The Graph-pris

Forfatter: Mere X Kombinasjonen av AI + Crypto er ikke bare en "infrastrukturinnovasjon", men også et forsøk på å oppgradere styringsmodellen. Den utfordrer grensene for det menneskelige samfunnets fantasi om «intelligente systemer» og «maktkontroll» i flere tiår. Når AI er desentralisert, er det fortsatt den originale AI? Hvordan skal vi holde tilbake en agent uten et selskap, uten en juridisk adresse, som kan "ha et testamente"? AI og krypto, to av de mest transformative teknologiske retningene i det 21st århundre, akselererer konvergensen for å føde et forstyrrende nytt felt: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Det representerer ikke bare utviklingen av neste generasjon Web3-infrastruktur, men omdefinerer også den intelligente samarbeidsmodellen i Internet of Value. Denne artikkelen vil omfattende analysere den nåværende utviklingsstatusen til AI + Crypto-sporet, representative prosjekter, vekstdrivere, utfordringsrisikoer og trendspådommer for 2030. 1. Markedsoversikt: den tidlige fasen av eksponentiell vekst I følge en forskningsrapport fra Market.us er det globale AI- og kryptomarkedet verdsatt til omtrent 3,7 milliarder dollar i 2024, og dette tallet forventes å overstige 47 milliarder dollar innen 2034, med en svimlende sammensatt årlig vekstrate på 28,9 %. Grayscale foreslo i 2024 å spore «AI Crypto» som en frittstående aktivaklasse. Sektorens markedsverdi vokste fra rundt 4.5 milliarder dollar i 2023 til mer enn 21 milliarder dollar i 2025 og er delt inn i tre underspor: Infrastruktur for opplæring av AI-modeller (f.eks. Bittensor, Nous) Data- og agentøkosystemer på kjeden (f.eks. The Graph Fetch.ai) GPU-gjengivelse og datakraftnettverk (f.eks. I følge forskning fra The Business Research Company vokser markedet for "generativ AI i krypto" spesielt raskt, og forventes å nå 3,3 milliarder dollar innen 2029, med en årlig vekstrate på mer enn 34 %. 2. Sjåfører: Hvorfor eksploderte denne banen? Kjernedrivkraften bak integrasjonen av AI og blokkjede ligger i deres felles respons på flaskehalsen av "sentralisert intelligens" og behovet for "samarbeidende databehandling". 1. Desentralisert alternativ til Web2 skyintelligens Store språkmodeller (som GPT, Claude, Gemini) er for det meste sentraliserte tjenester, men Web3 krever en åpen, verifiserbar og sensurbestandig "intelligent kilde". Bittensors nevrale nettverkstreningssystem fullfører desentralisert inferens gjennom blokkjedeinsentivmekanismer, og løser monopolproblemet med Web2-skyer. 2. Fremveksten av AI Agents-økosystemet på kjeden Prosjekter som Fetch.ai og Autonolas bygger "auto-executors på kjeden" som kan realisere selvbeslutningstaking, selvdistribusjon og selvlærende AI-applikasjoner i DeFi, DAO-styring, kapitalforvaltning og andre scenarier, noe som i stor grad forbedrer intelligensen til applikasjoner på kjeden. 3. AI-utviklingen av DeFi og TradFi Flere og flere handelsplattformer (som dYdX, GMX) introduserer AI-prediksjonssystemer for risikokontroll og strategijustering. Generativ AI brukes til å generere strukturerte økonomiske rapporter, aktivaportretter på kjeden og LP-simulatorer. 4. Dobbel stasjon for sikkerhet og samsvar AI er i ferd med å bli kjernemotoren i samsvarsverktøy på kjeden (som Chainalysis AI-modul, OpenZeppelin-kodeskanning), og hjelper bedrifter med samsvarsbehov på høyt nivå som anti-hvitvasking av penger, deteksjon av smarte kontrakter og atferdsmodellanalyse. 