 也能在加密資產產生中發揮關鍵作用。
像是Truth Terminal 的$GOAT 代幣、Wayfinder 的資產部署代理、Swan 即將推出的遊戲化資產生成市場，以及Virtuals Protocol 的AI 代理啟動平台，都是AI 驅動的加密資產生成的早期範例。
除了生成資產之外，AI 還可以塑造敘事、行銷資產並賦予其「聲音」。對於像Meme 幣這樣的特定資產類型（沒有外部依賴），AI 能夠有效率地簡化端到端的資產開發流程。
在這個AI 代理可以無摩擦地產生無數加密資產的世界裡，開發者的機會在於辨識價值和注意力的流向。例如，Virtuals Protocol 採取的策略是將投機行為轉移到創作者層面，讓消費者可以預測 AI 代理吸引註意力和創造有趣資產的能力。
我們目前正處於一種瘋狂的新現實的初期階段，在這種現實中，AI 可以以加密資產的形式產生真正的金融價值，而人類可以享受和投機這些資產的發展。儘管這一趨勢的未來難以預測，但這一領域有著巨大的實驗空間，我們將密切關注其走向。
雜項
在加密和消費者級 AI 的交叉領域，還有許多類別未被充分探索。隨著 AI 的快速發展，這些類別很可能會迅速成長和演變。儘管許多類別可能會曇花一現，並且適合加密協作的類別可能更少，但在這個領域仍有充足的實驗空間——我們對此表示歡迎！
一種思考方式是考慮傳統消費者級 AI 項目的加密等價版本，特別是那些目前沒有加密交集的項目。例如，我們將加密技術應用於a16z 和YC 清單中的兩個類別，並額外添加了一個類別進行探討。
教育科技（Edtech）是一個熱門的消費者級AI 類別，透過加密技術可以從堆疊的不同層面獲益。教育涵蓋地區、學科、語言、教育程度和教學方法。在這種情況下，與其採取中心化的方法，不如透過開源開發與全球貢獻者的協作來推進教育科技。在這種背景下，Bittensor 上以教育科技為中心的子網路可以幫助建立這些模型。
加密技術還可以應用於教育科技（Edtech）應用程式的激勵層面。超越傳統的遊戲化策略（例如Duolingo 的每日連續登入機制），透過加密技術，教師和學生可以因他們在供需兩端的貢獻和努力而獲得獎勵。
對於自助而言，加密貨幣在實現資料所有權和貨幣化方面的潛力可能非常引人注目。由於成本、社會污名化、缺乏認知以及專業人員短缺等諸多原因，對許多人來說仍然難以觸及。像Sonia 和Maia 這樣的計畫（都是最近的YC 最新一期孵化的計畫）初步展示了經濟實惠的AI 驅動心理諮商解決方案的可能性。傳統上，治療師的筆記儲存在辦公室的紙本或數位檔案中，資料無法存取。然而，對於AI 治療師來說，數據可以在線上私密存儲，這樣就可以從個人的心理健康數據中解鎖全新的應用場景。
想像一下，如果你真的可以擁有來自AI 治療課程的數據。你可以選擇將其保密，還是將其貨幣化，甚至可以匿名地將其貢獻給健康數據網絡，從而支持有意義的研究。像Vana 這樣的加密原生項目正在使這一點成為可能，它們讓人們在自己的資料中擁有股份。
在娛樂領域，Unlonely 等項目正在嘗試加密原生直播，用戶可以透過交易平台的代幣來推測和影響直播的結果。目前，這僅限於現實生活中的活動，但它可以擴展到AI 生成的內容。這可以實現24/7 直播，用戶對直播敘事有更大的控制權。 MineTard AI 是最近出現的早期例子。它是一個AI 代理，在Kick 上24/7 直播我的世界，而代理可以受到$MTard 持有者的影響。
去年，TikTok 上出現了一種病毒式傳播的趨勢，即創作者扮演NPC，根據他們收到的「禮物」執行特定操作。雖然這種內容類型很短暫，但它清楚地表明了消費者對互動直播體驗的興趣。隨著AI 驅動的NPC 技術的進步，類似的遊戲化互動可能適合加密原生直播，在那裡AI NPC 可以即時響應用戶輸入。
TikTok 上的熱門NPC 趨勢
這些只是關於如何將加密和AI 應用於消費者級應用的一些粗略想法。在本報告中，我們沒有涵蓋所有可能的應用，隨著產業的快速發展，我們預計還會出現更多這樣的創新。
寄語
你可能已經看出來了，我們對加密和消費者級AI 交叉領域的可能性感到非常興奮。目前在這個領域正在建造的項目只代表了可能性的很小一部分。
隨著這兩種技術的並行發展，創辦人擁有了一個獨特的視窗來創造新一波消費者級應用程序，這些應用程式可能會改變我們與數位資產和合成智慧的互動和參與方式。
對於那些在這個領域建立的人，我們鼓勵你們繼續突破界限，探索這些技術的非常規應用。我們也希望對某些人來說，這份資源能為他們的旅程提供幫助。
