AI与区块链的融合：探索Web3与人工智能结合的前景与挑战

近年来，人工智能(AI)和区块链技术的快速发展使得AI+Crypto成为投资热点。区块链的去中心化、高透明度和低能耗特性弥补了AI系统的中心化和不透明问题，两者的结合为行业带来了新的机遇。

业内专家认为，AI和区块链的结合应用主要分为四类：作为应用参与者、应用接口、应用规则和应用目标。AI在Crypto中的角色应更多从"应用"角度考虑，包括优化算力、算法和数据等方面。

研究机构将AI在Crypto技术中的参与方向分为基础层、执行层和应用层。例如，zkML技术结合零知识证明和区块链，为AI代理行为提供了安全可验证的解决方案。此外，AI在数据处理、自动化dApp开发、链上交易安全等执行层面也展现了巨大潜力。在应用层，AI驱动的交易机器人、预测分析工具以及AMM流动性管理等在DeFi领域发挥重要作用。

本文将探讨AI+Crypto赛道的投资方向，重点关注基础架构和应用层面的创新与发展，分析AI与区块链结合的前景与挑战。

AI赛道重点方向

区块链在中心化、透明度、能耗和垄断化等方面与AI形成鲜明对比。业内专家将AI与区块链结合的应用分为4大类：

1. AI作为应用中的参与者
2. AI作为应用的接口
3. AI作为应用的规则
4. AI作为应用的目标

从生产力与生产关系角度看，Crypto主要提供生产关系。可从三个方向考虑：

1. 优化算力：提供分散高效的算力资源，降低单点故障风险，提升整体计算效率。
2. 优化算法：促进算法或模型的开源、共享和创新。
3. 优化数据：实现数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理。

AI+Web3项目可从基础层、执行层和应用层三个方向探索。基础层包括模型训练、数据、去中心化算力和硬件等；执行层涉及数据处理、传输以及AI agent、zkML、FHE等技术；应用层主要关注AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等领域。

以下几个方向值得重点关注：

一、zkML方向

zkML技术通过结合零知识证明和区块链，为监测和约束AI代理行为提供了安全可验证的解决方案。它能在保护隐私的同时证明AI执行了特定任务，开创了验证私有数据时使用公开模型或验证私有模型时使用公开数据的新方法。

典型项目包括：

1. Modulus Labs：提供多样化的ZKML应用，如链上交易机器人RockyBot和国际象棋游戏Leela vs. the World。

2. Giza：一种可在链上部署AI模型的协议，使用ONNX格式和Giza Transpiler等技术栈。

3. Zkaptcha：专注解决Web3中的机器人问题，为智能合约提供验证码服务。

二、数据处理方向

AI在执行层的突破主要体现在以下方面：

1. AI与链上数据分析：利用LLM大模型和深度学习算法挖掘数据洞察。

2. AI与自动化dApp开发：提供自动化开发工具，帮助开发者快速编写智能合约并自动修正错误。

3. AI与链上交易安全：部署AI代理于区块链上，提高AI应用的安全性和可信度。

三、AI+DeFi方向

AI与DeFi的结合主要包括以下几个方向：

1. AI驱动的交易机器人：快速精准执行交易，分析市场数据和价格走势。

2. 预测分析：提供市场趋势和潜在价格走势的可靠预测。

3. AMM流动性管理：智能调整流动性范围，优化自动做市商效率和收益。

4. 清算保护与债务头寸管理：结合链上和链下数据，实现智能清算保护策略。

5. 复杂DeFi结构化产品设计：依赖金融AI模型设计金库机制，增加产品智能性和灵活性。

四、AI+GameFi方向

AI在GameFi项目中的应用主要体现在：

1. 游戏策略优化：通过学习玩家习惯，实时调整游戏难度和策略。

2. 游戏资产利用管理：帮助玩家更有效管理和交易游戏内虚拟资产。

3. 增强游戏互动：创建智能响应式NPC，实现更自然流畅的玩家交互。

投资策略建议

• 短期：关注AI在Crypto领域的早期落地应用，如概念性AI应用和meme。

• 中期：重点关注AI Agent与Intent的结合，以及与智能合约的融合。

• 长期：关注AI与zkML技术的结合，这可能对Crypto领域产生深远影响。