3. Analyse av representative prosjekter (utvalgt) For tiden er det flere prosjekter i AI Crypto-økosystemet som skiller seg ut på teknisk og markedsnivå. Blant dem er Bittensor en pioner i å bygge et desentralisert AI-nettverk, og danner et åpent system for kontinuerlig opplæring og slutning ved å stimulere bidragende modellnoder. Fetch.ai har distribuert et intelligent agentsystem på kjeden for å gi automatiserte utførelsesmuligheter for IoT og finansielle transaksjoner, og har allerede samarbeidet med fysiske virksomheter som Bosch; Render Network fokuserer på desentralisert deling av GPU-gjengivelsesressurser, og nettverket kan støtte AI-modelltrening og AR/VR-applikasjoner, og er teknisk kompatibelt med Apple Vision-plattformen. The Graph gir strukturerte tilgangstjenester for data på kjeden, og danner dataminnet og indekseringsstøtten til AI Agent. Nous Research bygger et multi-modell samarbeidende opplæringsmarked for å gi full livssyklusstyring og økonomiske insentiver for åpen kildekode LLM-er. Autonolas foreslår konseptet "multi-agent autonom protokoll", og forsøker å integrere AI Agent tett med DAO-styringsmekanismer for å bygge et virkelig autonomt intelligent system på kjeden. Prosjektnavn: Tokenfunksjonsposisjonering, nøkkelsamarbeid/funksjonerBittensorTAOAI-modelltrent desentralisert nettverk, imiterer dyplæringsarkitektur og gir insentivmodelldeling og slutningstjenester for gruvedriftFetch.aiFETTon-chain AI Agent-plattform samarbeider med Bosch og Datarella, med fokus på IoT og mobilbetalingerRender NetworkRNDRRdesentralisert GPU-gjengivelsestjeneste er kompatibel med Apple Vision og er mye distribuert på AR/VR & AIDet GraphGRT Blockchain Data Indexing Layer støtter agentminne, innsamling av treningsdata og dataflyt på tvers av kjeder Nous Research-AI Model Market og Collaborative Training Platform Den siste verdsettelsen overstiger 1 milliard dollar, og den bygger et "AI-supermarked"-systemAutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) legger vekt på kombinasjonen av AI + DAO og utforsker "bedriftsagent"-modellen på kjeden. 4. Makrotrender og veikartprognose for 2025-2034 Ikke bare innen blokkjedeindustrien, men også vanlige teknologiselskaper legger gradvis ut dette integrasjonssporet. NVIDIA åpner ikke bare CUDA-verktøykjeden for å tilpasse seg modellopplæring på kjeden, men fremmer også veksten av flere desentraliserte AI-prosjekter gjennom strategiske investeringer; OpenAI og Filecoin utforsker i fellesskap "verifiserbare datalagringsnettverk", med sikte på å løse åpenhets- og revisjonsproblemene med modelltreningsdata; Meta AI er forpliktet til å forske på sporbarhetsmekanismen til LLM-er på kjeden for å forbedre modellens rettferdighet og motstand mot skjevheter. Samtidig reagerer global regulering også raskt på teknologisk utvikling: US Securities and Exchange Commission (SEC) lanserte «Project Crypto»-prosjektet tidlig i 2025 for å studere samsvarsrammeverket for autonome kontrakter og AI-beslutningslogikk; Det første utkastet til EU-utkastet MiCA 2.0 krever tydelig tolkbarhet og risikoavsløringsmekanisme for AI-systemer på kjeden. Singapore og De forente arabiske emirater er relativt åpne, og tar ledelsen i å juridisk anerkjenne byråstatusen til "on-chain agents" for å hjelpe bedrifter med å pilotere innovasjon på en kompatibel måte. I løpet av det neste tiåret forventes integrasjonen av AI og blokkjede å gå gjennom fem nøkkelstadier. I 2025 vil den første generasjonen av on-chain-agenter begynne å bli bredt distribuert, spesielt i Gnosis Chain- og OP Stack-økosystemene, med et stort antall eksperimentelle applikasjoner som dukker opp. I 2026 vil AI-modeller begynne å bli dypt integrert med Layer2-nettverk, og mekanismer som zkML kan implementere AI-inferenslogikk på kjeden. Innen 2027–2028 vil agenter på tvers av kjeder være sammenkoblet og fremme dannelsen av et "digitalt ansatt"-system på kjeden. Etter 2030 vil AI-agenter med minne-, resonnement- og utførelsesevner uavhengig kunne fullføre samarbeid på kjeden, noe som markerer den første dannelsen av autonome økonomier. Innen 2034 forventes hele AI-kryptomarkedet å overstige 47 milliarder dollar, og bli den nye kjernen i den smarte økonomien. Tidslinje: Forventede milepælerBransjeendringer2025Den opprinnelige generasjonen av AI-agenter vil bli distribuert på kjeden, Gnosis Chain og OP Stack vil modne agentrammeverket2026L2-nettverket og AI-modellintegrasjonzkML vil bli populært, og AI-inferenslogikk vil bli utført på kjeden2027–2028Agentgeneralisering på tvers av kjederMultikjede samarbeidende AI-systemer og "digitale ansatte"2030+ autonome økonomier vil i utgangspunktet realisere AI-drevne DAOer/ DAO-as-a-Service Institutional Development 2034-markedsstørrelsen overstiger 47 milliarder dollar AI-modeller og kapitalforvaltning fullt integrert. 