Crypto AI赛道深度解析

近期，我们邀请了两位长期关注Crypto AI赛道的研究员Max和Lydia进行了一场深度对话,探讨了这一备受关注的新兴领域。

对Crypto AI的理解

Max认为,Crypto AI主要解决两个问题:

1. 解决中心化AI的审查问题,通过去中心化实现更符合大众需求的AI。

2. 引入代币激励机制,为开源AI研究提供可持续的奖励模式。

Lydia则认为,目前Crypto AI更多还是一个叙事层面的概念:

1. 从商业价值角度看,提高效率的迫切性大于保证公平。

2. 现阶段Crypto AI在性能和成本上与成熟的互联网AI产品相比仍有差距。

3. Crypto AI的价值可能更多体现在打开人们对未来的想象力上。

Crypto AI赛道内的项目分类

对于赛道内项目的分类,两位嘉宾提出了不同的分类方法:

Lydia的分类:

1. AI赋能Crypto:如Web3版聊天机器人、AI改进Web3项目代码等。
2. Crypto赋能AI:从隐私性、透明性等方面改进AI技术栈。

Max的分类:

1. 架构层:提供底层基础设施,如Bittensor、Near等。
2. 资源层:提供算力、数据、模型等资源,如Akash、Render等。
3. 应用层:面向用户的AI应用,如AI agents等。

Crypto AI的机遇与挑战

主要挑战:

1. 项目仍处于早期阶段,市值涨幅过高可能存在投机风险。
2. 大多数项目尚未找到明确的产品市场契合。
3. 与成熟的互联网AI产品相比在性能和成本上存在差距。

未来机遇:

1. 随着AI技术的进步,可能会出现更多Crypto AI的应用场景。
2. 通过代币经济模型,为开源AI研究提供新的激励机制。
3. 在隐私保护、数据所有权等方面,Crypto AI可能会有独特优势。

值得关注的Crypto AI项目

两位嘉宾都提到了Bittensor(TAO)作为值得关注的项目:

1. 团队具有出色的叙事能力和执行力。
2. 项目经历过大规模FUD但展现了强大的生命力。
3. 通过子网机制构建了完整的AI生态系统。

其他值得关注的项目还包括Vana(去中心化数据)、Arweave(AI computer)等。

Crypto AI项目的评估策略

评估Crypto AI项目时,可以考虑以下几个关键因素:

1. 团队背景和执行力
2. 产品创新性和实用性
3. 代币经济模型设计
4. 社区活跃度和质量
5. 项目所处的发展阶段(避免短期过度乐观)

常用AI工具分享

两位嘉宾分享了他们日常使用的AI工具:

1. ChatGPT:用于语言学习、心理咨询、知识总结等。
2. Perplexity:用于高效信息检索和总结。
3. 豆包:用于YouTube视频内容总结。

总的来说,Crypto AI作为一个新兴赛道,虽然面临诸多挑战,但也蕴含着巨大的发展潜力。随着技术的进步和应用场景的拓展,我们有理由期待Crypto AI在未来会带来更多创新和价值。