5. Retningslinjer for risiko og tiltak Til tross for det enorme markedspotensialet, står AI + Crypto-sporet overfor flere viktige utfordringer. For det første mangler AI-beslutningstaking stabilitet og sikkerhet, spesielt på det finansielle feltet, der et enkelt feil resonnement kan forårsake risiko på aktivanivå. For det andre er smarte kontraktssystemer sterkt avhengige av verifisering av modellatferd, og nåværende mekanismer som zkML er fortsatt umodne nok til å oppnå effektiv revisjon og verifisering på kjeden. I tillegg, i sammenheng med enhetlige forskrifter i flere land, er det fortsatt tvetydige områder i den juridiske statusen, tilskrivelsen av ansvar og rettshåndhevelseslogikken til AI-agenter. Dersom regelverket strammes inn eller etiske restriksjoner skjerpes i fremtiden, kan det ha stor betydning for gjennomføringen av prosjektet. For investorer bør oppsettet dreie seg om tre hovedlinjer: AI-modellinfrastruktur, datatjenester på kjeden og intelligente agentsystemer. Du kan vurdere å kombinere tokens med faktiske nettverkseffekter, som TAO, RNDR, GRT, etc., for å unngå å jage prosjekter uten faktisk landing. Utviklere bør fokusere på AI Agents utførelsesrammeverk og datamodultilpasning, og utforske utviklingsverktøyene som tilbys av Autonolas og Fetch.ai. DAO-ledere kan prøve å introdusere hjelpestyringssystemer, for eksempel å bruke AI for å gi forslagsscoring, budsjettmodellering og andre funksjoner for å forbedre organisasjonens driftseffektivitet. Akademiske og tekniske forskere kan delta i å bygge et intelligent samarbeidsrammeverk i Web3-æraen fra zkML, verifiserbar AI (VAI), modellkontraktsrevisjon, datasuverenitetsmekanismer, etc. Rollen anbefaler at investorer distribuerer infrastruktureiendeler som TAO, RNDR, GRT, etc., for å unngå enkeltspekulative prosjekter, prioriterer utviklere å utforske agentrammeverk (som Autonolas), modellsockets og AI-orakelgrensesnitt Konklusjon, er AI + Crypto en teknologikonvergens eller en rekonstruksjon av styringsparadigmer? Når vi snakker om integrasjon av AI og blockchain, snakker vi om mye mer enn skjøting av to populære teknologier. Vi er i et dypt spill mellom "intelligent eierskap" og "kontrollstruktur". Tradisjonelle AI-modeller er avhengige av sentraliserte plattformer for å vokse, og brukerdata blir drivstoffet som skal trenes, optimaliseres og kommersialiseres. Men blokkjede foreslår det motsatte etiske grunnlaget – åpenhet, etterprøvbarhet, selvsuverenitet. Så, når AI er desentralisert, er det fortsatt den originale AI? Hvordan skal vi holde tilbake en agent uten et selskap, uten en juridisk adresse, som kan "ha et testamente"? Hvis en agent på kjeden kan planlegge midler, utstede kontrakter og delta i styringen, bør den gis juridisk person eller ansvar? Disse spørsmålene vil avgjøre om vi virkelig kan bygge en intelligent økologi styrt av mennesker, i stedet for å bli styrt av dem i revers. På en måte er kombinasjonen av AI + Crypto ikke bare en "infrastrukturinnovasjon", men også et forsøk på å oppgradere styringsmodellen. Den utfordrer grensene for det menneskelige samfunnets fantasi om «intelligente systemer» og «maktkontroll» i flere tiår. Og vi står ved inngangen til denne fremtiden, ikke bare for å omfavne endring, men også for å svare på den kommende æraen med autonom intelligens med en klar følelse av risiko og institusjonell fantasi.